Статистические методы выявления сезонной составляющей в рядах динамики и оценки ее уровня
Сезонными называют колебания, связанные со сменой времен года и повторяющиеся поэтому ежегодно. Связь может быть непосредственной, как, например, связь сезонной смены температур воздуха с объемом товарооборота разных видов одежды и обуви или мороженого. В других случаях связь колебаний изучаемого показателя с временами года опосредована социальными, юридическими и экономическими факторами, как, например, сезонное увеличение средней зарплаты и среднедушевого дохода в декабре (13-я зарплата, премии по итогам годовой деятельности, распределение доходов к Новому году и Рождеству и т.п.).таковы же сезонные колебания числа браков, приурочиваемых традицией к тем или иным праздникам.
По временным рядам за ряд лет в помесячном или поквартальном разрезе могут наблюдаться сезонные колебания.
Сезонные колебания – это разновидность периодических колебаний. Для них характерны внутригодичные, повторяющиеся устойчиво из месяца в месяц (из квартала в квартал) изменения в уровнях, т.е. это регулярно повторяющиеся подъемы и снижения уровней временного ряда внутри года на протяжении ряда лет.
Существует две модели сезонности: аддитивная и мультипликативная.
В аддитивной модели сезонность выражается в виде абсолютной величины, которая добавляется или вычитается из среднего значения ряда, чтобы выделить показатель сезонности.
В мультипликативной модели сезонность выражена как процент от среднего уровня, который должен быть учтен при прогнозировании путем умножения на него среднего значения ряда.
Методика построения аддитивной и мультипликативной моделей различается в зависимости от того, есть тенденции в ряду динамики или их нет.
Если во временном ряду отсутствует тенденция, то уровень ряда рассматривается как функция сезонности и случайности:
(10.12)
где yt – фактические уровни временного ряда;
S – сезонная составляющая;
ε – случайная компонента.
При аддитивной модели уровень такого ряда можно представить как
(10.13)
тогда
где S – средний уровень ряда соответствующего периода внутри года (месяц, квартала) за ряд лет.
Величина ( S– ) отражает влияние сезонности (сезонная составляющая S), а величина (yt– S) характеризует влияние случайной компоненты.
При мультипликативной модели уровень динамического ряда выражается как произведение его составляющих:
, (10.14)
где- коэффициент сезонности (KS);
- отражает влияние случайного фактора.
Чем больше коэффициент сезонности, тем больше амплитуда колебаний уровней ряда относительно его среднего уровня, тем существеннее влияние сезонности. Чем меньше влияние случайной составляющей, тем в большей мере рассматриваемая модель адекватно описывает исходный временной ряд.
Прогнозирование динамического ряда в связи с сезонными колебаниями при отсутствии в нем тенденции сводится к прогнозированию среднего уровня с последующей корректировкой его на сезонную компоненту:
аддитивная модель –
; (10.15)
мультипликативная модель –
; (10.16)
Значительно распространена ситуация, когда динамический ряд имеет тенденцию. В этом случае уровень временного ряда рассматривается как функция тенденции, сезонности (S) и случайности (ε). Тогда аддитивная модель уровня динамического ряда примет вид:
. (10.17)
Где - теоретическое значение уровня ряда согласно тенденции;
S – сезонная составляющая;
– случайная компонента.
Общая колеблемость уровней временного ряда раскладывается на три составляющие:
(10.18)
где – общая вариация;
– влияние тенденции;
– влияние сезонности;
– влияние случайности;
– тренд с учетом сезонности.
Алгоритм построения тренд-сезонной аддитивной модели:
Сглаживание временного ряда с помощью простой скользящей средней. Период скольжения должен быть равен одному году (если период четный, то проводится центрирование скользящей средней).
Определение абсолютных показателей сезонности:
, (10.19)
где - выравненные скользящие средние.
Расчет средних показателей сезонности для одноименных кварталов (месяцев):
(10.20)
Проведение корректировки сезонной компоненты, если
. (10.21)
Выполнение десезоналирования временного ряда: из исходных уровней вычитается скорректированная сезонная компонента.
(10.22)
Проведение по десезоналированному временному ряду аналитического выравнивания.
Расчет тренда с учетом сезонности:
. (10.23)
При мультипликативной модели уровень временного ряда можно представить в виде сомножителей:
, (10.24)
где - коэффициент сезонности;
E – коэффициент влияния случайности
Алгоритм построения тренд-сезонной мультипликативной модели:
Сглаживание временного ряда с помощью скользящей средней.
Расчет коэффициента сезонности:
(10.25)
Определение средних показателей сезонности для одноименных кварталов (месяцев):
. (10.26)
Выполнение корректировки коэффициента сезонности, если при поквартальном наблюдении , а при помесячном :
. (10.27)
Исключение сезонности из уровней ряда :
(10.28)
Проведение аналитического выравнивания десезоналированного ряда.
Расчет уровней временного ряда, обусловленных влиянием тенденции и сезонности:
. (10.29)