<<
>>

Классификация рядов, правила их построения

 

Среди основных задач статистики видное место занимает описание изменений показателей во времени, изучение динамики развития социально-экономических процессов. Как изменяется уровень оплаты труда? Каковы колебания курса доллара? Какая тенденция прослеживается в изменении важнейших макроэкономических показателей? Ответы на эти и аналогичные вопросы могут быть получены с помощью специальных статистических методов, анализирующих ряды динамики.

Рядом динамики (динамическим рядом, временным рядом) называется последовательность значений статистического показателя (признака), упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда. В англоязычной литературе для временных рядов используется термин «time series».

Каждый ряд динамики содержит значения времени и соответствующие им значения уровней ряда. В качестве показателя времени в рядах динамики могут указываться либо определенные моменты (даты) времени, либо отдельные периоды (сутки, месяцы, кварталы, полугодия, годы и т.д.). В зависимости от характера временно-' го параметра ряды делятся на моментные и интервальные.

В моментных рядах динамики уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. Например, моментными являются временные ряды цен на определенные виды товаров, ряды курсов акций, уровни которых фиксируются для конкретных чисел. Примерами моментных рядов динамики могут служить также ряды численности населения или стоимости основных фондов, так как значения уровней этих рядов определяются ежегодно на одно и то же число.

В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные интервалы (периоды) времени. Примерами могут служить ряды годовой (месячной, квартальной) динамики производства продукции в натуральном или стоимостном выражении.

В табл. 10.1 и 10.2 приведены моментные ряды динамики, а в табл. 10.3 и 10.4- интервальные, причем у последнего ряда динамики, в отличие от других примеров, уровни не считаются равноотстоящими во времени.

Цены акций промышленной компании на конкретную дату

Показатель

06.09.99

07.09.99

08.09.99

09.09.99

10.09.99

13.09.99

Цены акций промышленной компании на момент открытия торгов, долл. США

383

392

/>391

395

393

393

Таблица 10.2

Остатки вкладов населения в банках на начало конкретного месяца 1995 г.

Показатель

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Июнь

Остатки вкладов, млрд руб.

28317

30624

33408

36505

40524

45416

Таблица 10.3

Фонд заработной платы в первом полугодии 2000 г.

Показатель

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Июнь

Фонд заработной платы работников предприятия, тыс. руб.

79,5

84,1

85,5

88,5

89,9

90,0

Объем экспорта продукции предприятия

Таблица 10.4

Показатель

1990

1995

1997

1998

1999

Объем экспорта, тыс.

долл. США

1200

1350

1400

1370

1325

Уровни рядов динамики могут представлять собой абсолютные, относительные и средние величины. Если уровни ряда представляют собой не непосредственно наблюдаемые значения, а производные величины: средние или относительные, то такие ряды называются производными. Уровни этих рядов получаются с помощью некоторых вычислений на основе абсолютных показателей. Приме-

ром производного ряда динамики может служить ряд среднесуточного производства промышленной продукции (табл. 10.5).

Таблица 10.5

Среднесуточное производство продукции

Производство

Количество

Среднесуточное

Месяц

продукции

рабочих дней

производство

(тыс. шт.)

в месяце

(тыс. шт.)

1

2

3

4

Январь

195,0

25

7,8

Февраль

204,0

24

8,5

Март

210,6

26

8,1

Апрель

195,0

26

7,5

Май

207,5

25

8,3

Июнь

205,4

26

7,9

Данные графы 4 (см. табл. 10.5) получены путем деления данных графы 2 на данные графы 3.

Важной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате этой процедуры получаются накопленные итоги, имеющие осмысленное содержание благодаря отсутствию повторного счета. Например, суммируя фонд заработной платы работников предприятия за первые три месяца и три последующих месяца (табл. 10.3), получаем, соответственно, фонд заработной платы за первый и второй кварталы, а сумма этих квартальных данных дает фонд заработной платы за полугодие.

