длительная+тенденция

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

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

Оливера-Танзи эффект
Тенденция сокращения налоговых поступлений в условиях высокой инфляции. Она создает заинтересованность в откладывании уплаты налогов, так как за время задержки деньги обесцениваются, и в результате  выигрывает налогоплательщик. Как показали исследования в странах Латинской Америки еще в конце ХХ века, длительная высокая инфляция формирует «мягкую» финансовую среду, когда нет эффективно работающего механизма, обеспечивающего ответственность за выполнение финансовых обязательств; массовой формой ухода от налогов становятся взаимные неплатежи; пренебрежительное отношение к налоговым обязательствам укореняется как социальная норма. В результате всего этого обостряется  финансовый  и бюджетный кризис. Этот хорошо изученный экономический феномен, к сожалению, не всегда принимается во внимание правительствами, формирующими экономическую политику. Например, эффект О-Т обнаружился в России и большинстве других постсоветских стран, где трансформационный финансовый кризис и период высокой открытой инфляции затянулся — в отличие от тех стран, где была проведена решительная финансовая стабилизация (так называемая «шоковая терапия»).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• Oivera-Tanzi effect

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