Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Представление рядов динамики при определении гармоник Фурье
Для расчета гармоники используется вспомогательная таблица, которая для первой гармоники имеет следующий вид (табл. 8.6). Таблица 8.6 Вспомогательная таблица для расчета первой гармоники (к=1)
Таким образом, для вычисления синусов и косинусов разных гармоник ( ) используют данные табл. 8.7. Таблица 8.7 Значения синусов и косинусов для гармоник Фурье
В результате по полученным параметрам строится математическая модель, на основе которой определяются расчетные уровни для каждого месяца. Анализ рядов динамики и прогнозирование Анализ рядов динамики социально-экономических явлений, выявление тренда и сезонной волны, служат основой для прогнозирования в экономике. Прогнозирование – это оценка будущего состояния социально – экономических явлений на основе анализа тенденций их развития. Составление надежных прогнозов динамики спроса и предложения туристского рынка является необходимым условием рыночной конкуренции. Статистическое прогнозирование основано на анализе рядов динамики, и состоит из трех этапов: § обобщение данных, собранных за длительный период; § выявление статистической закономерности; § распространение закономерностей на будущее. Ведущую роль в прогнозировании играют статистические методы экстраполяции. Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. Другими словами, экстраполяция – это определение уровней за пределами динамического ряда. При этом экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой, а в прошлое - ретроспективой. Тенденция развития может изменяться, поэтому данные, полученные путем экстраполяции ряда, следует рассматривать в качестве оценочных, вероятностных. Любое прогнозирование основано на предположении, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, сохранится и в дальнейшем. В этой связи при экстраполяции большое значение имеют продолжительность базисного ряда динамики и сроки прогнозирования. Следует иметь в виду, что чем короче сроки прогноза, тем надежнее результаты экстраполяции. Перечислим некоторые простейшие методы экстраполяции. Метод среднего абсолютного прироста . Если при анализе ряда динамики обнаруживается, что абсолютные приросты уровней примерно постоянны ( const), то необходимо определить средний абсолютный прирост . Затем последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд. Расчеты ведутся по формуле: где - срок прогноза; - экстраполируемый уровень; - конечный уровень ряда; - средний абсолютный прирост. Применение этого метода предполагает, что развитие явления происходит по арифметической прогрессии. Метод относится к классу «наивных» моделей, так как чаще всего развитие явления отличается арифметической прогрессии. Однако в ряде случаев этот метод может использоваться в качестве предварительного прогноза. Например, если у исследователя нет динамического ряда, а есть лишь информация на начало и конец периода (например, данные баланса). Метод среднего темпа роста. Если за исследуемый период стабильны темпы роста ( ), то необходимо рассчитать средний темп роста . Затем следует умножить последний уровень ряда на средний темп роста в степени, соответствующей периоду экстраполяции. Расчет ведется по формуле: . Указанные методы экстраполяции имеют следующий недостаток: они учитывают лишь начальный и конечный уровень ряда, исключая промежуточные уровни. Однако они могут быть использованы в качестве приближенных оценок, предшествующих более глубокому анализу. Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-24; Просмотров: 531; Нарушение авторского права страницы