Можно построить эконометрическую модель, используя два типа исходных данных:
• данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени. Модели, построенные по таким данным называют пространственными;
• данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени. Модели, построенные по таким данным, называют моделями временных рядов.
Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени.
Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы:
• факторы, формирующие тенденцию или тренд ряда (Т);
• факторы, формирующие циклические колебания ряда (S);
• случайные факторы (Е).
При различных сочетаниях в изучаемом явлении или процессе этих факторов зависимость уровней ряда от времени может принимать различные формы. Во-первых, большинство временных рядов экономических показателей имеют тенденцию, характеризующую совокупное долговременное воздействие множества факторов на динамику изучаемого показателя. Очевидно, что эти факторы, взятые в отдельности, могут оказывать разнонаправленное воздействие на исследуемый показатель. Однако в совокупности они формируют его возрастающую или убывающую тенденцию. На рис. 4.1 а) показан гипотетический временной ряд, содержащий возрастающую тенденцию.
|
|
Во-вторых, изучаемый показатель может быть подвержен циклическим колебаниям. Эти колебания могут носить сезонный характер, поскольку экономическая деятельность ряда отраслей экономики зависит от времени года (например, цены на сельскохозяйственную продукцию в летний период выше, чем в зимний; уровень безработицы в курортных городах в зимний период выше по сравнению с летним). При наличии больших массивов данных за длительные промежутки времени можно выявить циклические колебания, связанные с общей динамикой конъюнктуры рынка, а также с фазой-бизнес цикла, в которой находится экономика страны. На рис. 4.1 б) представлен гипотетический временной ряд, содержащий только сезонную компоненту.
Некоторые временные ряды не содержат тенденции и циклической компоненты, а каждый следующий их уровень образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой (положительной или отрицательной) случайной компоненты. Пример ряда, содержащего только случайную компоненту, приведен на рис. 4.1 в).
Обычно рассматривают два вида моделей временного ряда:
· аддитивная модель: ;
· мультипликативная модель: .
|
|
Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений T, S и E для каждого уровня ряда.
Построение модели включает следующие шаги:
1) выравнивание исходного ряда методом скользящей средней;
2) расчет значений сезонной компоненты S;
3) устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных в аддитивной или в мультипликативной модели;
4) аналитическое выравнивание уровней или и расчет значений Т с использованием полученного уравнения тренда;
5) расчет полученных по модели значений или ;
6) расчет абсолютных и/или относительных ошибок.