!_МУ для лаб. Методические указания для выполнения лабораторных работ по теме анализ и моделирование деятельности организации с целью принятия управленческих решений
Скачать 2.84 Mb.
|
1. Теоретические сведенияЛюбые показатели хозяйственной, экономической, финансовой, учебной деятельности могут быть представлены как последовательность соответствующих данных в фиксированные моменты времени, что математически выглядит как временной ряд. Обычно временной ряд данных содержит закономерную, детерминированную(заранее определенную) составляющую, описывающую долговременные тенденции протекания процесса, и случайную составляющую, обусловленную действием не поддающихся непосредственному учету факторов. Можно считать, что эти составляющие суммируются: xt = dt + ett = 1, 2, … n, (3.1) где xt, - элемент временного ряда, относящийся к моменту времени t, dt, - детерминированная составляющая; et, - случайная составляющая ряда; n - общее число элементов ряда. Предложенное выражение (3.1)описывает так называемую аддитивную модель временного ряда. Детерминированная составляющая, в свою очередь, может включать в себя несколько слагаемых, из которых мы рассмотрим три важнейших и наиболее распространенных: тренд trt, (trend (англ.) - общее направление, тенденция); сезонная компонента stи циклическая компонента ct dt = trt + st + ct ; i = 1, 2, … n (3.2) Трендом, в соответствии с буквальным смыслом термина, принято называть плавно, монотонно меняющуюся компоненту детерминированной составляющей временного ряда, отражающую влияние долговременных факторов. В экономике к таким факторам обычно относят изменение демографических характеристик (численности населения, возрастного состава и т. п.), изменение показателей технологического и экономического состояния общества (страны), структуры потребления и т. д. Все эти и подобные им факторы действуют постепенно, в связи с чем исследователи-аналитики предпочитают описывать их влияние при помощи простых формул и гладких кривых. Сезонная компонента отражает присущую природе и человеческой деятельности повторяемость, периодичность процессов во времени и часто присутствует в экономических, метеорологических и других временных рядах. Она служит источником относительно кратковременных колебаний значений ряда и имеет конкретное объяснение (например, изменение спроса на зимнюю или летнюю одежду в преддверии соответствующего времени года, или на шампанское перед Новым годом - отсюда и название этой компоненты). Учет и анализ сезонных компонент требуется, в частности, для сравнения данных за аналогичные периоды времени (спрос на некоторые товары в декабре текущего года по сравнению с декабрем предыдущих лет, выпуск продукции в первом квартале по сравнению с первым кварталом предыдущего года, количество слушателей подкурсов на 8-месячных, 6-ти месячных, 4-х месячных сроках и т. д.). Циклическая компонента занимает промежуточное положение между трендом и сезонной компонентой. Ее период по длительности соизмерим с общим интервалом наблюдений, с полной длиной временного ряда. Она описывает достаточно длительные процессы подъема и спада. Изучение свойств этой компоненты может быть полезным при прогнозировании. Если найти характеристики всех компонент детерминированной составляющей и вычесть эту составляющую из ряда, то в соответствии с (3.1) в остатке мы получим «чисто» случайную составляющую, статистические характеристики которой позволят оценить достоверность прогноза. При изучении временных рядов аналитики ставят перед собой следующие цели: - краткое описание характерных особенностей ряда и подбор статистической модели, описывающей ряд; - прогнозирование будущих значений по данным прошлых наблюдений; - управление процессом, порождающим изучаемый временной ряд. Для достижения этих целей рекомендуется такой порядок анализа: графическое представление данных временного ряда; выделение и исключение из исходного массива детерминированных составляющих: тренда, сезонной и циклической компонент; исследование случайного «остатка» временного ряда, расчет его статистических характеристик (описательных статистик), подбор статистической модели (функции плотности распределения) и проверка ее состоятельности (адекватности); построение прогноза и выработка стратегии управления. |