Cтраница 2
Отсюда вытекает огромцая роль динамических рядов, которые показывают движение величины явления во времени. При анализе динамических рядов можно сопоставлять данные за изучаемый отрезок времени с данными, относящимися к одноименным прошлым периодам, например данные за II квартал 1982 г. сопоставлять с данными за II квартал 1981 г.; можно относить данные текущего периода к данным предшествующего периода, например данные за II квартал 1982 г. к данным за I квартал того же года; можно относить данные различных периодов к какому-то постянному периоду. Наконец, динамика может быть представлена сплошным динамическим рядом данных в пределах какого-то периода, например в течение года - по месяцам или кварталам, в течение пятилетки - по кварталам или годам. [16]
Учитывая особенности прогноза показателей конъюнктуры, наиболее целесообразным является применение экономико-статистических методов анализа и моделей прогнозирования ( индексный, графический, метод группировок), которые предусматривают определение структурных показателей путем обработки и изучения динамических рядов. На основе анализа динамических рядов устанавливается тенденция развития и распространяется на ближайшую перспективу с учетом сложившихся закономерностей в развитии ресурсов товаров, покупательных фондов населения. [17]
Однако существует точка зрения о том, что при прогнозировании объемных и качественных показателей производственно-нормативное моделирование ограничено в достоверности прогноза. Более приемлемы методы математической экстраполяции, основанные на анализе динамических рядов. [18]
Исследование статистических данных для оценки возможности их применения при формировании входных потоков сводится к проведению анализа соответствующего динамического ряда на наличие тренда, сезонности и случайной составляющей. Обычно их отфильтровывают, измеряют и лишь затем формируют необходимый входной поток. Таким же образом поступают при формировании входных потоков из простейшего потока. [19]
При проведении комплексного экономического анализа используются специальные методы и приемы обработки информации. Классическими методами анализа считаются: сравнение, сводка и группировка данных; использование абсолютных и относительных значений технических и экономических показателей; элиминирование; анализ динамических рядов; цепные подстановки; индексные характеристики; корреляционный и регрессионный анализ; научная экспертиза; графический анализ и многие другие. [20]
Третий этап после выявления и описания тренда состоит в необходимости оценить циклическую и сезонную компоненты. Графический анализ позволяет сделать заключение о наличии сезонных волн в данном динамическом ряду. Анализ динамических рядов показателей цен закрытия и доходности показывает, что уровень цен закрытия в понедельник, исходя из приведенных данных, всегда минимальный, а в течение недели он колеблется и достигает своего максимального значения в пятницу. [21]
Благоприятной ( высокой) конъюнктура считается в условиях достаточно полного ( при данном объеме покупательских фондов) удовлетворения спроса на конкретный товар или услугу. Неблагоприятная ( низкая) конъюнктура складывается при несоответствии предложения спросу, затоваривании и значительных размерах неудовлетворенного спроса. Важную роль в оценке конъюнктуры играет анализ динамических рядов продажи товаров и товарных запасов. [22]
При выработке методов налогового регулирования важное значение имеет учет их социальных последствий. Социологические исследования налогообложения выступают как важнейшая область научно-практических действий. Глубокие социологические исследования служат базой для разработки и принятия государством экономически обоснованных концепций развития налогообложения не только на один-два года, но и на более отдаленную перспективу. Анализ динамических рядов таких показателей дает представление о тенденциях налогообложения и рациональности государственных расходов. Это, в свою очередь, составляет предмет парламентских слушаний по вопросам преференций для отдельных регионов, отраслей, групп предприятий и граждан. [23]
При этом обычно сравнивают фактические показатели с прогнозными. Существенным недостатком определения эффективности воздействия таким способом является противоречие, заключающееся в том, что, с одной стороны, эффект от воздействия зачастую может быть фактически обнаружен ( по изменению абсолютных показателей) лишь по истечении достаточно продолжительного времени, а с другой стороны, - с увеличением интервала экстраполяции возрастает и погрешность прогноза. Последнее может привести к неопределенности ( разбросу) в величинах, оценивающих эффект, и обусловливает актуальность использования принципов теории принятия решения для выбора требуемой оценки. Из сказанного вытекает возможность использования альтернативных подходов для определения эффективности воздействия. Для качественной и количественной оценки эффективности методов регулирования заводнения 5 блока был использован анализ динамических рядов месячных дебитов скважин. Здесь следует оговорить, что при количественном определении эффективности процесса выбор одной из возможных гипотез зависит от субъективной позиции лица, принимающего решения. [24]
После получения сокращенного графа или нескольких сокращенных графов связей характеристики заменяются только такими измеряемыми параметрами, которые являются предметом данного исследования. Затем строится новый граф связей с соблюдением следующего правила: если два параметра представляют две характеристики, связанные в графе ( характеристик, то они должны быть связаны в графе параметров, и наоборот. Полученные таким образом связи параметров, описывающих разные характеристики, дополняются связями параметров, описывающих одну и ту же характеристику. В результате анализа находятся прямые структуры; автоматы и взаимосвязанные параметры. Для анализа автоматов в статистике пока не выработано удовлетворительных подходов. Иногда могут быть применены методы анализа динамических рядов. Иными словами, можно ли распре делить причину изменения одной переменной между другими переменными системы, сказав, что такая-то часть его вызвана одной переменной, а такая-то часть - другой. Вообще говоря, нельзя, - изменение отдельных переменных зависит от поведения всей системы в целом и не может быть разделено. Далее Эшби строго доказывает данное утверждение. Разумеется, в отдельных случаях обстоятельства не столь фатальны. Это имеет место, например, когда обратные связи очень слабы по сравнению с прямыми. Однако факт слабости обратных связей не может быть установлен ни одним из известных нам статистических методов. Самое надежное средство, очевидно, эксперимент. Но если эксперимент невозможен или неоправданно дорог и сложен, помочь может только абстрактное исследование, теоретический анализ. [25]