Таблица 7.3. Расчет методом скользящих средних
Год, квартал | Исходные уровни | Скользящие средние | Сглаженные уровни с центрированием |
1996 г. I | 200,7 | ||
II | 230,2 | 956,5 : 4=239,1 | |
III | 198,4 | 1003,6 : 4 = 250,9 | 490 : 2 = 245 |
IV | 327,2 | 1000,5 : 4 = 250,1 | 501 : 2 = 250,2 |
1997 г. I | 247,8 | 1066,5 : 4 = 266,6 | 516,7 : 2 = 258,4 |
II | 227,1 | 1026,4 : 4 = 256,6 | 523,2 : 2=261,6 |
III | 264,4 | 1009,5 : 4 = 252,4 | 509 : 2 = 254,5 |
IV | 287,1 | 1017,2 : 4 = 254,3 | 506,7 : 2 = 253,4 |
1998 г. I | 230,9 | 1042,3 : 4 = 260,6 | 514,9 : 2 = 257,5 |
II | 234,8 | 1138,9 : 4 = 284,7 | 545,3 : 2 = 272,7 |
III | 289,5 | ||
IV | 383,7 |
Применение в анализе рядов динамики методов укрупнения интервалов и скользящей средней позволяет выявить тренд для его описания, но получить обобщенную оценку тренда с помощью этих методов невозможно. Измерение тренда достигается с помощью метода аналитического выравнивания. Исследуемые динамические ряды товарооборота не имеют явной тенденции к росту, спаду или постоянству, и форма связи неочевидна. В этом случае расчет модели производится с применением нескольких уравнений регрессии.
Для измерения тренда можно воспользоваться двумя функциями:
1) прямолинейной функцией
![]()
2) функцией параболы второго порядка
![]()
Параметры уравнения a0 и а1 находятся по формулам:

Данные для расчета параметров прямолинейной функции и теоретические значения товарооборота представлены в табл. 7.4.
Найдем параметры a0 и а1:
![]()
Получаем прямолинейную функцию:
![]()
Подставляя последовательно значения времени t, получим теоретические уровни товарооборота. Ошибка аппроксимации для прямолинейной формы тренда составит:

Далее предположим, что тренд товарооборота приближается к функции параболы второго порядка:
![]()
Таблица 7.4. Построение динамических рядов товарооборота в виде прямолинейной функции, тыс. руб.
Период | y | t | t2 | t · y |
|
|
I-1996 | 200,7 | -6 | 36 | - 1204,2 | 215,1 | 207,4 |
II-1996 | 230,2 | -5 | 25 | - 1151 | 222,6 | 57,8 |
III-1996 | 198,4 | -4 | 16 | - 793,6 | 230,1 | 1004,9 |
IV-1996 | 327,2 | -3 | 9 | -981,6 | 237,6 | 8028,2 |
I-1997 | 247,8 | -2 | 4 | - 495,6 | 245,1 | 7,3 |
II-1997 | 227,1 | - 1 | 1 | - 227,1 | 252,7 | 655,4 |
III-1997 | 264,4 | 1 | 1 | 264,4 | 267,7 | 10,9 |
IV-1997 | 287,1 | 2 | 4 | 574,2 | 275,2 | 141,6 |
I-1998 | 230,9 | 3 | 9 | 692,7 | 282,7 | 2683,2 |
II-1998 | 234,8 | 4 | 16 | 939,2 | 290,2 | 3069,2 |
III-1998 | 289,5 | 5 | 25 | 1447,5 | 297,7 | 67,2 |
IV-1998 | 383,7 | 6 | 36 | 2302,2 | 305,2 | 6162,3 |
Итого: | 3121,8 | 0 | 182 | 1367,1 | 3121,9 | 22095 |
Параметры уравнения a0, а1 и a2 находим из системы нормальных уравнений, при Σ = 0 значения параметров рассчитываются по формулам:

Расчет параметров уравнения произведем по данным табл. 7.5.
![]()
Получаем уравнение параболы второго порядка:
![]()
Таблица 7.5. Построение динамических рядов товарооборота в виде параболы второго порядка, тыс. руб.
Период | Товарооборот (у) | t | t2 | t4 | t · y | t2 · у |
|
|
I-1996 | 200,7 | -6 | 36 | 1292 | - 1204,2 | 7225,2 | 229,9 | 852,6 |
II-1996 | 230,2 | -5 | 25 | 625 | -1151 | 5755 | 229,6 | 0,4 |
III-1996 | 198,4 | -4 | 16 | 256 | - 793,6 | 3174,4 | 230,7 | 1043,3 |
IV-1996 | 327,2 | -3 | 9 | 81 | -981,6 | 2944,8 | 233,2 | 8836 |
I-1997 | 247,8 | -2 | 4 | 16 | - 495,6 | 991,2 | 237,2 | 112,4 |
II-1997 | 227,1 | -1 | 1 | 1 | -227,1 | 227,1 | 242,6 | 240,3 |
III-1997 | 264,4 | 1 | 1 | 1 | 264,4 | 264,4 | 257,6 | 46,2 |
IV-1997 | 287,1 | 2 | 4 | 16 | 574,2 | 1148,4 | 267,2 | 396,0 |
I-1998 | 230,9 | 3 | 9 | 81 | 692,7 | 2078,1 | 278,3 | 2246,8 |
II-1998 | 234,8 | 4 | 16 | 256 | 939,2 | 3756,8 | 290,8 | 3136 |
III-1998 | 289,5 | 5 | 25 | 625 | 1447,5 | 7237,5 | 304,7 | 231,0 |
IV-1998 | 383,7 | 6 | 36 | 1292 | 2302,2 | 13813,2 | 320 | 4057,7 |
Итого | 3121,8 | 0 | 182 | 4542 | 1367,1 | 48616,1 | 3121,8 | 21198,6 |
Последовательно подставляя значения времени t и t2, получим теоретические значения тренда
.
Результаты расчетов представлены в табл. 7.6.
Таблица 7.6. Расчет индекса сезонности методом простых средних
Месяц | 1996 | 1997 | 1998 |
| Іs, % |
Январь | 70,8 | 80,3 | 74,8 | 75,3 | 87 |
Февраль | 62,3 | 79,3 | 76,3 | 72,6 | 84 |
Март | 67,6 | 88,2 | 79,7 | 78,5 | 91 |
Апрель | 71,3 | 70,3 | 74,3 | 72 | 83 |
Май | 74,6 | 74,8 | 78,9 | 76,1 | 88 |
Июнь | 84,2 | 81,9 | 81,6 | 82,6 | 95 |
Июль | 65,4 | 84,3 | 94,3 | 81,3 | 94 |
Август | 67,3 | 90,5 | 96,7 | 84,8 | 98 |
Сентябрь | 65,7 | 89,6 | 98,5 | 84,6 | 98 |
Октябрь | 102,9 | 92,5 | 112,5 | 102,6 | 118 |
Ноябрь | 102,8 | 90,7 | 119,9 | 104,5 | 121 |
Декабрь | 121,5 | 103,9 | 151,4 | 125,6 | 145 |
Итого | 956,4 | 1026,3 | 1138,9 | 1040,5 |
Далее рассчитывается ошибка аппроксимации для функции тренда в виде параболы второго порядка по формуле:
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 |


