выравнивание временных рядов

выравнивание временных рядов
Выявление основной тенденции развития (временн?го тренда) путем «очистки» временного ряда от искажающих эту тенденцию случайных отклонений. Предполагается, что каждый член ряда состоит из двух компонент: уровня ut и случайного отклонения от него et: ut = ut + et Слагаемое ut отражает существенные и типичные черты развития системы, отражаемые анализируемым временным рядом, т.е. последовательными значениями соответствующего экономического показателя. Случайные же отклонения мешают выявить основную тенденцию развития. Наглядным и простым способом выравнивания ряда является фиксация точек на графике и проведение на глаз плавной кривой между ними (и возле них), выражающей исконную тенденцию (рис.В.6). Такой способ дает приблизительные результаты, иногда все же достаточные для анализа. Однако в сложных случаях применяются математико-статистические методы выравнивания; расчеты при этом ведутся на компьютерах. В частности, с помощью метода наименьших квадратов, сплайн-функции, методов скользящей средней, экспоненциального сглаживания, аналитического выравнивания и др. Рис. В.6 Выравнивание временного ряда
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• time-series smoothing

тренд
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

тренд
Длительная («вековая») тенденция изменения экономических показателей. Когда строятся экономико-математические модели прогноза, Т. оказывается первой, основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие, например, сезонные колебания. Тренд выявляется с помощью различных приемов статистической обработки временных рядов, позволяющих отделить кратковременные (сезонные, случайные и т.п.) изменения и колебания показателей от общего направления процесса, характеризуемого этими показателями. Среди способов выявления Т. наибольшее распространение имеют метод наименьших квадратов и разные способы выравнивания временных рядов (по средней, скользящей средней и т.д.). Линейный тренд имеет вид yt = a + bt, где t — время, a и b — параметры, которые можно выявить методом наименьших квадратов. График такой функции — прямая. Степенной тренд может иметь вид yt = Atb, где параметры A и b находятся из линейной регрессии после логарифмирования: lnyt = ln A + b ln t. При b > 1 степень роста показателя выше, чем у линейного тренда, при b < 1 — ниже, чем у линейного. При подборе кривых, отражающих Т. временного ряда, применяются также многочлены разных степеней, экспоненты. См. Выравнивание временных рядов, Фильтр.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• time trend
• trend

интерполирование
Отыскание промежуточной ( неизвестной) величины динамического ряда (например, некоторого элемента временной последовательности). И. часто осуществляется с помощью выровненного графика этого ряда, а также аналитически. Аналогичная процедура, если искомое значение х лежит вне известного интервала, называется экстраполированием (экстраполяцией). См. Время в экономической системе, Выравнивание временных рядов, Экстраполяция временного ряда.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• interpolation

экстраполяция временного ряда
Распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период. Применяется в прогнозировании, в частности, в демографических моделях. Математические методы экстраполирования сводятся к определению того, какие значения будет принимать та или иная переменная величина X = x(t), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени x1 = x(t1), …, x(tn-1) ® x(tn). В ряде случаев используется только несколько последних точек временного ряда. Если их две — экстраполяция сводится к проведению через них прямой и называется линейной. Во многих случаях перед экстраполяцией бывает необходимо провести выравнивание временных рядов в целях устранения нехарактерных для них отклонений от тренда. Среди наиболее распространенных методов решения этой задачи — метод наименьших квадратов. Экстраполяционные модели успешно используются в рамках среднесрочного горизонта прогнозирования, но не обеспечивают столь же надежных данных на более отдаленную перспективу.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• time-series extrapolation

временной ряд
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

временной ряд
ряд динамики
динамический ряд
Ряд последовательных значений, характеризующих изменение показателя во времени. В.р. разделяются, во-первых, на моментные ряды (данные которых характеризуют величину явления по состоянию на определенные даты) и интервальные ряды (характеризующие определенные периоды), во-вторых, на эволюторные процессы, содержащие тренд, и стационарные процессы, не содержащие тренда. Показателями, характеризующими развитие экономических объектов, описываемое временными рядами, являются абсолютный прирост, темп роста и темп прироста (см. Темп роста). Основные понятия анализа временных рядов: тренд, или длительная, «вековая» тенденция; лаг, или запаздывание одного явления от другого, связанного с ним; периодические колебания (сезонные, циклические и др.). Для выявления тенденций, лагов, колебаний и на этой основе для анализа и прогнозирования экономических явлений применяется ряд приемов математической статистики. Среди них экстраполяция временного ряда — продолжение ряда на будущее по выявленной закономерности его развития, выравнивание В.р. для устранения случайных отклонений, анализ автокорреляций, спектральный анализ. Главное правило в работе с временными статистическими рядами: никогда не включать в один ряд показатели, рассчитанные по разной методологии: это чревато непростительными ошибками, искажениями. Для простоты приведем наглядный пример (не из экономики). Вчера температура на улице была 15 градусов, а сегодня 28. Потеплело? Да, если температура и вчера, и сегодня измерялась по Цельсию (или по Реомюру, или по Фаренгейту). Но если вчера по Цельсию, а сегодня по Фаренгейту, то похолодало (поскольку 28 по Фаренгейту это ноль по Цельсию). Так и в экономике. Известен случай, когда один экономист построил статистический ряд, где показатель государственных расходов в РФ сначала измерялся по методике советского времени, потом по переходной методике, применявшейся в 1992 году, потом по третьей методике, введенной Министерством финансов России в 1993 году. Ясно, что получился конфуз, выводы исследователя, казавшиеся ему чуть ли не сенсационными, были опровергнуты. Еще одно правило. Анализируя временные ряды, надо помнить о таком свойстве экономики, как инерционность. Резкие «скачки» показателей – почти всегда сигнал о том, что к данному временному ряду надо отнестись настороженно, постараться его перепроверить. Когда в середине 60-х годов советская статистика перешла от измерения количества тканей в погонных метрах к измерению в квадратных метрах, получился резкий «рост» объема производства текстильной промышленности. «Экономическая газета» опубликовала график с победным взлетом кривой (что в ту пору приветствовалось!). Лишь с опозданием было обнаружено, что это – ошибка…
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• динамический ряд
• ряд динамики

EN

• time series
• time-series