 |
|
Стат методы выявл тенденции в развит явл-й (м-д укрупнён интер-в, м-д скользящ средгней)
Выявл основной тенденции развития (тренда) наз в ст-ке также выравн временного ряда, а методы выявления основной тенденции - методами выравнивания.Укрупнение интервала динамического ряда. Смысл приема заключ в том, что первонач ряд динамики преобраз и заменяется другим, показатели кот относятся к большим по продолжительности периодам времени. Вновь образован ряд может содерж либо абсолютные величины за укрупненные по продолжительности промежутки времени (эти величины получают путем простого, суммир уровней первонач ряда абсолютных величин), либо ср величины. Методом скользящей средней.Для опр скользящей средней формир укрупненные интервалы, сост из одинакового числа уровней. Каждый послед интервал получ, постепенно сдвигаясь от начального уровня динамич ряда на один уровень. Тогда первый интервал будет включать уровни у, у2, .... ут; второй - уровни у2, у3, ... уm+1 и т.д. Таким образом, интервал сглаживания как бы скользит по динамическому ряду с шагом, равным единице. По сформир укрупненным интервалам опр сумму знач уровней, на основе кот рассчит скользящие средние. Наиболее эффективным способом выявл основной тенденции развития является аналитич выравнивание. Аналитическое выравнивание ряда динамики.В этом случае факт уровни замен уровнями, вычисл на основе определ кривой. При аналитическом выравнивании ряда динамики закономерно измен уровень изучаемого показателя оцен как функция времени 
), где у^t - уровни динамического ряда, вычисл по соответ аналитическому уравнению на момент времени t. При этом каждый факт уровень yi рассматр как сумма двух составляющих: 
где 
— систематич составл, отражающая тренд и выраж определ уравнением, а 
— случайная величина, вызыв колебания уровней вокруг тренда.
Выбор формы кривой во многом опре результаты экстраполяции тренда. При выборе вида кривой для выравн динамического ряда возможно также использ метода конечных разностей,кот основан на свойствах различных кривых, примен при выравнивании. Методы адаптивного моделирования и прогнозирования. Сущность этого метода заключ в том, что временной ряд сглаж с помощью взвешенной скользящ средней, в которой веса распределяются по экспоненциальному закону.