WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 21 |

При использовании примитивных методов календарной корректировки неудаленный остаток календарной составляющей отчасти попадет (просочится) в оценку сезонной составляющей и может быть элиминирован вместе с ней, а отчасти попадет в оценку нерегулярной составляющей динамики, что снизит точность идентификации компоненты тренда и конъюнктуры.

2.2.3. Сезонная составляющая динамики Благодаря наличию сезонной составляющей динамики (seasonal component, seasonal variations) уровни временного ряда, соответствующие определенным месяцам или кварталам, регулярно бывают выше или ниже уровней других месяцев или кварталов. Сезонные колебания бывают обусловлены регулярно изменяющимися погодно-климатическими условиями, ритмичностью производственных процессов (сдача жилья в эксплуатацию в конце года, годовое бюджетное финансирование, выплата премий по итогам года и к праздникам), ритмичностью учебного процесса, периодами предпраздничной торговли, периодами массовых отпусков и другими подобными причинами.

Сезонную составляющую, по определению, могут содержать только временные ряды с шагом по времени меньше года (полугодовые, квартальные, месячные и т. д.).

Различают цикличность и периодичность. Под цикличностью понимается повторяемость явления в общих чертах. Периодичность является частным случаем цикличности, когда картина повторяется в деталях на каждом следующем цикле. Сезонные колебания дают пример цикличности, но, вообще говоря, не периодичности, поскольку, несмотря на повторяемость в общих чертах, они очень часто демонстрируют эволюцию со временем как масштаба, так и формы. Заметим, что сезонные колебания являются весьма специфичным частным случаем цикличности, когда продолжительность цикла можно считать постоянной. Эта специфика существенно используется при идентификации сезонной составляющей. Соответствующие методы значительно отличаются от методов идентификации циклов общего вида, которые применяются, например, при анализе циклов деловой активности.

Сезонные эффекты, как и календарные, у разных временных рядов выражены в разной степени. У многих временных рядов амплитуда сезонных колебаний может быть весьма значительна (примеры экономических временных рядов с выраженной сезонной составляющей приведены на www.iet.ru рис. 2.1,а,б,в), тогда как у некоторых временных рядов сезонные колебания могут практически отсутствовать (как на рис. 2.2,а,в и рис. 2.3).

Интервальные временные ряды, как правило, в большей мере, чем моментные, подвержены влиянию сезонного фактора, что хорошо видно при сопоставлении рис. 2.1,а,б,в и рис. 2.2,а,б,в. Это обусловлено соотношениями между переменными типа запаса и типа потока и, соответственно, между моментными и интервальными экономическими временными рядами. Так, временной ряд, сформированный из первых разностей уровней моментного ряда, является интервальным, а временной ряд, сформированный из сумм нарастающим итогом всех членов интервального ряда, начиная с некоторого фиксированного периода по текущий, является моментным. Таким образом, соотношение между моментными и интервальными рядами подобно соотношению между функциями и их производными. Изменения с течением времени (в том числе и сезонные) многих переменных типа запаса реализуются в экономике через их приросты (скажем, объем денежной массы изменяется вследствие эмиссии), т. е. через переменные типа потока, суммирование которых нарастающим итогом уменьшает масштаб сезонной составляющей (как и календарной) в относительном выражении.

На рис. 2.5 показана оценка сезонной составляющей временного ряда производства электроэнергии и этот же ряд с элиминированными календарной и сезонной составляющими. Произведение двух рядов, приведенных на рис. 2.5, дает ряд, график которого представлен на рис. 2.4,б. Видим, что после удаления календарной и сезонной составляющих динамика этого ряда не содержит явно выраженных циклических составляющих со средней продолжительностью циклов, не превышающей одного года (ср.

рис. 2.1,в и рис. 2.5,б). Сезонная составляющая, график которой приведен на рис. 2.5,а, демонстрирует плавную эволюцию со временем масштаба и формы сезонных колебаний.

Наличие сезонной составляющей динамики часто приводит к несопоставимости между собой уровней экономических временных рядов. Так, осенью 1992 г. наблюдался резкий рост помесячных объемов производства электроэнергии в натуральном выражении (рис. 2.1,в). Подобный рост, обусловленный сезонными причинами, наблюдался каждую осень, как до 1992 г., так и после (рис. 2.4,б). Если задача анализа состоит в том, чтобы оценить влияние экономических реформ на тенденции производства электроэнергии, то сезонная составляющая динамики не несет полезной информации для ее решения, а лишь порождает несопоставимость между уровнями, соответствующими разным календарным месяцам. Поэтому для решения такой задачи сезонную составляющую, как и календарную, необ20 www.iet.ru ходимо элиминировать, чтобы обеспечить сопоставимость между уровнями временного ряда. В данном случае видим (рис. 2.5,б), что временной ряд производства электроэнергии с элиминированными календарной и сезонной составляющими определенно демонстрирует тенденцию спада осенью 1992 г., т. е. приведение уровней к сопоставимому виду путем удаления сезонной составляющей в данном случае меняет выводы на противоположные.

