Сущность всех методов исключения тенденции заключается в том, чтобы
устранить или зафиксировать воздействие фактора времени на формирование
уровней ряда. Основные методы исключения тенденции можно разделить на две
группы:
методы, основанные на преобразовании уровней исходного
ряда в новые переменные, не содержащие тенденции. Полученные переменные
используются далее для анализа взаимосвязи изучаемых временных рядов. Эти
методы предполагают непосредственное устранение трендовой компоненты Т из
каждого уровня временного ряда. Два основных метода в
данной группе — это метод последовательных разностей и
метод отклонений от трендов;
методы, основанные на изучении взаимосвязи исходных
уровней временных рядов при элиминировании воздействия
фактора времени на зависимую и независимые переменные
модели. В первую очередь это метод включения в модель регрессии по
временным рядам фактора времени.
Рассмотрим подробнее методику применения, преимущества и недостатки каждого
|
|
из перечисленных выше методов. Метод отклонений от тренда
Пусть имеются два временных ряда xt и yt каждый из которых содержит
трендовую компоненту Т и случайную компоненту е. Проведение аналитического
выравнивания по каждому из этих рядов позволяет найти параметры
соответствующих уравнений трендов и определить расчетные по тренду уровни
[pic] соответственно. Эти расчетные значения можно принять за оценку
трендовой компоненты Т каждого ряда. Поэтому влияние тенденции можно
устранить путем вычитания расчетных значений уровней ряда из фактических.
Эту процедуру проделывают для каждого временного ряда в модели. Дальнейший
анализ взаимосвязи рядов проводят с использованием не исходных уровней, а
отклонений от тренда [pic] и [pic] при условии, что последние не содержат
тенденции.