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:

Методы определения и управления трудовым потенциалом
Критически и позитивно осмысливая существующие научные подходы к содержанию механизма мотивации, многие авторы полагают, что он представляет собой целостную, сложно организованную и внутренне дифференцированную систему, включающую комплекс мер организационного и экономического характера, направленн ...

Страховой рынок США
Самым развитым страховым рынком мира является рынок страховых услуг США. Американские страховые монополии контролируют примерно 50% всего страхового рынка индустриально развитых стран, и при этом они постоянно расширяют сферу своих услуг, так как только таким образом могут выстоять в жестокой конку ...

Источники и пути наращивания капитальной базы
Как известно, существуют два вида источников повышения капитальной базы банковского сектора: внутренние и внешние. Основным из внутренних источников роста банковского капитала является накопление собственной прибыли. Долгое время именно собственная прибыль была основным ресурсом для развития банков ...

Главное на сайте

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.banklesson.ru