Выявление и характеристика основной тенденции развития явления. Компоненты ряда динамики

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость

Одной из важнейших задач статистического анализа рядов динамики является выявление и описание основной тенденции развития изучаемого явления, закономерности изменения уровня показателя, фиксируемого за определенный временной отрезок. Иногда характер тенденции достаточно отчетливо отображается в уровнях ряда динамики и подтверждается системой статистических характеристик, описанных в предыдущих параграфах. Однако чаще встречаются ряды, изменение уровня которых происходит с заметно меняющейся скоростью, интенсивностью и направлением. Для выявления закономерности развития явления в таких рядах необходимо использование специальных приемов их обработки. Эти приемы направлены на выделение и количественное описание важнейших составляющих (компонент) ряда динамики.

Основная тенденция развития того или иного явления складывается под влиянием долговременно действующих внутренних причин и условий, благодаря которым, в основном, формируется величина уровня ряда. Одновременно с этим уровни динамического ряда колеблются (отклоняются от основной тенденции) под воздействием краткосрочных, или систематически, или циклически действующих факторов. Чем сильнее их влияние, тем сложнее вскрыть закономерность развития объекта.

При анализе ряда динамики могут быть выделены четыре основные компоненты

                       ,                                    

где   T  - главная компонента, отражающая основную

              тенденцию развития (тренд).

      C – циклическая (конъюнктурная) компонента

      S – сезонная компонента

      e – компонента, характеризующая случайные колебания уровней динамического ряда.

В зависимости от взаимосвязи выделяемых компонент модель временного ряда может быть представлена  аддитивно

                  ,                                    

либо мультипликативно:

                                                           

Мультипликативная модель легко приводится к линейному виду путем логарифмирования.

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.