Суммирование уровней моментного ряда динамики не практикуется, так как накопленные итоги лишены всякого смысла. Например, уровни моментного ряда «остатки вкладов населения в банках» (табл. 10.2) содержат элементы повторного счета. Второй уровень частично содержит вклады населения, учтенные первым уровнем ит.д. Таким образом, моментные ряды динамики, в отличие от интервальных, не обладают свойством аддитивности (от английского глагола to add - добавлять).

При исследовании моментного ряда динамики определенный смысл имеет расчет разностей уровней, характеризующих изменение показателя за некоторый отрезок времени. Например, за январь 1995 г. остатки вкладов населения в банках увеличились на 2307 млрд руб.

На практике часто требуется проанализировать динамику показателя не только за данный отрезок времени, но и с учетом ряда предшествующих периодов. Для этого строится ряд динамики с нарастающими итогами, уровни которого дают обобщающий результат развития показателя с начала отчетного периода (квартала, полугодия, года и т.д.). В качестве примера рассмотрим данные о производстве холодильников и морозильников на предприятии (табл. 10.6). Данные графы 3 получены последовательным суммированием смежных уровней.

Таблица 10.6

Производство холодильников и морозильников (2000 г.)*

Месяц

Произведено холодильников и морозильников (шт.)

за месяц

с начала года

1

2

/>3

Январь

146

146

Февраль

181

146+ 181 =327

Март

174

327 + 174 = 501

Апрель

152

501 + 152 = 653

Май

160

653 + 160 = 813

Июнь

179

813 + 179 = 992

* Цифры условные.

Уровни ряда могут принимать детерминированные или случайные значения. Примером ряда с детерминированными значениями уровней служит ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах. Естественно, анализу, а в дальнейшем и прогнозированию, подвергаются ряды со случайными значениями уровней.

Успешность статистического анализа развития процессов во времени во многом зависит от правильного построения рядов динамики. Так, большое значение имеет выбор интервалов между соседними уровнями ряда. Удобнее всего иметь дело с равноотстоящими друг от друга уровнями. При этом нежелательно брать слишком большой интервал времени, ибо можно упустить существенные закономерности в динамике показателя. Например, по квартальным данным невозможно судить о месячных сезонных колебаниях. Но информация может оказаться и слишком «короткой» для использования некоторых методов анализа и прогнозирования динамики, предъявляющих «жесткие» требования к длине рядов. К тому же слишком малые интервалы между наблюдениями увеличивают объем вычислений, а также могут приводить к появлению ненужных деталей в динамике процесса, засоряющих общую тенденцию. Разумеется, вопрос о выборе интервала времени между уровнями ряда должен решаться исходя из целей каждого конкретного исследования.

Одним из важнейших условий, необходимым для правильного отражения временным рядом реального процесса развития, являет

ся сопоставимость уровней ряда. Для несопоставимых величин неправомерно проводить исследование динамики. Между тем, появление несопоставимых уровней может быть обусловлено разными причинами: изменением методики расчета показателя, изменением классификации, терминологии и т.д. Например, уровни временного ряда, характеризующие количество малых предприятий, могут оказаться несопоставимыми из-за изменения самого понятия «малое предприятие». Подразумевается, что это понятие должно быть одинаковым для всего исследуемого периода.

Чаще всего несопоставимость встречается в стоимостных показателях. Это вызвано изменением цен в разные периоды времени. Поэтому на практике осуществляют пересчет уровней в сопоставимые цены (цены одного периода). Несопоставимость может возникнуть и вследствие территориальных модификаций (изменение границ области, района, страны). Следует также иметь в виду, что вопрос о сопоставимости может зависеть от целей исследования. Например, при описании военной, экономической мощи страны следует учитывать данные в изменяющихся границах территории, а при сопоставлении темпов развития промышленности следует производить сравнение в рамках одной и той же территории. Несопоставимость может возникнуть и в результате структурных изменений. Например, произошло укрупнение нескольких ведомств путем слияния их в единое целое или укрупнение производства за счет слияния нескольких предприятий в одно объединение.

В большинстве случаев удается устранить несопоставимость, вызванную указанными причинами, путем пересчета более ранних значений показателей. Правда, проведение такой обработки не всегда обеспечивает требуемую точность, что приводит к снижению ценности исходной информации, а, следовательно, и к затруднению дальнейшего анализа.

