Выделение тренда притока инвестиций в основной капитал методом простых скользящих и экспоненциальных средних - Анализ инвестиционного рынка Хабаровского края

Аналитическое выравнивание уровней динамического ряда не дает хороших результатов при прогнозировании, если уровни ряда имеют резкие периодические колебания. В этих случаях для определения тенденции развития явления используется сглаживание динамического ряда для удаления из него высокочастотных компонент (которые обычно являются несущественными, так как вызваны случайными факторами), одним из перечисленных ниже способов:

    - сглаживание временных рядов методом скользящих простых средних - сглаживание временных рядов методом скользящих взвешенных средних - экспонециальное сглаживание

Метод скользящих средних основан на переходе от начальных значений временного ряда к их средним значениям на некотором заданном интервале времени (длина которого называется шириной окна). Этот интервал времени как бы скользит вдоль ряда, с чем и связано название метода.

Полученный в результате такого сглаживания новый временной ряд обычно ведет себя более регулярно (гладко), что связано с удалением в процессе сглаживания резких случайных отклонений, попадающих в окно. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса и поэтому служат важным инструментом при фильтрации компонент временного ряда. Рассмотрим применение скользящей средней по данным об инвестициях в основной капитал по Хабаровскому краю (таблица 2.1).

Таблица 2.1 Результаты сглаживания по методу скользящих средних

Сглаживание по трехчленной скользящей средней дало более сглаженный ряд, так как для трехчленной скользящей средней оказалась меньше сумма квадратов отклонений фактических данных от сглаженных (=0.167811). Иными словами, трехчленная скользящая средняя лучше всего представляет закономерность движения уровней динамического ряда.

Полное совпадение фактических и теоретических данных после 1999 года, так и существование достаточно заметных расхождений между трендовыми значениями и реальными данными в период с 1993 по 2000 годы, в целом же трендовая тенденция инвестиционного потока в основной капитал с1990 по 2008 годы совпадает с реальностью.

Изменим метод сглаживания и рассмотрим взвешенное экспоненциальное сглаживание.

Смысл экспоненциальных средних состоит в том, чтобы найти такие средние, в которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента, для которого определяются средние. Веса в экспоненциальных средних устанавливаются в виде коэффициентов. Веса по времени убывают экспоненциально, а сумма весов стремится к 1.

Таблица 2.2 Экспоненциальное сглаживание при разных значениях параметра

По данным таблицы 2.2 наименьшая сумма квадратов отклонений фактических данных от выравненных при, равная 1,95586. Следовательно, эта константа является наилучшей для сглаживания.

То есть именно эти данные будем использовать для последующего прогноза потока ожидаемого потока инвестиций в основной капитал с помощью однофакторного прогнозирования.

Похожие статьи




Выделение тренда притока инвестиций в основной капитал методом простых скользящих и экспоненциальных средних - Анализ инвестиционного рынка Хабаровского края

Предыдущая | Следующая