Методы прогнозирования социально-экономических процессов. Антохонова И.В. - 26 стр.

лей, подробно изучаемую в курсе общей теории статистики   ет время. Выравнивание ряда с помощью тех или иных
(4).                                                      функций в большинстве случаев оказывается удобным
       Циклическая составляющая в динамике ряда может     средством описания эмпирических данных, характеризую-
иметь пилообразный или маятниковый характер, выражать     щих развитие во времени исследуемого явления. Исполь-
долгопериодическую или случайно распределенную во         зованию кривых роста должен предшествовать содержа-
времени колеблемость. Для определения типа колебаний      тельный анализ явления с целью выяснения возможности
применяются графическое изображение, метод "поворот-      экстраполирования тенденций.
ных точек" Кендала ( 4, с.491).                                   Кривые роста часто используются в исследовании
       Сезонные колебания возникают вследствие смены      динамики реальных процессов различной природы. Они
времени года, носят регулярно повторяющийся характер и    применяются при анализе миграционных процессов в че-
обнаруживаются при анализе квартальных или месячных       ловеческом и биологических сообществах
данных.                                                           Аналитическое выравнивание состоит из следую-
       После установления наличия тенденции во времен-    щих этапов:
ном ряду необходимо определить тип и характер протека-            1) выбор типа кривой, форма которой соответствует
ния процесса, выявить в общем виде тенденцию развития в   характеру изменения временного ряда;
прошлом. Можно выделить монотонно убывающие и воз-                2) определение численных значений (оценивание)
растающие процессы, имеющие пределы насыщения, экс-       параметров кривой.
тремумы и точки перегиба. Для определения типа развития           Найденная функция позволяет получить выравнен-
социально-экономических процессов и явлений могут быть    ные уровни ряда. Выбор типа кривой предполагает знаком-
использованы средний темп роста, способы скользящей       ство с основными видами кривых и изучение их основных
средней, адаптивной средней, экспоненциального сглажи-    свойств. Основной интерес представляют преобразования
вания.                                                    приростов, которые можно представить в виде линейной
       Все перечисленные способы являются элементар-      функции. Эти характеристики используются при выборе
ными приемами статистического анализа. Однако, кроме      вида кривой роста.
самостоятельного значения, эти способы могут быть ис-             Основные типы кривых роста подробно описаны и
пользованы в качестве вспомогательных средств при более   иллюстрированы графически в монографии Е.М. Четырки-
обобщенной характеристике временных рядов с помощью       на (9):
формализованного описания или аналитического выравни-             1. Полиномы (многочлены).
вания.                                                            2. Экспоненты.
                                                                  3. Логистические кривые.
            3.2.Кривые роста и их свойства
                                                                 Общий вид многочлена :
      Кривые роста, описывающие закономерности разви-             yt= a0 + a1t + a2t2 + ... + aktk ,              (3.1)
тия явлений во времени, получают путем аналитического     где a0, a1, a2, ... – параметры многочленов, t – независимая
выравнивания временных рядов. Они представляют од-        переменная, к – показатель степени многочлена. Парамет-
нофакторные модели прогнозирования; фактором выступа-     ры полиномов невысоких степеней могут быть интерпре-
                                                    53    54