|
Случайную составляющую
При выравнивании временного ряда необходимо выделить две компоненты изменения экономического явления (процесса) : детерминированную часть, представляющую функцию от времени, и случайную компоненту, отражающую стахостический характер всякого экономического процесса (явления) , вызванного воздействиями различных случайных факторов (организационных, климатических и др.) .
Однако для обеспечения надежности прогнозирования необходимо исследовать случайную компоненту временного ряда, определить характер (закон) распределения случайных величин. Если случайные величины е f нормально распределены и между собой независимы, тогда определяются интервалы [34, 54] , в которые с определенной вероятностью попадают значения полученного нами прогноза.
Нередко в экономических измерениях возникает задача отражения иерархии измерителей, которая выражается в выделении интегрального и частных показателей. Поскольку экономические меры взаимосвязаны, то следует иметь в виду, что эти взаимосвязи не могут быть точными и однозначными. Они всегда включают случайную компоненту, поэтому при принятии решений необходим учет фактора неопределенности.
Некоторые временные ряды не содержат тенденции и циклической компоненты, а каждый следующий их уровень образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой (положительной или отрицательной) случайной компоненты. Пример ряда, содержащего только случайную компоненту, приведен на рис. 5.1 в).
Шаг 3. Элиминируем влияние сезонной компоненты, вычитая ее значение из каждого уровня исходного временного ряда. Получим величины Т + Е= Y-S (гр. 4 табл. 5.10). Эти значения рассчитываются за каждый момент времени и содержат только тенденцию и случайную компоненту.
Шаг 3. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответствующие значения сезонной компоненты. Тем самым мы получим величины Т ¦ Е = Y: S (гр. 4 табл. 5.14), которые содержат только тенденцию и случайную компоненту.
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты: тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных.
Пусть имеются два временных ряда х, и у„ каждый из которых содержит трендовую компоненту Т и случайную компоненту е. Проведение аналитического выравнивания по каждому из этих рядов позволяет найти параметры соответствующих уравнений трендов и определить расчетные по тренду уровни х, и у, соответ-
В соответствии с этой теорией между двумя временными рядами существует коинтефация в случае, если линейная комбинация этих временных рядов есть стационарный временной ряд (т. е. ряд, содержащий только случайную компоненту и имеющий постоянную дисперсию на длительном промежутке времени)1.
Шаг 7. Находим случайную компоненту Е= Y-(T+S) или Е= Y/(T*S)
Шаг 7. Находим случайную компоненту Е= Y-(T+S) (гр. 7.)
а) случайную составляющую динамического ряда;
Здесь у— темп технического прогресса, ?...(?) во всех уравнениях обозначает ошибку регрессии (случайную составляющую).
Анализ динамических (временных) рядов показателей хозяйственной деятельности, расщепление уровня ряда на его составляющие (основную линию развития — тренд, сезонную, или периодическую составляющую, циклическую составляющую, связанную с воспроизводственными явлениями, случайную составляющую) — задача временного факторного анализа.
Анализ динамических (временных) рядов показателей хозяйственной деятельности, расщепление уровня ряда на его составляющие (основную линию развития — тренд, сезонную, или периодическую составляющую, циклическую составляющую, связанную с воспроизводственными явлениями, случайную составляющую) — задача временного факторного анализа.
широко используются в прикладном экономическом анализе, поскольку практически все данные содержат случайную составляющую. Результаты, получаемые при статистической обработке данных, могут различаться по степени точности и вероятностной обоснованности. Оценки могут считаться обоснованными, если определенна их вероятность и точность, в противном случае они не заслуживают доверия.
Напомним, кроме того, что стандартное отклонение величины, которая включает детерминированную и случайную составляющую, определяется с помощью регрессионного анализа как среднеквад-ратическое отклонение от детерминированного ожидаемого значения.
Вероятностные модели прогнозирования рыночной ситуации учитывают случайную составляющую развития экономической системы. Для описания стохастической системы применяется уравнение Колмогорова, его решение представляет собой распределение плотности вероятностей. Причем чем более длительный промежуток времени выбирается для прогноза, тем больше дисперсия распределения вероятностей и тем больше неопределенность полученного результата. Однако оценка риска прогнозируемой ситуации на рынке на основе изученных методов обеспечивает предпринимателя информацией о возможных (вероятных) потерях и позволяет принять меры по их снижению.
Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой переменной на две части — объясненную и случайную. Сформулируем задачу моделирования самым общим, неформальным образом: на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить (возможно, после некоторых предположений) оценки параметров ее распределения.
ного функционирования промежуточного узла примет вид ограничения на случайную составляющую выходного потока
Поскольку фактические данные об эндогенных переменных У\, у2, уу могут отличаться от теоретических постулируемых моделью, то принято в модель включать случайную составляющую для каждого уравнения системы, исключив тождества. Случайные составляющие (возмущения) обозначены через е(, е2 и е3. Они не влияют на решение вопроса об идентификации модели.
Несмотря на определенную случайную составляющую
Составления установленной Составление аудиторского Составление финансовой Составление номенклатуры Составление прогнозов Составление установленной Себестоимости нефтепродуктов Составлении финансового Составлении прогнозов Составлению отчетности Составными элементами Состояния экономики Состояния денежного вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