Для успешного изучения динамики процесса важно, чтобы информация была полной, чтобы временной ряд имел достаточную длину (с учетом конкретных целей исследования). Так, при изучении периодических колебаний желательно иметь информацию не менее чем за три полных периода колебания. Поэтому при анализе сезонных колебаний на базе рядов месячной или квартальной динамики желательно иметь информацию, как правило, не менее чем за три года. Заметим, что применение определенного математического аппарата влияет на допустимую длину временных рядов. К примеру, для использования регрессионного анализа требуется иметь временные ряды, длина которых в несколько раз превосходит количество независимых переменных.

Уровни рядов динамики могут содержать аномальные значения или «выбросы». Появление последних нередко объясняется ошибками при сборе, записи и передаче информации. Возможными источниками появления ошибочных значений могут стать сдвиг за

пятой при перенесении информации из документа, занесение данных в другую графу и т.д.

Выявление и исключение таких значений, замена их истинными или расчетными является необходимым этапом первичной обработки данных, поскольку применение математических методов к «засоренной» информации приводит к искажению результатов анализа. Однако аномальные значения могут отражать и реальное развитие процесса. Таков, например, был «скачок» курса доллара в «черный вторник» 1998 г. Как правило, эти значения также заменяются расчетными при построении моделей, но учитываются при расчете возможной величины отклонений фактических значений от полученных по модели.

Соответствие исходной информации всем указанным требованиям проверяется на этапе предварительного анализа временных рядов. Лишь после этого переходят к расчету и анализу основных показателей динамики развития, построению моделей прогнозирования, получению прогнозных оценок. 

<< | >>
Источник: В. С. Мхитарян, Т. А. Дуброва, В. Г. Минашкин. Статистика: Учебник для студ. учреждений сред. проф. С  образования. 2004

Еще по теме Классификация рядов, правила их построения:

  1. Построение и виды рядов распределения
  2. Правила построения "Дерева целей”
  3. Общие правила построения графического изображения
  4. Правила для построения иерархии
  5. Основные правила построения расчетной системы кредитной организации
  6. Основные правила построения и анализа статистических таблиц
  7. Правила построения стандартов и общие требования к их содержанию
  8. 3.2. Правила классификации
  9. Внутрибанковские правила построения расчетной системы кредитной организации и бухгалтерский учет расчетных операций
  10. Общие правила и методы классификации
  11. Классификация векселей и правила их составления
  12. Принципы построения статистических группировок и классификаций
  13. Классификация бюджетов. Схемы построения бюджетов
  14. Графическое изображение рядов распределения
  15. 7.1. МОДЕЛИ СТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
  16. 3.6. МОДЕЛИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
  17. 2.3. Моделирование и прогноз временных рядов
  18. 7.2. МОДЕЛИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
  19. Компоненты временных рядов
  20. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики
- Бюджетная система - Внешнеэкономическая деятельность - Государственное регулирование экономики - Инновационная экономика - Институциональная экономика - Институциональная экономическая теория - Информационные системы в экономике - Информационные технологии в экономике - История мировой экономики - История экономических учений - Кризисная экономика - Логистика - Макроэкономика (учебник) - Математические методы и моделирование в экономике - Международные экономические отношения - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги и налолгообложение - Основы коммерческой деятельности - Отраслевая экономика - Оценочная деятельность - Планирование и контроль на предприятии - Политэкономия - Региональная и национальная экономика - Российская экономика - Системы технологий - Страхование - Товароведение - Торговое дело - Философия экономики - Финансовое планирование и прогнозирование - Ценообразование - Экономика зарубежных стран - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика машиностроения - Экономика общественного сектора - Экономика отраслевых рынков - Экономика полезных ископаемых - Экономика предприятий - Экономика природных ресурсов - Экономика природопользования - Экономика сельского хозяйства - Экономика таможенного дел - Экономика транспорта - Экономика труда - Экономика туризма - Экономическая история - Экономическая публицистика - Экономическая социология - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ - Эффективность производства -