3.2.2. Вибір виду рівняння
Першим етапом екстраполяції тренда є вибір оптимального виду рівняння, який описує емпіричний ряд.
При виборі виду рівняння необхідно вирішити два питання. По-перше, чи адекватно, у повному розумінні цього слова, рівняння відповідає досліджуваним процесам, а у відношенні часового тренда - наскільки воно
відображає закономірність тенденції, що склалася. По-друге, чи відповідає воно статистичним критеріям.
Ці два питання повинні дати відповідь: наскільки логічно і статистично відібране рівняння відповідає процесам і явищам, що досліджуються.
Під логічною адекватністю розуміють здатність рівняння адекватно, або іншими словами, найбільш точно відображати природу явищ, що досліджуються.
Статистична адекватність означає відповідність рівняння окремим критеріям, які виражаються системою статистичних характеристик, що розраховуються за допомогою формул (3.42-3.48).
Є різні підходи до вибору виду рівняння. Так, рекомендується оцінити природу зв'язку методом послідовних різниць, розрахувавши для цього перші, другі і т.д. різниці рівнів ряду, тобто:
і т.д. визначення на їх основі середніх приростів шляхом згладжування ряду плинною середньою, а за значенням останніх оцінити характер зміни показників у часі.
Вибір виду рівняння можна здійснити дещо іншим чином, виходячи з можливості зображення динамічного ряду на графіку. По виду графіка можна оцінити, чи є показник, що досліджується, монотонно зростаючим, монотонно зменшуючим, чи має точку перегину, чи є циклічним, чи спостерігається процес насичення і т.д.
З урахуванням сутності процесу і тенденції зміни рівнів динамічного ряду на першому етапі встановлюється клас рівняння. Такий візуальний підхід повністю прийнятний і достатньо надійний. Але оскільки різні дослідники можуть дати перевагу тому чи іншому рівнянню, яке відноситься до певного класу, то другий етап базується на порівнянні статистичних характеристик рівнянь, що в кінцевому рахунку дозволяє зробити остаточний вибір. Наявність
ЕОМ дозволяє досить швидко в залежності від розміру відеотермінального пристрою видати на екран параметри і статистичні характеристики по декількох рівняннях.
Вибір виду рівняння розглянемо на основі даних про споживання кондитер-ських виробів на одну людину по області за ряд років (див. дані табл.3.1)
За наведеними в табл. 3.1 даними слід побудувати рівняння часового тренда, яке може бути використане для складання прогнозу на наступну п'ятирічку.
Використаємо вже згаданий метод "прогноз екс-пост".
Рівняння тренда побудоване на основі даних за 6 років (базисний період і роки п'ятирічки), а прогноз складений на наступну п'ятирічку - з 7-го по 11-й роки, що в кінцевому рахунку дозволяє порівняти прогнозні і фактичні дані і тим самим оцінити як передбачувальну здатність побудованого рівняння тренда, так і сам прогноз.
В табл. 3.10 наведені параметри і статистичні характеристики рівнянь часового тренда, які відібрані на основі візуальної оцінки і характеру тенденції динамічного ряду.
Аналіз даних табл. 3.10 свідчить про те, що усі відібрані рівняння характеризуються високими і надійними статистичними характеристиками, що робить їх здатними для екстраполяції даних і отримання прогнозних оцінок.
Виходячи з значень статистичних характеристик і зручності практичного застосування, доцільно відібрати лінійне рівняння, яке можно записати таким чином:
Таблиця 3.10
Параметри і статистичні характеристики рівнянь тренда
В табл. 3.11 наведені відхилення між фактичними і розрахунковими значеннями споживання кондитерських виробів на одну людину по всіх роках "передісторії".
Таблиця 3.11
Розходження між фактичними і розрахунковими, на основі рівняння тренда, значеннями споживання кондитерських виробів на одну людину
Висновок: протягом усього періоду "передісторії" розходження між фактичними і розрахунковими значеннями показників, що досліджуються, були