Значения уровней временных рядов экономических показателей состоят из следующих компонент:
2. Сезонная составляющая.
3. Циклическая составляющая.
4. Нерегулярнаясоставляющая.
Под трендом понимают изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временного ряда. Это систематическая составляющая долговременного действия.
Наряду с долговременными тенденциями во временных рядах экономических процессов часто имеют место более или менее регулярные колебания - периодические составляющие рядов динамики.
Если период колебаний не превышает 1 года, то их называют сезонными. Чаще всего причиной их возникновения считаются природно-климатические условия. Иногда причины сезонных колебаний имеют социальный характер, например, увеличение закупок в предпраздничный период, увеличение платежей в конце квартала и т.д.
При бОльшем периоде колебания, считают, что во временных рядах имеет место циклическая составляющая. Примерами могут служить демографические, инвестиционные и другие циклы.
Если из временного ряда удалить тренд и периодические составляющие, то останется нерегулярная компонента.
Факторы, под действием которых формируется нерегулярная компонента:
· резкого, внезапного действия (стихийные бедствия, эпидемии и др.), вызывают более значительные отклонения по сравнению со случайными колебаниями (катастрофические колебания);
· текущие факторы – вызывают случайные колебания, являющиеся результатом действия большого числа побочных причин. Влияние каждого из текущих факторов незначительно, но ощущается их суммарное воздействие.
Если временной ряд представляется в виде суммы соответствующих компонент, то полученная модель носит название аддитивной (1.1), если в виде произведения - мультипликативной (1.2) или смешанного типа (1.3):
Yt = ut + st + vt + et
(1.1)
Yt = ut *st *vt *et
(1.2)
Yt = ut *st *vt + et
(1.3),
где yt- уровни временного ряда;
ut -трендовая составляющая;
st- сезонная компонента;
vt - циклическая компонента;
et- случайная компонента.
Решение любой задачи по анализу и прогнозированию временных рядов начинается с построения графика исследуемого показателя, тем более, что современные программные средства предоставляют пользователю большие возможности для этого. Не всегда при этом четко прослеживается присутствие тренда во временном ряду. В этих случаях прежде, чем перейти к определению тенденции и выделению тренда, нужно выяснить, существует ли вообще тенденция в исследуемом процессе.
Основные подходы к решению этой задачи основаны на статистической проверке гипотез. Критерии выявления компонент ряда основаны на проверке гипотезы о случайности ряда.
Рассмотрим наиболее часто используемые на практике критерии проверки "наличия-отсутствия" тренда: