Важным направлением в исследовании массовых явлений и процессов выступает изучение основной или общей тенденции их развития (тренда).
Как уже неоднократно подчеркивалось в предыдущих частях, многочисленные факторы, под действием которых формируются и изменяются уровни рядов динамики изучаемых явлений, неоднократны по силе, направлению и времени их действия
Поставленные действующие факторы оказывают на изучаемые явления определяющее влияние и формируют в рядах динамики основную тенденцию развития (тренд). Воздействие других факторов проявляется периодически и вызывает повторяемые во времени колебания уровней рядов динамики (так называемые сезонные колебания). Действия разовых (спорадических) факторов отображаются случайными (кратковременными) изменениями уровней рядов динамики. Исходя из этого при анализе рядов динамики необходимо изучить основные компоненты рядов: тренд, периодически (сезонные) колебания, случайные отклонения.
Как показывает практика, в одних рядах основная тенденция развития проявляется достаточно четко на основе анализа статических показателей направления и интенсивности развития (тестов роста, прироста, изменения уровней, средних величин), в других ряда она может быть выявлена с использованием специальных методов анализа рядов динамики. Выбор конкретных методов статистики для этой цели зависит от характера исходной информации и предопределяется задачами анализа.
Рассмотрим основные методы преобразования рядов динамики, позволяющие обнаружить и обосновать основную тенденцию в развитии явления. На практике наиболее распространенными методами статического изучения тренда являются: укрупнения интервала, сглаживание скользящей средней, аналитическое выравнивание.
Метод укрупнения интервалов является наиболее простым методом преобразования ряда с колеблющимися уровнями с цепью выявления тренда. Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (например, месячные в квартальные, квартальные в годовые и т.д.) Уровнями ряда с укрупненными периодами могут быть средние величины первоначальных уровней по новым периодам. Недостаток метода: резко сокращается количество уровней.
Так, ряд урожайности по годам обнаруживает колебания, обусловленные метеорологическими условиями отдельных лет. Переход к ряду средних по пятилетиям продолжительным периодам позволяет более ясно видеть общую тенденцию в изменении урожайности во времени.
Довольно часто при обработке динамического ряда с целью определения тенденции развитии массового явления применяется сглаживание методом скользящей средней (называемый также методом подвижной средней).
суть этого метода заключается в замене фактических уровней первоначального ряда новым рядом подвижных (скользящих) средних, которые рассчитываются для определенных последовательных подвижных (скользящих) интервалов, т.е. по определенному числу членов первоначального ряда. Причем при вычислении каждой новой средней отбрасывается один член ряда слева и присоединяется один член справа.
Первоначальный ряд можно сглаживать средними за два, три, четыре, пять и т.д. интервалов (периодов) первоначального ряда. Чем меньше интервала сглаживания, тем более сглажены ряд ближе к первоначальному ряду фактических уровней. Чем больше интервал, за который исчисляется средняя, тем более сглаженной ряд осередняет фактические уровни первоначального ряда.
Для сглаживания ряда динамики способом скользящей средней, например, из 5 членов, необходимо последовательно по изложенной выше методике суммировать по 5 членов и результаты делить на 5.
Недостатком данного метода сглаживания ряда является то, что сглаженный ряд оказывается короче первоначального на (n-1)\2 члена с одного и другого конца (под «n» имеются в виду числа членов или периодов, из которых рассчитывается скользящие средние).
На практике обычно выравнивание осуществляется с нечетным числом членов или периодов первоначального ряда. В этом случае вычисляемые средние относятся к середине подвижного интервала сглаживания. При сглаживании его четному числу членов средняя приходится между двумя временными точками (периодами). Чтобы такие средние привязать к определенней временной точке используется специальный прием, называемый центрированием. Суть его в том, что из каждой пары сглаженных скользящих средних рассчитывается средняя арифметическая, которая и относится к определенной временной точке (или определенному периоду).

           ВЕРНУТЬСЯ НАЗАД В КАТЕГОРИЮ САЙТА↓

Пожалуйста, оцените эту статью о статистике

This entry was posted on Четверг, Март 27th, 2008 at 19:22 and is filed under Изучение основной тенденции развития (тренда). You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.