Временные ряды

1.

2.

3.

время, t
Время – это моменты или периоды, к которым
относятся уровни.
уровень ряда, у
Уровни ряда – это показатели, числовые значения
которых составляют динамический ряд, т.е. они
отображают количественную оценку (меру) развития во
времени изучаемого явления.

4.

Основные задачи статистического изучения временных рядов.
1
2
3
4
5
6
• измеряет абсолютную и относительную скорость роста либо снижения уровня за
отдельные промежутки времени
• дает обобщающие характеристики уровня и скорости его изменения за тот или иной
период
• выявляет и численно характеризует основные тенденции развития явлений на
отдельных
этапах;
• дает сравнительную числовую характеристику развития данного явления в разных
регионах
или
на
разных
этапах
• выявляет факторы, обусловливающие изменение изучаемого явления во времени
• делает прогнозы развития явления в будущем (экстраполяция и интерполяция)

5.

Виды временных рядов
моментные
по времени
Моментным рядом называется такой ряд, уровни которого
характеризуют состояние явления на определенные даты
(моменты времени)
интервальные
Интервальный ряд динамики – последовательность, в которой уровень
явления относится к результату, накопленному или вновь
произведенному за определенный интервал времени.
в зависимости от расстояния между уровнями ряда
Полные
Неполные
Полный временной ряд имеют в том случае, если расстояние
между датами в моментном ряду или интервалы в интервальном
ряду одинаковы.
Неполный ряд будет в противном случае;
по числу показателей
комплексные ряды
изолированные
уровень ряда представлен системой обобщающих показателей
в том случае, если уровень ряда представлен одним показателем
в зависимости от способа выражения уровней
временные ряды абсолютных
Относительных
более полно характеризуют развитие процесса
или явления.
могут характеризовать во времени темпы роста
определенного показателя
средних величин

6.

7.

Прогнозирование
предсказание
будущих значений
временного ряда по
настоящим и
прошлым значениям.
Определение
природы ряда
Цель
анализа
ряда

8.

факторы, формирующие
тенденцию ряда
факторы, формирующие
циклические колебания
ряда
случайные факторы

9.

Методы анализа временных рядов
Корреляционный анализ,
позволяющий выявить
существенные периодические
зависимости и их лаги (задержки)
внутри одного процесса
(автокорреляция) или между
несколькими процессами
(кросскорреляция)
Спектральный анализ
позволяющий находить
периодические и
квазипериодические
составляющие временного ряда
Модели авторегрессии и
скользящего среднего,
которые оказываются особенно
полезными для описания и
прогнозирования процессов,
проявляющих однородные
колебания вокруг среднего
значения
Сглаживание и
фильтрация, предназначенные
для преобразования временных
рядов с целью удаления из них
высокочастотных или сезонных
колебаний
Прогнозирование,
позволяющее на основе
подобранной модели
поведения временного
рада предсказывать его
значения в будущем