Временные ряды

Страница 2

Наиболее распространенным случаем исследования временных рядов является выявление основной закономерности изменения уровней ряда, в некоторой мере свободной от случайных составляющих. Обычно основную закономерность отражает тренд, а методы его обнаружения называются в теории временных рядов методами аналитического выравнивания. Методы выравнивания позволяют построить математическую модель тренда временного ряда. В таблице 5 приведены различные виды трендовых моделей, наиболее часто используемые для моделей трендов.

Таблица 2.1 Трендовые модели

Название функции (модели тренда)

Описание функции

Линейный тренд

Гипербола

Экспоненциальный тренд

или

Тренд в форме степенной функции

Парабола второго и более высоких порядков

Логарифмическая

Линейная модель является самым простым видом тренда. Она подходит для отображения примерно равных изменений (роста или падения) показателей процесса за равные периоды времени. Практика показывает, что такой характер изменения рядов динамики встречается довольно часто. Причиной этого обычно является наличие большого числа факторов, влияющих на изучаемый процесс.

Параболы второго и более высоких порядков применяются для описания процессов, которые на некотором, обычно непродолжительном, временном интервале имеют примерно постоянное ускорение абсолютного прироста уровней. Так бывает, например, при ускоренном увеличении дохода в фазе циклического подъема. Параболические модели 2-го порядка более распространены по сравнению с моделями 3-го порядка, особенно при ограниченной длине временного ряда.

Экспоненциальная модель тренда характерна для процессов, не имеющих ограничений для роста уровня. На практике так может быть лишь на ограниченном интервале времени.

Логарифмическая модель подходит для описания процесса, когда при постоянном абсолютном изменении значений изучаемого показателя во времени темп этих изменений замедляется, но не прекращается совсем. Если, наоборот, наблюдается замедляющееся снижение уровней процесса, причем эти уровни стремятся к некоторому пределу, для описания тренда хорошо подходит гиперболическая модель. /22/

Перечисленные примеры не исчерпывают всего разнообразия моделей, применяемых для описания трендов. Поэтому задача выбора подходящей модели не является простой и однозначной. Основанием для выбора модели может быть содержательный анализ сущности развития изучаемого процесса. Можно опираться на результаты предыдущих исследований или анализ диаграммы, построенной по табличным данным, соответствующим собранной информации. В последнем случае трудности могут возникнуть из-за того, что истинная тенденция изменения показателей процесса может быть замаскирована наложенными на нее колебаниями уровней временного ряда.

Страницы: 1 2 3

Еще по теме:

Общая характеристика коммерческой деятельности ОАО «Русская Страховая Компания»
Полное фирменное наименование предприятия – Открытое Акционерное Общество «Русская Страховая Компания», сокращенное наименование – ОАО «РСК». Местонахождение и почтовый адрес предприятия: Российская Федерация, 127015, Москва, улица Бутырская дом 46 . На сегодняшний день «Русская Страховая Компания» ...

Имиджевая конкуренция между российскими и зарубежными банками
Рассмотрим, что на сегодня российские и иностранные банки могут противопоставить своим конкурентам в области PR, маркетинга и рекламы (рис. 13). Рис. 13. Оценка уровня конкуренции между отечественными и иностранными банками[22] Не смотря на то, что большинство респондентов отметило, что уровень кон ...

Кризис на рынке брокерских услуг
Кризис на фондовом рынке ударил по бизнесу российских инвестиционных компаний. Осенью прошлого года, когда российские фондовые индексы потеряли более трех четвертей от своих максимальных значений, казалось, что переживут этот кошмар немногие. Проблема выживания встала даже перед крупнейшими игрокам ...

Главное на сайте

Copyright © 2022 - All Rights Reserved - www.banklesson.ru