Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Формулы для расчета показателей представлены в таблице.




Показатели динамики  
Базисные Цепные
Абсолютный прирост
Ai=yi-y1 ai=yi-yi-1
Коэффициент (темп) роста
Li=yi/y1 (*100 %) li=yi/yi-1 (*100 %)
Коэффициент (темп) прироста
Ki=(yi-y1)/y1=Li-1 (*100 %) ki=(yi-yi-1)/yi-1 =li-1 (*100 %)

 

Рассмотрим определение среднего абсолютного прироста (цепного).

Предположим, что имеется временной ряд y1,y2,…,yn.

Тогда , , , … (цепные приросты).

Средний абсолютный прирост равен

 

 

 

Рассмотрим определение среднего коэффициента роста (цепного)

Предположим, что имеется временной ряд y1,y2,…,yn.

Тогда (i=2,…,n) – цепные коэффициенты роста.

Средний коэффициент роста равен

 

Временной ряд может быть представлен в виде

где f(,t) – регулярная составляющая (тренд, основная тенденция);

et – случайная составляющая;

– вектор параметров.

 

Одним из методов выделения тренда является сглаживание временного ряда с помощью скользящего среднего. Метод состоит в замене уровней ряда динамики средними арифметическими- за определенный интервал (окно сглаживания), длина которого определена заранее. При этом сам выбранный интервал времени «скользит» вдоль ряда.

 


Например, при к=2, 2к+1=5 и

Получаемый таким образом ряд скользящих средних ведет себя более гладко, чем исходный ряд, из-за усреднения отклонений ряда. Действительно, если индивидуальный разброс значений члена временного ряда около своего среднего значения m характеризуется дисперсией , то разброс средней из 2к+1 членов временного ряда около того же значения m будет характеризоваться существенно меньшей величиной дисперсии, равной /(2к+1).

В результате сглаживания получается ряд с меньшим количеством уровней, так как крайние значения теряются.

 

Пример. Провести сглаживание временного ряда по данным таблицы методом скользящего среднего с интервалом сглаживания 3 года.

 

t                
               

 

 

Например, при t=2 по приведенной выше формуле получим

,

 

при t=3

и т.д.

 

В результате получим сглаженный ряд

t                
- 225,0 257,0 305,7 329,3 336,3 358,0 -

 

При аналитическом выравнивании подбирают математическую функцию, значения которой наиболее близки к уровням выравниваемого ряда. Выравнивание ряда сводится к определению параметров функции f(,t). Для этого используется метод наименьших квадратов (МНК).






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных