26. Интерполяция и экстраполяция динамического ряда.

Приближенный расчет уровней, лежащих внутри ряда динамики, но почему-либо неизвестных, называется интерполяцией. Такой расчет проводится на основе данных фактически сложившихся (реальных) уровней ряда на уже сложившемся определенном промежутке времени. Например, метод аналитического выравнивания уровней ряда динамики с той или иной степенью адекватности позволяет построить аппроксимацию (приближение) основной тенденции развития ряда динамики в виде аналитической функции y(t), дающей значения неизвестных уровней, лежащих внутри этого ряда. В этом случае интерполяция есть расчет неизвестных уровней с помощью адекватной математической функции фактически сложившегося ряда динамики, описывающего социально-экономическое явление.

Однако, основной целью анализа динамических рядов является не столько описание математическими методами и приёмами уже свершившейся динамики явлений, сколько получение на основе имеющихся данных научного анализа возможного развития явления в будущем.

Составление надёжных прогнозов динамики социальной и экономической деятельности является необходимым условием устойчивости регулирования социальных и рыночных отношений. Огромное значение при этом принадлежит методу экстраполяции.

Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. Другими словами, экстраполяция есть продление в будущее тенденции, наблюдающейся в прошлом.

Выводы по тенденции развития социально-экономических явлений, получаемые на основе экстраполяции называют прогнозированием. Основой прогнозирования является предположение, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.

Возможность экстраполяции обеспечивается двумя обстоятельствами:

1) общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпевают

существенных изменений в будущем;

2) тенденция развития явления характеризуется тем или иным аналитическим

уравнением.

Большое значение при экстраполяции имеет продолжительность базисного ряда динамики и сроков прогнозирования. Установление сроков прогнозирования зависит от задачи исследования, однако, следует иметь в виду, что чем короче сроки прогноза, тем надёжнее результаты экстраполяции.

27. Основные приёмы обработки рядов динамики.

Метод укрупнения интервалов применяется для выявления тренда в рядах динамики колеблющихся уровней, затушевывающих (скрывающих) основную тенденцию развития. Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов: суточные в недельные; месячные в квартальные; квартальные в годовые и т.д.

В основу метода сглаживания скользящей средней положено определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция развития выражается в виде некоторой относительно плавной линии.

Метод аналитического выравнивания состоит в том, что основная тенденция развития ряда динамики с уровнями рассчитывается как теоретическая функция времени таким образом, что эта функция наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики. Такую функцию называют адекватной математической функцией.