Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
При анализе рядов динамики очень часто приходится прибегать к экстраполяции рядов. Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т. е. продление ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени. Экстраполяция может проводиться на будущее (так называемая перспективная экстраполяция) и в прошлое (так называемая ретроспективная экстраполяция). Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, чаще подразумевают перспективную экстраполяцию. Экстраполяцию ряда динамики можно осуществить различными способами. Но независимо от применяемого способа каждая такая экстраполяция обязательно основывается на предположении того, что закономерность (тенденция) изменения изучаемого явления, выявленная для определенного периода времени в прошлом, сохранится на ограниченном отрезке времени в будущем. Так как в действительности тенденция развития не остается неизменной, то данные, получаемые путем эктраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные оценки. Основные методы: 1)Если при анализе ряда динамики обнаруживается, что абсолютные приросты уровней примерно постоянны, то в этом случае можно рассчитать средний абсолютный прирост (как среднюю
арифметическую) и последовательно прибавлять его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд. Например, за период 1965—1970 гг. среднегодовой абсолютный прирост производства стали в СССР составил 5 млн. т. Прибавляя последовательно этот прирост к уровню 1970 г. (115,9 млн. т), можно экстраполировать ряд на несколько лет. Так, для 1975 г. получим следующую оценку производства стали в стране: 115,9+5-5=140,9 млн. т (фактическое производство стали в 1975 г. составило 141 млн. т), 2)Если за исследуемый ряд лет (или другие периоды) годовые темпы роста остаются более-менее постоянными, то в этом случае можно рассчитать средний темп роста и последний уровень ряда умножить на средний темп роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстраполяции.
3) Экстраполяция возможна при выравнивании рядов по какой-либо аналитической формуле. Зная уравнение для исчисления теоретических уровней и подставляя в него значения t за пределами исследованного ряда, можно оценить будущие значения уровней; 4)Порой при прогнозировании можно основываться на экстраполяции авторегрессионной модели уровней ряда. При этом методе изучаемый ряд динамики анализируется с точки зрения автокорреляции.
Очевидно, что чем больше автокорреляция между уровнями ряда, тем больше оснований для расчета будущих показателей по прошлым.
При этом автокорреляция должна быть исчислена для разных разрывов между уровнями. Установив наличие автокорреляции между уровнями ряда (с определенным лагом), можно найти уравнение, выражающее эту автокорреляционную зависимость, и, пользуясь им, экстраполировать ряд.
Экономическое прогнозирование требует хорошего знания изучаемого показателя и. владения методами обработки р.д., которые бы в каждом отдельном случае помогли обнаружить тренд, периодичность в повышении или снижении уровней, случайные колебания, автокорреляцию и корреляцию между отдельными рядами.
Дата публикования: 2015-02-03; Прочитано: 1147 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!