Головна |
« Попередня | ЗМІСТ | Наступна » |
---|
У практиці дослідження динаміки явищ і прогнозування прийнято вважати, що значення рівнів часових рядів економічних показників можуть містити такі компоненти (складові частини або структурно-утворюють елементи) (табл. 6.5):
під трендом розуміють зміна, що б загальне напрям розвитку, основну тенденцію часового ряду. Це систематична складова довгострокової дії.
Поряд з довготривалими тенденціями у тимчасових рядах економічних процесів часто виникають більш-менш регулярні коливання - періодичні складові рядів динаміки.
Якщо період коливань не перевищує одного року, то їх називають сезонними. Найчастіше причиною їх виникнення вважаються природно-кліматичні умови. Прикладом можуть служити коливання цін на сільськогосподарську продукцію, зокрема на картоплю. З року в рік спостерігаються зниження цін в період після збирання врожаю і подальше підвищення цін, пов'язане з необхідністю зберігання продукції. Свого піку ціни досягають перед наступним врожаєм. Таким чином, в коливаннях цін простежується стійка річна періодичність.
Іноді причини сезонних коливань мають соціальний характер, наприклад збільшення закупівель в передсвятковий період, збільшення платежів наприкінці кварталу і т. д. При більшому періоді коливання вважають, що в тимчасових рядах має місце циклічна складова. Прикладами можуть служити демографічні, інвестиційні та інші цикли. Якщо з тимчасового ряду видалити тренд і періодичні складові, то залишиться нерегулярна компонента. Економісти поділяють чинники, під дією яких формується нерегулярна компонента, на два види:
Фактори першого виду (наприклад, стихійні лиха, епідемії та ін.), Як правило, викликають більш значні відхилення. Іноді такі відхилення називають катастрофічними коливаннями.
Фактори другого виду викликають випадкові коливання, які є результатом дії великої кількості побічних причин. Вплив кожного з поточних факторів незначно, але їх сумарний вплив може виявитися сильним.
Таблиця 6.5
Фактори, що впливають на значення часового ряду
компонента |
Класифікація |
визначення |
причини |
тривалість |
тренд |
систематична |
Загальна стійка довгострокова тенденція |
Зміни в технології, чисельності населення, добробут, системі цінностей |
Кілька років |
циклічна |
систематична |
Повторювані спади і підйоми, що проходять основні фази: криза, рецесія, депресія, підйом, пік |
Взаємодія множинних комбінацій факторів, що впливають на економіку |
Зазвичай 2-10 років зі змінною інтенсивністю |
сезонна |
систематична |
Досить регулярні періодичні флуктуації, що відбуваються в кожному 12-місячному періоді з року в рік |
Погодні умови, соціальні звички, релігійні традиції |
Протягом 12 місяців (квартальні та місячні спостереження) |
компонента |
Класифікація |
визначення |
причини |
тривалість |
нерегулярна |
Випадкова |
Залишкова флуктації, що розглядається як «сезонна помилка» і залишається після того, як враховані систематичні ефекти |
Випадкові варіації даних, викликані иеп редвіден н и м і подіями |
Зазвичай короткої тривалості і неповторним |
Якщо часовий ряд представляється у вигляді суми відповідних компонент, то отримана модель називається адитивної (Вираз (6.1)), якщо у вигляді твору - мультипликативной (Вираз (6.2)) або змішаного типу (Вираз (6.3)):
де yt - рівні тимчасового ряду; ut - трендова складова; st - сезонна компонента; vt - циклічна компонента; et - випадкова компонента.
У практиці досліджень використовується досить широке коло функціональних залежностей між змінними. Основні з них такі:
1) лінійна
2) права напівлогарифмічний
3) статечна
4) гіперболічна
5) логарифмічна гіперболічна
6) зворотна лінійна (функція Торнквиста)
7) функція з постійною еластичністю заміни де X і р - також параметри функції.
Слід зазначити, що в практичних дослідженнях можуть зустрітися і комбінації розглянутих вище залежностей. наприклад,
Тут необхідно зазначити, що значна більшість функцій за допомогою певного набору перетворень можуть бути приведені до лінійної формі (вираз 6.4). Наприклад, якщо у і xi пов'язані залежністю у ~ / г{ (Вираз 6.8.), То, ввівши змінні = 1 / гь отримаємо вираз 6.5 з точністю до перетворення вихідних факторів.
Аналогічним чином, використовуючи перетворення - In xv отримаємо лінійну модель при логарифмічною взаємозв'язку між змінними у і Xj, т. е. у ~ In Xj.