Cтраница 3
При выравнивании динамических рядов широко применяются законы роста функции. Для этого наиболее часто используются многочлены, различного рода экспоненты и логистические кривые. [31]
При анализе динамических рядов часто приходится встречаться с зависимостью от одной переменной - от времени. В этом случае рассматривается ряд значений исследуемой характеристики, зафиксированных последовательно в каждом ряду ретроспективного периода, и методом экстраполяции рассчитываются прогнозные оценки. [32]
Несопоставимость членов динамического ряда возникает также, если имеют место факторы случайного характера, не являющиеся предметом данного исследования. Например, производственный цикл какого-то объекта был нарушен из-за стихийного бедствия, забастовки, крупной аварии и т.п. В этих случаях возможно устранить случайные возмущения различными путями. Например, изучая графическое изображение ряда визуально, можно увидеть и вычеркнуть данное значение ряда, заменив его на другое, например, на усредненное значение предыдущего и последующего членов ряда. [33]
Оценить составляющие динамического ряда и выбрать те из них, которые подлежат управлению. [34]
Графическое изображение динамического ряда с наличием сезонных колебаний возможно двумя способами. [35]
Изменения уровня динамического ряда могут происходить с различной скоростью. Но в определенные периоды времени обнаруживаются общие черты, характерные для данного периода. Поэтому важно изучать общие черты динамики ряда для того, чтобы охарактеризовать ее за этот период. Встречаются различные типы рядов динамики, к числу основных из них относятся: 1) падающие абсолютные приросты; 2) стабильные абсолютные приросты; 3) стабильные темпы роста; 4) увеличивающиеся темпы роста. [36]
Для обработки динамических рядов с целью сглаживания колеблемости, вызванной действием случайных причин, выявления общей тенденции в развитии явления, применяют способ скользящих ( подвижных) средних. Сущность этого способа заключается в том, что по конкретным уровням ряда рассчитываются сглаженные, скользящие средние, которые получают из подвижных сумм путем последовательного сдвига на один период или момент суммируемых показателей. Затем подвижные суммы делят на число уровней, получая таким образом скользящие ( подвижные) средние. [37]
Графическое изображение динамического ряда с наличием сезонных колебаний возможно двумя способами. [38]
Колеблемость уровней динамического ряда во времени имеет как сходство, так и существенные отличия от вариации значений признака в пространстве, в совокупности одновременно существующих объектов. Как и вариация в однородной совокупности, колеблемость представляет собой проявление случайности, в то. Но если в пространственной, одновременно существующей совокупности однородных объектов ти - пичный уровень признака выражается постоянной величиной - средним значением признака, то в динамическом ряду типичный, закономерный уровень выражается подвижной средней - в форме тренда или скользящей средней многолетней величины. [39]
При изучении динамических рядов приходится учитывать еще одну их особенность, связанную с возможным наличием лага во времени. Под лагом понимают период отставания в развитии одного из двух взаимосвязанных рядов. Например, ри изучении влияния урожайности на поголовье скота лаг равен одному году, потому что урожайность данного года сказывается на численности поголовья в следующем году. Эффект капитальных вложений сказывается через определенный период, необходимый для строительства и ввода в действие новых объектов, измеряемый часто несколькими годами. [40]
С помощью динамических рядов прогнозируют среднесрочные и краткосрочные процессы изменения объемов перевозок, складской переработки грузов, производительности труда и потребности в трудовых ресурсах на ПРСТ-операциях в функции времени. [41]
Для характеристики динамического ряда применяются следующие показатели: уровень, абсолютный прирост, коэффициент динамики и темп. [42]
При выравнивании динамических рядов широко применяются законы роста функции. Для этого наиболее часто используются многочлены, различного рода экспоненты и логистические кривые. [43]
Методы сопоставления динамических рядов и группировок не позволяют выявить количественную меру влияния структурных сдвигов на динамику себестоимости продукции. Поэтому этими методами пользуются редко. [44]
При изучении динамических рядов и прогнозировании уровня себестоимости добычи нефти п газа возникает задача одновременного нахождения и анализа как тенденции динамического ряда, так и случайных колебаний около этой тенденции. [45]