- •7.1. Прямолинейный тренд и его свойства.
- •Показатели динамики при линейном тренде к увеличению уровней: .
- •Показатели динамики при линейном тренде сокращения уровней:
- •Расчет линейного тренда
- •7.2. Параболический тренд и его свойства.
- •Расчет параболического тренда объема экспорта Японии.
- •7.4. Гиперболический тренд и его свойства.
- •Показатели динамики при гиперболическом тренде.
- •Расчет гиперболического уравнения тренда.
- •Расчет логарифмического тренда валового сбора чая в Китае
- •7.6. Логистический тренд и его свойства.
- •Расчет логистического тренда.
- •7.7. Методы распознавания типа колебаний.
- •7.7.1. Пилообразная колеблемость.
- •7.7.2. Долгопериодическая циклическая колеблемость.
- •7.1.3. Случайно распределенная во времени колеблемость.
- •7.8. Измерение показателей силы и интенсивности колебаний.
- •Показатели относительной интенсивности колебаний.
- •7.9. Представление синусоидальных колебаний в форме тригонометрического уравнения Фурье.
- •Преобразование сезонных колебаний в ряд Фурье
- •7.10. Доверительные границы тренда.
- •7.11. Методы измерения устойчивости уровней ряда.
- •7.12. Сущность и условия прогноза по тренду с учетом колеблемости.
- •Прогноз с учетом случайной колеблемости.
Расчет логистического тренда.
№ месяца |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
15.0 |
17,00 |
2,833 |
-6,5 |
-18,416 |
16,803 |
15,1 |
-0,10 |
0,01 |
2 |
17,0 |
11,86 |
2,473 |
-5,5 |
-13,601 |
10,854 |
17,6 |
-0,60 |
0,36 |
3 |
20,0 |
8,00 |
2,079 |
-4,5 |
-9,357 |
7,017 |
21,2 |
-1,20 |
1,44 |
4 |
26,4 |
4,49 |
1,501 |
-3,5 |
-5,255 |
4,535 |
26,3 |
+0,10 |
0,01 |
5 |
33,5 |
2,83 |
1,040 |
-2,5 |
-2,601 |
2,931 |
32,9 |
+0,60 |
0,36 |
6 |
43,2 |
1,71 |
0,537 |
-1,5 |
-0,805 |
1,814 |
41,1 |
+2,16 • |
4,41 |
7 |
51,8 |
1,15 |
0,142 |
-0,5 |
-0,071 |
1,224 |
50,5 |
+ 1,30 • |
1,69 |
8 |
61,8 |
0,74 |
-0,305 |
0,5 |
-0,152 |
0,791 |
60,3 |
+ 1,50 • |
2,25 |
9 |
70,7 |
0,48 |
-0,728 |
1,5 |
-1,093 |
0,510 |
69,6 |
+ 1,10 • |
1,21 |
10 |
78,9 |
0,31 |
-1,183 |
2,5 |
-2,958 |
0,330 |
77,7 |
+ 1,20 • |
1,44 |
11 |
84,5 |
0,21 |
-1,570 |
3,5 |
-5,495 |
0,213 |
84,2 |
+0,30 |
0,09 |
12 |
88,8 |
0,14 |
-1,951 |
4,5 |
-8,779 |
0,138 |
89,1 |
-0,30 |
0,09 |
13 |
92,4 |
0,09 |
-2,383 |
5,5 |
-13,109 |
0,089 |
92,6 |
-0,20 |
0,04 |
14 |
94,4 |
0,07 |
-2,713 |
6,5 |
-17,633 |
0,058 |
95,1 |
-0,70 |
0,49 |
|
778,4 |
- |
-0,228 |
0,0 |
-99,325 |
- |
773,3 |
- |
13,89 |
Уравнение логистического тренда динамики рыночной цены акции компании «АВС» имеет вид:
(7.39).
Напомним, что, в отличие от прямой и параболы, алгоритм расчета других кривых не предусматривает автоматического равенства сумм выравненных и фактических уровней, они совпадают только при идеальном выражении тенденции ряда данным уравнением тренда.
7.7. Методы распознавания типа колебаний.
Мы уже знаем, что временной ряд, как правило, содержит два основных элемента: тенденцию динамики и колеблемость. Эти составляющие в разных реальных временных рядах находятся в неодинаковом соотношении, а в крайних случаях остается один элемент: ряд без колеблемости уровней представляет собой тренд в чистом виде, а ряд без тенденции динамики, но с колебаниями уровней около постоянной средней величины - это стационарный временной ряд. Оба крайних случая крайне редки на практике. Обычно тенденция и колеблемость сочетаются в исходном ряду, и методы статистического анализа, изложенные в начале этой главы, призваны «очистить» тенденцию от колебаний, измерить ее параметры. Колеблемость в этом случае выступала как помеха, «шум», мешающий выделить и интерпретировать «сигнал», т.е. параметры тренда. Нередко в учебной литературе взгляд на колеблемость, как на помеху в изучении тенденции, преобладает или является единственным.
Однако сама колеблемость также представляет собой важный предмет статистического исследования временных рядов. Значение колеблемости многогранно:
она
позволяет выдвинуть гипотезы о причинах
колебаний, о путях влияния на них;на основе параметров колеблемости ее можно прогнозировать или учитывать как фактор ошибки прогноза, т.е. сделать прогноз наиболее надежным и (или) точным;
на основе параметров и прогнозов колебаний можно рассчитать резервы, страховой запас, необходимый для преодоления вредных последствий колебания уровней, например объемов продаж.
Колебания уровней временного ряда могут иметь разную форму, разное распределение по времени, разную частоту и амплитуду. В данной главе рассматриваются методы исследования этих свойств колеблемости, их отображения в системе показателей, характеризующих колеблемость тех или иных явлений. Что же касается дальнейшего изучения причин, механизма колебаний, то эта задача выходит за пределы статистического исследования и должна выполняться наукой, изучающей те явления и процессы, динамика которых отражена временным рядом.
Графическое отображение и основные свойства
разных типов колебаний.
Так же, как изучение тенденции, исследование колебаний целесообразно начать с графического изображения - обобщающего, целостного впечатления о временном ряде. Все многообразие встречающихся колебаний во временных рядах можно представить как «смесь» в разных пропорциях трех основных типов:
пилообразной или маятниковой колеблемости;
долгопериодических циклов колебаний;
случайно распределенной во времени колеблемости.
Графическое изображение каждого из этих типов и описание основных свойств каждого типа колеблемости, во-первых, помогают по виду фактического ряда определить, каков преобладающий в нем тип колебаний, во-вторых, помогают экономисту, менеджеру, другому специалисту понять, какие последствия могут иметь колебания для его сферы деятельности и как с этими колебаниями (если нужно) бороться.
