Розділ «ТЕМА 9. АНАЛІЗ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ ТА КОЛИВАНЬ»

Щоб виключити знайдений тренд із аналізу рядів динаміки, розраховують відхилення від нього емпіричних даних. Такі відхилення, які являють собою короткочасні коливання у "чистому" вигляді, можна корелювати. У прикладі з показниками продуктивності молочного стада та рівня годівлі визначено в обох рядах відхилення від трендів, розраховані за формулою прямої лінії (табл. 68).

За одержаними відхиленнями від тренда розраховують коефіцієнт кореляції (табл. 69):

2 АхДУ 22,4675

-ху = 2 ; = г = 0,877.

Дх2 Е ДУ2 -/1,8930o 346,6185

Величина розрахованого коефіцієнта кореляції найбільш точно

відображує тісноту зв'язку в рядах динаміки показників надоїв і

годівлі. Адже наявність високої автокореляції в рядах показників

.. ,г = 0,676. o ,

надоїв ( ху ) певною мірою посилювала зв язок між щорічними

надоями та рівнем годівлі, зумовивши високий рівень коефіцієнта

кореляції (0,934) в досліджуваних рядах динаміки.

Таблиця 68 Відхилення від трендів

Таблиця 69 Вихідні і розрахункові дані для обчислення коефіцієнта кореляції за відхиленнями від тренда

Питання кореляції рядів динаміки тісно пов'язані з питаннями прогнозування. Економічний прогноз - це науково обґрунтоване передбачення розвитку будь-якого економічного показника тієї чи іншої галузі або народного господарства в цілому на перспективу, ступінь вірогідності якого залежить, від методів прогнозування. При економічному прогнозуванні використовують цілий комплекс методів (подібність і відмінність, супутні зміни, аналогія, моделювання та ін.), серед яких найпростішим і доступним широкому колу економістів-практиків є метод прогнозування шляхом екстраполяції рядів динаміки, який ґрунтується на гіпотезі стійкості закономірності розвитку явища (тренд). В його основу покладено зафіксовану в минулому і нинішню тенденцію, яка передбачається і в майбутньому, якщо не очікується змін зовнішніх та внутрішніх факторів, які зумовлюють її. Однак ця тенденція не завжди точно відображує дійсність, оскільки її збереження залежить насамперед від урахування взаємодії з Іншими тенденціями, що не завжди можливо. Незважаючи на це, метод екстраполяції тенденції широко використовують у прогнозуванні економічних показників, бо він дає змогу визначити заходи, спрямовані на запобігання шкідливим та посилення корисних тенденцій. Статистичний прогноз - це засіб запобігання раптовостям у дійсній реальності, що особливо важливо для економічних явищ.

Передумовою успішного застосування екстраполяції рядів динаміки (продовження рівнів ряду на майбутнє на підставі виявленої закономірності змін рівнів за досліджуваний проміжок часу) є наявність необхідної статистичної інформації, яка дає змогу перевірити гіпотезу стійкості розвитку. Таким чином, питання полягає в об'єктивному підході до вибору економічно обґрунтованого типу лінії вирівнювання ряду динаміки. Правильний вибір типу тренда дозволяє одержати точнішу характеристику коливання показників динаміки і тенденції їх змін. Від типу лінії значно залежить і величина очікуваного показника, а отже, і якість прогнозу.

У практиці статистичного прогнозування економічних показників найчастіше використовують аналітичні рівняння прямої лінії, показової кривої (експоненти) та параболи другого і вищих порядків. Вирівнювання здійснюють виходячи з логіко-теоретичного аналізу ряду динаміки, завдяки якому встановлюють характер динаміки й тип необхідної лінії аналітичного рівняння. При цьому беруть до уваги характер динаміки факторів, що зумовлюють основну тенденцію змін показників, які досліджуються. Але оскільки факторним ознакам також властиве певне (іноді істотне) коливання, характер якого не завжди зрозумілий і потребує в свою чергу поглибленого аналізу, логічніше буде при виборі типу лінії виходити з характеру динаміки результативної ознаки.

У зв'язку з тим, що завдання вибору типу аналітичної лінії потребує абстрагування від індивідуальних особливостей коливань багатьох факторів, тобто, передбачає узагальнене відображення їх дій, досить корисним слід вважати попередній аналіз первинних емпіричних показників у системі координат. При цьому метою вирівнювання рядів динаміки, є не вибір лінії, а встановлення тенденції розвитку" Наприклад, при вивченні показників динаміки врожайності в розрізі окремих культур тенденції змін її не збігаються, тому будуть різними й аналітичні рівняння зв'язку. Для встановлення стабільності тієї чи іншої характеристики динаміки (абсолютний приріст, темп росту та його прискорення) розраховують істотність їх різниць. Так, якщо у рядах величин приростів,, темпів росту чи прискорення не спостерігається певних закономірностей у розташуванні, тобто показники зазначених характеристик "розкидані" по ряду динаміки, можна стверджувати про істотність їх різниць. У випадку, коли розраховані характеристики динаміки за розміром їх величин концентруються в певних частинах ряду, різниця між ними буде істотною й потребуватиме статистичної оцінки. Вважається, що при ймовірності понад 0,9 різниця буде істотною, а тому екстраполяцією за відповідним типом лінії (абсолютний приріст - пряма, темп росту - показова крива, прискорення - парабола) виконувати не можна.

Проілюструємо це на прикладі рядів динаміки врожайності зернових культур за попередні 23 роки (табл. 70).

Як свідчать наведені дані, серед показників динаміки найвиразніше простежується закономірність у розташуванні абсолютних приростів. У другій половині ряду концентруються вищі їх величини, ніж у першій; вони мають стійкішу тенденцію до зростання. Для визначення істотності різниці середніх приростів обчислюють середню випадкову помилку для кожної половини ряду