бляють зрушення і т.д.
Процедура продовжується до тих пір, поки в інтервал згладжування не ввійде останнє спостереження часового ряду.
Недолік методу: перші і останні p спостережень ряду залишаються незгладжені.
Метод простий ковзної середньої можна використовувати, якщо графічне зображення ряду нагадує пряму лінію.
У цьому випадку не спотворюється динаміка розвитку досліджуваного процесу. Однак коли тренд вирівнюємо ряду має вигини і до того ж бажано зберегти дрібні хвилі, використовувати для згладжування ряду метод простий ковзної середньої недоцільно, оскільки при цьому:
· вирівнюються і опуклі, і увігнуті лінії;
· відбувається зрушення хвилі вздовж ряду;
· змінюється знак хвилі, тобто на кривій, що з'єднує згладжені точки, замість опуклого дільниці утворюється увігнутий і навпаки. Останнє має місце у випадку, коли інтервал згладжування в півтора рази перевищує довжину хвилі.
Таким чином, якщо розвиток процесу носить нелінійний характер, то застосування методу простої ковзної середньої може привести до значних спотворень досліджуваного процесу.
У таких випадках більш надійним є використання інших методів згладжування, наприклад метод зваженої ковзної середньої.
Метод зваженої ковзної середньої відрізняється від попереднього тим, що згладжування усередині інтервалу проводитися не по прямій, а по кривій більш високого порядку. Це обумовлено тим, що підсумовування членів ряду, що входять в інтервал згладжування, проводитися з певними вагами, розрахованими за методом найменших квадратів.
Якщо згладжування проводитися за допомогою полінома (многочлена) другого і третього порядку, то ваги беруться наступні
(- 3; 12; 17; 12; - 3) для m=5;
(- 2; 3; 6; 7; 3; - 2) для m=7.
Особливості ваг:
1) симетричні щодо центрального члена;
) сума ваг з урахуванням загального множника дорівнює одиниці.
Недолік методу: перші і останні p спостережень ряду залишаються незгладжені.
2.1.4 Розрахунок показників динаміки економічних процесів
Розрахунок показників динаміки економічних процесів - заключний етап попереднього аналізу даних.
Для характеристики динаміки зміни економічних показників часто використовується поняття автокореляції, яка характеризує не тільки взаємозалежність рівнів одного і того ж ряду, що відносяться до різних моментів спостережень, але і ступінь стійкості розвитку процесу в часі, величину оптимального періоду прогнозування і т.п.
Ступінь тісноти статистичного зв'язку між рівнями часового ряду, зсунутими на? одиниць часу, визначається величиною коефіцієнта кореляції r (?). Так як r (?) Вимірює тісноту зв'язку між рівнями одного і того ж часового ряду, його прийнято називати коефіцієнтом автокореляції. При цьому?- Довжину тимчасового зсуву - називають оби?? Але лагом.
Коефіцієнт автокореляції обчислюють за формулою
При великої протяжності досліджуваного ряду розрахунок коефіцієнтів автокореляції можна спростити. Для цього знаходять відхилення немає від середніх корелюється рядів, а від загальної середньої всього р...
