Анализ поквартальной динамики объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области за 2009–2012 гг

Прогнозирование – это оценка будущего на основе глубокого анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Процесс прогнозирования предполагает выявление возможных альтернатив развития в перспективе для обоснованного их выбора и принятия оптимального решения [Статистика, 2004, 110].

Прогнозирование ведется на основе использования широкого спектра информации. Но первоначальный этап прогнозирования в экономике всегда связан с анализом временных рядов, который позволяет охарактеризовать закономерность изменения явления во времени.

Для краткосрочного прогнозирования объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области необходимо провести анализ поквартальной динамики указанного показателя в течение периода основания прогноза за 2009 – первое полугодие 2012 гг.

Таблица 3. Поквартальная динамика объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области (млн. руб.)

Таким образом, исходные данные для построения модели представляют собой временной ряд – последовательно расположенные во времени числовые значения соответствующего показателя [Статистика, 2004, с. 108]. Он состоит из двух элементов:

1) периода времени, за который или по состоянию на который приводятся числовые значения;

2) числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда.

Следовательно, объемы выданных ипотечных кредитов – это уровни ряда, обозначаемые через yt, а период времени, к которому они относятся, – кварталы, обозначаемые через t.

По характеру отображения динамики временные ряды делятся на моментные и интервальные. Уровни моментных временных рядов характеризуют объекты изучения по состоянию на определенный момент времени, а уровни интервальных рядов – за определённый интервал времени [Статистика, 2004, с. 109]. Делаем вывод, что временной ряд объемов выданных ипотечных кредитов является интервальным.

Графическое представление этого временного ряда дано на рисунке 2.

Рис. 2. Поквартальная динамика объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области (млн. руб.)

Анализируя график, представленный на рисунке 2, можно сделать следующие выводы:

в поквартальной динамике объемов выданных ипотечных кредитов отмечается тенденция к увеличению его уровней;

наблюдается сезонное увеличение объемов выданных ипотечных кредитов во втором полугодии каждого года по сравнению с первым.

Для более точного анализа структуры этого временного ряда построим коррелограмму – график автокорреляционной функции (см. рисунок 3).

Последовательность значений коэффициентов автокорреляции называют автокорреляционной функцией [Статистика, 2004, с. 176].

Автокорреляционная функция дает представление о внутренней структуре временного ряда. Если ряд характеризуется четко выраженной тенденцией, то для него коэффициент первого порядка приближается к единице [Статистика, 2004, с. 174]. С помощью этой функции можно определить наличие или отсутствие во временном ряду периодических колебаний и соответственно величину периода колебаний: она равен той величине лага, при котором коэффициент корреляции наибольший [Статистика, 2004, с. 176].

Еще по теме:

Регрессионный анализ в оценке в оценке стоимости имущества заемщика
После выявления статистически значимых связей между переменными (в частном случае, между параметрами и ценой) с помощью методов корреляционного анализа обычно переходят к математическому описанию этих связей методами регрессионного анализа. Пусть в общем случае есть зависимая переменная, например, ...

Основные задачи регулирования и развития рынка ценных бумаг
По состоянию на начало 2009 года отдельные важные положения Стратегии остаются не реализованными. Частично это объясняется наличием различных точек зрения по концептуальным, стратегическим направлениям развития финансового рынка, как среди его участников, так и среди заинтересованных органов исполн ...

Построение тренд-сезонной модели для поквартальной динамики объемов выданных ипотечных кредитов
В табл. 3 представлены исходные данные для построения тренд-сезонной модели с аддитивными сезонными эффектами. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней (см. столбец 4 таблицы 5). Затем рассчитаем отклонения фактических значений от уровней сглаженного ряда (см. столбец ...