Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Глава 2. Трендовые модели и прогнозирование
Одной из важнейших задач статистического анализа рядов динамики является выявление и описание основной тенденции развития изучаемого явления, закономерности изменения уровней ряда.
Уровни динамических рядов формируются под влиянием различных факторов. Одни из них действуют стабильно на протяжении длительного периода времени и формируют основную тенденцию временного ряда, которая называется тренд.
Для выявления тренда используют прием выравнивания временного ряда: механический или аналитический.
Аналитическое выравнивание позволяет не только выявить основную тенденцию ряда, но и аналитически представить форму тренда, т.е. получить уравнение тренда. Уравнение тренда – это уравнение регрессии, в качестве фактора в котором выступает время.
Наиболее используемые типы уравнений тренда: 1. Линейная форма тренда:
где – уровень ряда, полученный в результате выравнивания по прямой; – начальный уровень тренда; – средний абсолютный прирост, константа тренда.
2. Показательная форма тренда: , где – уровень ряда, полученный в результате выравнивания по прямой; – начальный уровень тренда; – средний абсолютный прирост, константа тренда.
3. Параболическая (полином 2-ой степени) форма тренда:
где - уровень ряда, полученный в результате выравнивания по прямой, - начальный уровень тренда; , - константы тренда.
В работе для построения регрессионной модели были использованы линейная, показательная и параболическая функции.
|