Студопедия


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

Анализ взаимосвязанных рядов динамики




В простейших случаях для характеристики взаимосвязи двух или более рядов их приводят к общему основанию , для чего берут в качестве базисных уровни за один и тот же период и исчисляют коэффициенты опережения по темпам роста или прироста .

Коэффициенты опережения по темпам роста – это отношение темпов роста (цепных или базисных) одного ряда к соответствующим по времени темпам роста (также цепным или базисным) другого ряда . Аналогично находятся и коэффициенты опережения по темпам прироста .

Анализ взаимосвязанных рядов представляет наибольшую сложность при изучении временных последовательностей . Однако нередко совпадение общих тенденций развития может быть вызвано не взаимной связью , а прочими неучитываемыми факторами . Поэтому в сопоставляемых рядах предварительно следует избавиться от влияния существующих в них тенденций , а после этого провести анализ взаимосвязи по отклонениям от тренда . Исследование включает проверку рядов динамики (отклонений) на автокорреляцию и установление связи между признаками .

Под автокорреляцией понимается зависимость последующих уровней ряда от предыдущих . Проверка на наличие автокорреляции осуществляется по критерию Дарбина – Уотсона (формула 39) :

, (39)

где -- отклонение фактического уровня ряда в точке t от теоретического (выравненного) значения .

При К = 0 имеется полная положительная автокорреляция , при К = 2 автокорреляция отсутствует , при К = 4 – полная отрицательная автокорреляция . Прежде чем оценивать взаимосвязь , автокорреляцию необходимо исключить . Это можно сделать тремя способами .

1. Исключение тренда с авторегрессией. Для каждого из взаимосвязанных рядов динамики Х и У получают уравнение тренда (формулы 40) :

(40)

Далее выполняют переход к новым рядам динамики , построенным из отклонений от трендов , рассчитанным по формулам 41 :

(41)

Для последовательностей выполняется проверка на автокорреляцию по критерию Дарбина – Уотсона . Если значение К близко к 2 , то данный ряд отклонений оставляют без изменений . Если же К заметно отличается от 2 , то по такому ряду находят параметры уравнения авторегрессии по формулам 42 :

(42)

Более полные уравнения авторегрессии можно получить на основе анализа автокорреляционной функции , когда определяются число параметров () и соответствующие этим параметрам величины шагов .

Далее по формуле 43 подсчитываются новые остатки :

(t = 1, ... , Т) (43)

и , по формуле 44, коэффициент корреляции признаков :

. (44)

2.Корреляция первых разностей . От исходных рядов динамики Х и У переходят к новым , построенным по первым разностям (формулы 45) :




(45)

По DХ и DУ определяют по формуле 46 направление и силу связи в регрессии:

(46)

3. Включение времени в уравнение связи : .

В простейших случаях уравнение выглядит следующим образом (формула 47):

(47)

Из перечисленных методов исключения автокорреляции наиболее простым является второй, однако более эффективен первый.

Вопросы для самоконтроля

1. Что такое ряд и уровни ряда динамики?

2. Охарактеризуйте моментные и интервальные ряды динами­ки.

3. Какие отличия имеют моментный и интервальный ряды ди­намики?

4. Какие имеются показатели рядов динамики и для каких це­лей они применяются?

5. В чем сущность выравнивания динамических рядов спосо­бом скользящей средней?

6. Как осуществляется параболическое выравнивание динами­ческого ряда?

7. Охарактеризуйте метод конечных разностей и для каких це­лей они применяются.

8. Суть сезонности и ее значение для экономики.

9. Что представляет собой метод простой средней, который используется для анализа сезонности?

10. Дайте определение и расчет индекса сезонности.

11. Как исчисляется средняя сезонная волна из процентных отношений уровней?

12. Как осуществляется анализ сезонности?

13. В чем сущность анализа сезонности в рядах динамики после определения и исключения общей тенденции развития?





Дата добавления: 2014-02-13; просмотров: 628; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: На стипендию можно купить что-нибудь, но не больше... 8769 - | 7156 - или читать все...

Читайте также:

 

18.206.13.39 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.002 сек.