Учебно-методическое пособие по дипломному проектированию для специальности 071900. Буреш О.В - 31 стр.

необходимо уметь измерять и анализировать сезонность, владеть методами
прогнозирования процессов, подверженных сезонным колебаниям.
       В тех случаях, когда период колебания составляет несколько лет, счита-
ют, что во временных рядах присутствует циклическая компонента. Примерами
циклической компоненты являются инвестиционный, демографический и про-
чие циклы.
       Случайная компонента представляет собой составную часть временного
ряда, остающуюся после выделения из него тренда и циклических компонент.
Если последние (тренд и циклические компоненты) определены правильно, то
математическое ожидание случайной компоненты равно нулю и ее колебания
около среднего значения постоянны. Случайная компонента отражает стохас-
тический характер экономического процесса, влияние на него многочисленных
временных факторов: природно-климатических, политических, организацион-
ных и др.
       Разложение временного ряда на перечисленные компоненты удобно для
практических целей, однако не следует считать, что их действие является вза-
имно независимым, и поэтому такое преобразование не должно рассматривать-
ся в качестве конечной цели анализа.
       Применяемые для оценки взаимосвязей показателей и параметров моде-
лей положения и методы теории вероятностей и математической статистики
предполагают наличие статистически независимых наблюдений, образующих
стационарный процесс. Между тем, временные ряды экономических процессов
в большинстве случаев являются нестационарными и уровни в этих рядах авто-
коррелированы, т.е. взаимосвязаны.
       В настоящее время известны способы исключения или уменьшения ав-
токорреляции во временных рядах. Одним из основных и наиболее распростра-
ненных является исключение тренда из временного ряда и переход к случайной
компоненте.
       При математическом моделировании экономических процессов учесть
влияние внешних факторов позволяют многофакторные эконометрические мо-
дели.
       Они обладают целым рядом преимуществ по сравнению с методами, ба-
зирующими на использовании одномерных временных рядов. К числу таких
преимуществ можно отнести следующие: более полное отображение конкрет-
ной деятельности; возможность проследить за характером изменения взаимо-
связей внутри системы и с внешней средой, а также определение степени влия-
ния отдельных факторов на исследуемую систему.
       Независимо от вида и способа построения экономико-математической
модели вопрос о возможности ее применения в целях анализа и прогнозирова-
ния экономического процесса может быть решен только после установления
адекватности, т.е. соответствия модели исследуемому процессу или объекту и
точности, которая характеризуется величиной отклонения выхода модели от
реального значения моделируемой переменной (показателя экономического
процесса). Так как полного соответствия модели реальному процессу или объ-

                                                                          33