Расчет показателей динамики развития эконометрических процессов

Этот расчет проводится на основе статистического анали­за одномерных временных рядов экономической динамики. Для статистического анализа одномерных временных рядов экономических показателей вида абсолютные уровни моментных и интервальных рядов (см. для примера табл. 4.1 и 4.2), а также уровни из средних величин (см. табл. 4.3) должны быть преобразованы в отно­сительные величины. Их можно получить соотнесением уровней ряда с одним и тем же уровнем, взятым за базу (за базу сравнения чаще всего принимают начальный уро­вень временного ряда ),либо последовательными сопостав­лениями с предыдущим уровнем. В первом случае получают базисные показатели, во втором — цепные.

Временной ряд тогда правильно отражает объективный процесс развития экономического явления, когда уровни этого ряда состоят из однородных, сопоставимых величин. Для несопоставимых величин вести расчет рассматриваемых ниже статистических показателей динамики неправомерно. Причины несопоставимости уровней временного ряда могут быть различными. В экономике чаще всего такими причи­нами является несопоставимость:

• по территории ввиду изменения границ региона, по кото­рому собираются статистические данные;

• по кругу охватываемых объектов по подчинению или форме собственности ввиду перехода, например, части предприятий данного объединения в другое объединение;

• по временным периодам, когда, например, данные за раз­личные годы приведены по состоянию на разные даты;

• уровней, вычисленных в различном масштабе измерения;

• уровней ряда из-за различий в структуре совокупности, для которой они вычислены. Например, данные о рож­даемости населения зависят не только от изменений числа
родившихся и численности населения, но и от изменения возрастного состава населения в течение периода наблю­дения.

Возможны и другие причины несопоставимости.

При анализе временных рядов для определения измене­ний, происходящих в данном явлении, прежде всего, вычис­ляют скорость развития этого явления во времени. Показа­телем скорости служит абсолютный прирост, вычисляемый по формуле:

, (5.9)

где -й уровень временного ряда ;индекс определяет начальный уровень и может быть выбран любым в зависимости от целей исследования: при k — 1 получаются цепные показатели, при k = i-1 получаются базисные показатели с начальным уровнем ряда в качестве базисного и т. д.

Абсолютный прирост выражает величину изменения по­казателя за интервал времени между сравниваемыми перио­дами. Если подходить более строго, то скоростью называют прирост в единицу времени; эта величина носит название среднего абсолютного прироста:

(5.10)

В частности, средний абсолютный прирост за весь период наблюдения для данного временного ряда характеризует среднюю скорость изменения временного ряда и равен:

, (5.11)

где цепной абсолютный прирост.

Для определения относительной скорости изменения изу­чаемого явления в единицу времени используют относительные показатели: коэффициенты роста и прироста (если эти по­казатели выражены в процентах, то их называют соответ­ственно темпами роста и прироста). Заметим, что во всех последующих формулах индекс начального уровня, по от­ношению к которому осуществляется сопоставление, опреде­ляется точно так же с помощью индекса k, как и ранее для показателя абсолютного прироста.

Коэффициент роста для го периода вычисляется по формуле:

(5.12)

, если уровень повышается; , если уровень понижается; при уровень не меняется.

Коэффициент прироста равен

, (5.13)

или

(5.14)

На практике чаще применяют показатели темпа роста и темпа прироста:

, (5.15)

где темп роста для го периода;

, (5.16)

или

(5.17)

где темп прироста для го периода.

Темп прироста показывает, на сколько процентов уро­вень одного периода увеличился (уменьшился) по сравнению с уровнем другого периода, т.е. этот показатель выражает относительную величину прироста в процентах. Сравнение абсолютного прироста и темпа прироста за одни и те же промежутки времени показывает, что в реальных экономических процессах замедление темпа прироста часто не сопровожда­ется уменьшением абсолютных приростов.

Абсолютное значение одного процента прироста опреде­ляется как отношение абсолютного прироста к темпу прироста в процентах

Среднюю скорость изменения изучаемого явления за рас­сматриваемый период характеризует также средний темп роста. Обычно он рассчитывается по формуле средней гео­метрической:

(5.18)

где цепные коэфициенты роста за отдельные интер­валы времени.

Соответственно средний темп прироста определяется как

. (5.19)

Показатель среднего темпа роста, рассчитываемый по приведенной выше формуле средней геометрической, имеет существенные недостатки, так как основан на сопоставлении конечного и начального уровней временного ряда, промежу­точные уровни во внимание не принимаются. В случае силь­ной колеблемости уровней использование для статистиче­ского анализа среднего геометрического темпа роста может привести к серьезным просчетам в результате искажения реальной тенденции временного ряда.

В настоящее время предложены другие способы расчета среднего темпа роста, в той или иной мере лишенные не­достатков средней геометрической. Например, предлагается использовать для расчета среднего темпа роста формулу:

, (5.20)

где и сглаженные по уравнению тренда (уравнению кривой роста) начальный и конечный уровни временного ряда. Порядок получения уравнения тренда, т.е. порядок построения трендовой модели рассмотрен в гл. 5. Трендовая модель учитывает колеблемость промежуточных уровней временного ряда, поэтому вычисленные по ней значения и ,а следовательно, и средний темп роста, вычисляемый по последней формуле, будут более точно характеризовать изменения изучаемого экономического явления за рассмат­риваемый интервал времени.

Важной характеристикой временного ряда является также средний уровень ряда. В интервальном ряду динами­ки с равноотстоящими во времени уровнями расчет среднего уровня ряда производится по формуле простой средней арифметической (здесь и далее суммирование ведется по всем периодам наблюдения):

(5.21)

Если интервальный ряд имеет неравноотстоящие во вре­мени уровни, то средний уровень ряда (так называемая средняя хронологическая) вычисляется по формуле взве­шенной арифметической средней, где роль весов играет продолжительность времени (например, количество лет), в течение которого уровень постоянен:

(5.22)

где t — число периодов времени, при которых значение уровня не изменяется.

Для моментного ряда с равноотстоящими уровнями сред­няя хронологическая рассчитывается по формуле:

(5.23)

где число уровней ряда.

Средняя хронологическая для моментного временного ряда с разноотстоящими во времени уровнями вычисляется по формуле:

. (5.24)

Здесь число уровней ряда, a период времени, отде­ляющий уровень ряда от го уровня.

При статистическом анализе временных рядов часто возникает необходимость, кроме определения основных ха­рактеристик ряда, оценить зависимость изучаемого показа­теля от его значений, рассматриваемых с некоторым за­паздыванием во времени. Зависимость значений уровней временного ряда от предыдущих (сдвиг на 1), предпредыдущих (сдвиг на 2) и так далее уровней того же временного ряда называется автокорреляцией во временном ряду. Для получения числовой характеристики такой внутренней зависимости вычисляют взаимную корреляционную функ­цию между исходным рядом и этим же рядом, сдвину­тым во времени на величину . Такая функция называется автокорреляционной, она характеризует внутреннюю струк­туру временного ряда и состоит из множества коэффициен­тов автокорреляции (нециклических), рассчитываемых по формуле:

(5.25)

Задавая различные значения получаем по­следовательность значений На практике реко­мендуется вычислять такие коэффициенты в количестве от до .

График автокорреляционной функции называется коррелограммом и показывает величину запаздывания, с которым изменение показателя yt сказывается на его последующих значениях. Величина сдвига х, которому соответствует наи­больший коэффициент автокорреляции, называется времен­ным лагом.

В ряде случаев используется упрощенная формула для вычисления коэффициента автокорреляции:

, (5.26)

где средний уровень ряда (см. формулу (5.21)).


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: