yn - значение n-го ряда;
4 - значение периода скользящих средних.
При подстановке данных в формулы, получится ряд средних значений динамического ряда инвестиций. Для выявления закономерностей эти средние необходимо центрировать или получить на их основе ещё один уровень средних - центрированных.
Значения, полученные при использовании метода скользящих средних, представлены в таблице 4.
Таблица 4. - "Сглаживание методом скользящих средних"
Период времени | Абсолютные уровни | Yсред (млн. дол.) | Скользящие средние | Сглаженные средние уровни | |
Год 1997 | 1 квартал | 623 | 697,2 | ||
2 квартал | 450 | 697,2 | 690,5 | ||
3 квартал | 411 | 697,2 | 695,3 | 692,9 | |
4 квартал | 1278 | 697,2 | 770,5 | 732,9 | |
Год 1998 | 1 квартал | 642 | 697,2 | 832,5 | 801,5 |
2 квартал | 751 | 697,2 | 722,5 | 777,5 | |
3 квартал | 659 | 697,2 | 696 | 709,3 | |
4 квартал | 838 | 697,2 | 625,5 | 660,8 | |
Год 1999 | 1 квартал | 536 | 697,2 | 626 | 625,8 |
2 квартал | 469 | 697,2 | 678,5 | 652,3 | |
3 квартал | 661 | 697,2 | |||
4 квартал | 1048 | 697,2 |
На основе полученных данных строю график (рисунок 1) и получаю так называемый "тренд".
На графике не проявляется сильно выраженный недостаток скользящих средних. Но в начале и в конце динамического ряда отсутствуют данные, в результате чего становится не совсем ясна закономерность. Это и является минусом данного, наиболее простого из всех остальных метода. Для более точного анализа использую метод аналитического выравнивания.
3.2.3. Метод аналитического выравнивания.
Аналитическое выравнивание ряда динамики имеет задачу найти плановую линию развития (тренд) данного явления, характеризующую основную тенденцию её динамики.
Аналитическое выравнивание провожу по уравнению прямой, т.е. использую "линейную модель" - y=a+bt.
Для этого необходимо решить следующую систему уравнений:
где: y- уровни фактического ряда динамики;
n- число членов ряда;
t- показатель времени;
a и b- параметры прямой.
Для нахождения параметров прямой строю следующую таблицу.
Таблица 5. - "Нахождение параметров прямой"
Период времени | y (млн. дол.) | t | t**2 | y*t | |
Год 1998 | 1 квартал | 623 | 1 | 1 | 623 |
2 квартал | 450 | 2 | 4 | 900 | |
3 квартал | 411 | 3 | 9 | 1233 | |
4 квартал | 1278 | 4 | 16 | 5112 | |
Год 1999 | 1 квартал | 642 | 5 | 25 | 3210 |
2 квартал | 751 | 6 | 36 | 4506 | |
3 квартал | 659 | 7 | 49 | 4613 | |
4 квартал | 838 | 8 | 64 | 6704 | |
Год 2000 | 1 квартал | 536 | 9 | 81 | 4824 |
2 квартал | 469 | 10 | 100 | 4690 | |
3 квартал | 661 | 11 | 121 | 7271 | |
4 квартал | 1048 | 12 | 144 | 12576 | |
Сумма | 8366 | 78 | 650 | 56262 |
Подставляю данные в уравнение:
Оценим параметры уравнения на типичность и произведём расчёт средней и предельной ошибок. Данные для их расчёта представлены в приложении F.
где: S2- остаточная уточнённая дисперсия;
- mа, mв- ошибки по параметрам.
ta и tb - расчётное значение t-критерия Стьюдента для параметров а и b.
Сравним полученное значение t-критерия Стьюдента (расчётное) с табличным t-критерием Стьюдента. tтабличное при Р=0,05 (уровень значимости) и числе степеней свободы (n-2)= 2,228. Так как tрасчётное > tтабличное , то параметры уравнения типичны (значимы) и данное уравнение используется в дальнейших расчётах.
где:
- значение средней ошибки;- доверительный интервал, зависящий от р(t) (предельная ошибка);
Предельная ошибка = 138,158, но она меньше 5%, значит в дальнейшем анализе используется "линейная" модель. С помощью данных, представленных в приложении F строю график и "тренд" аналитического выравнивания.
Так как объем инвестиций неравномерно осваивается по отношения к периоду финансового года (большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени), проанализируем имеющийся динамический ряд на сезонность.