Метод укрупнения интервалов

Метод укрупнения интервалов

 

Сущность метода укрупнения интервалов заключается в следующем:       

 Исходный  ряд динамики преобразуется и  заменяется другими состоящими  из других уровней, относящихся  к укрупненным периодам или  моментам времени.

Например: ряд динамики прибыли малого предприятия за 1997 год по кварталам того же года. При этом уровни ряда за укрупненные периоды или моменты времени могут представлять собой либо суммарные, либо средние показатели. Однако в любом случае рассчитанные таким образом уровни ряда более отчетливо выявляют тенденции, поскольку сезонные и случайные колебания при суммировании или определении средних взаимопогашаются и уравновешиваются.

 

Посмотрим на примере: имеются  данные о производстве обуви за ряд  лет (табл. 5.8), выявить тенденцию  роста или снижения производства обуви методом укрепнения интервалов.

Таблица 5.8

Данные о производстве обуви

Годы	Производство обуви, млн. пар.
1995	680
1996	683
1997	550
1998	670
1999	685
2000	690

 

 

В данном РД нечетко обозначена тенденция выпуска обуви.

Для выявления тенденции  укрупним интервалы до 3-х лет  и рассчитаем общий и средний  выпуск обуви, используя среднюю  арифметическую  .

Таблица 5.9

Укрупненный ряд  динамики

Годы	Производство обуви
	Всего	Среднегодовое
1995–1997 1997–2000	1913 2045	637,6 681,6

 

 

В этом ряду четко прослеживается тенденция роста выпуска обуви.

Недостатком этого приема является то, что при его использовании  не прослеживается процесс изменения  явления внутри укрупненных интервалов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Метод скользящей средней

 

Метод скользящей средней, как и предыдущий предполагает преобразование исходного ряда динамики. Для выявления тенденции формируются  интервал, состоящий из одинакового  числа уровней. При этом каждый последующий  интервал получается путем смещения на 1 уровень от начального. По образованным таким образом интервалам определяются в начале сумма, а затем средние. Технически удобнее определять скользящие средние для нечетного интервала. В этом случае рассчитанная средняя  величина будет относиться к конкретному  уровню ряда динамики, т.е. к середине интервала скольжения.      

 При определении  скользящей средней по четному  интервалу, расчетное значение  средней величины относится к  промежутку между двумя уровнями, и таким образом теряют экономический  смысл. Это делает необходимыми  дополнительные расчеты связанные  с центрированием по формуле  арифметической простой из двух  соседних не центрированных средних. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Индексы сезонности

Индексы сезонности  являются показателями, характеризующими результаты сравнения фактических уровней данного месяца или квартала с уровнями, исчисленными при выявлении основной тенденции для того же месяца или квартала. Последовательность индексов сезонности называют сезонной волной.

Важнейшим вопросом для рассматриваемого способа является вопрос о методе нахождения тренда временного ряда. Как мы видели в  предыдущей главе, методы нахождения основной тенденции развития разнообразны. Практически  же при выявлении тренда ряда, подверженного  сезонным изменениям, можно воспользоваться  методами скользящих средних и наименьших квадратов (аналитическое выравнивание). Скользящая средняя, применяемая для  этой цели, имеет строго определенный период скольжения—12 месяцев, или 4 квартала, поскольку сезонность проявляется  в пределах года. В этом случае сезонная составляющая будет сведена на нет. Важно также скользящую среднюю  относить к определенному месяцу или кварталу и поэтому при 12- или 4-членном скольжении приходится пользоваться центрированием .