млн кВт/ч а б Рис. 2.5. Оценка сезонной составляющей (а) временного ряда производства электроэнергии в России и этот ряд с элиминированными календарной и сезонной составляющими (б) Заметим, что хотя для очень многих задач анализа экономической динамики сезонная составляющая не является информативной и поэтому должна быть элиминирована, существуют задачи, в которых сезонная составляющая является информативной. Так, планирование поставок товаров в торговую сеть осуществляется в соответствии с ожидаемой динамикой спроса и в данном случае сезонная составляющая (как и календарная) несет очень важную информацию. Таким образом, наличие сезонной составляющей не всегда приводит к несопоставимости уровней временных рядов и вопрос о необходимости ее удаления должен решаться в каждом конкретном случае в зависимости от задачи исследования.

Процедуру элиминирования сезонной составляющей динамики называют сезонной корректировкой (seasonal adjustment). Временные ряды, полученные в результате проведения этой процедуры, называют сезонно скорректированными (seasonally adjusted). Обычно сезонной корректировке подвергают ряды, предварительно уже очищенные от влияния календарного фактора, т. е. календарно скорректированные временные ряды. Поэтому под сезонно скорректированными рядами обычно понимают ряды, в необwww.iet.ru ходимых случаях предварительно подвергнутые также и календарной корректировке. Таким образом, если исходный временной ряд рассматривается как совокупность календарной, сезонной, нерегулярной и трендовой составляющих динамики, то сезонно скорректированный ряд включает трендовую и нерегулярную составляющие динамики исходного временного ряда.

Для идентификации сезонной составляющей из совокупности сезонной, нерегулярной и трендовой составляющих необходимо привлечение дополнительной информации о виде функции F( ) в (2.1) и о свойствах составляющих динамики.

В большинстве случаев полагают, что сезонный эффект представлен мультипликативно F(Tt, St, It )= Tt St It или аддитивно F(Tt, St, It )= Tt + St + It.

Эти два типа моделей сезонности являются простейшими.

Для того чтобы выделить составляющие динамики из их совокупности, необходимо знать, чем составляющие динамики различаются между собой.

Сезонные эффекты, несмотря на то что время их наступления и характер год от года могут несколько изменяться, имеют достаточно регулярный, повторяющийся в общих чертах характер, которого другие компоненты временного ряда (за исключением календарной составляющей), как правило, не имеют. Повторяемость сезонных колебаний и позволяет проводить идентификацию сезонной составляющей.

Проведение сезонной корректировки базируется на наличии двух видов близости (связности) между членами временного ряда: связности между соседними членами ряда и близости между членами ряда, соответствующими одинаковым месяцам (кварталам) соседних лет. Последний вид связности присущ только сезонной составляющей, тогда как компонента тренда и конъюнктуры и нерегулярная составляющая им не обладают.

Хотя временной ряд числа рабочих дней в различные месяцы содержит очевидную сезонную волну (она хорошо видна на рис. 2.3,а и рис. 2.4,а), которая может быть устранена сезонной корректировкой, проведение сначала календарной корректировки способно заметно улучшить качество результата последующей сезонной корректировки. Другими словами, календарная корректировка не может быть сведена к сезонной, несмотря на на22 www.iet.ru личие значительной сезонной волны в составе календарной составляющей динамики.

Разработано большое количество методов сезонной корректировки, наиболее распространенные из них описаны, в частности, в [2 8]. История развития методов сезонной корректировки отражена в [5,7], описание ранних методов можно найти в [1,5,7].

Большинство методов сезонной корректировки можно отнести к одной из двух групп (подробнее см. [7]). Первую группу составляют алгоритмы, основанные на методах линейной фильтрации, единых для многих обрабатываемых временных рядов. Другими словами, характеристики используемых фильтров либо совсем не зависят от свойств обрабатываемых временных рядов, либо на них можно оказывать некоторое влияние, изменяя значения небольшого числа параметров методов. Наиболее известными представителями этой группы являются методы семейства X-11 [2,4], разработанные, в основном, в Бюро переписей США и используемые в статистических органах многих стран мира.

Ко второй группе можно отнести методы сезонной корректировки, основанные на моделях, которые индивидуально строят для каждого корректируемого временного ряда. В этом случае свойства модели, на основе которой производится декомпозиция, существенно зависят от свойств обрабатываемого временного ряда (подробнее см. [5,7]). К этой группе относится, в частности, разработанный в Банке Испании метод SEATS (см., например, [7]), продвигаемый Евростатом.

Несмотря на то что с теоретической точки зрения методы второй группы обладают несомненными преимуществами, на практике они пока еще далеко не всегда позволяют получать более качественные результаты (сравнение различных методов сезонной корректировки проводится в [5,7]). Кроме того, поскольку развитие и практическое использование методов первой группы началось гораздо раньше, то эти методы получили гораздо более широкое распространение, а соответствующие пакеты программ достигли зрелости.

Поскольку при анализе макроэкономической динамики от исследователя требуется корректное применение существующих программ сезонной корректировки, а не их разработка, детали методов рассматривать здесь не будем (их описания см., например, в [2 8]). Ограничимся лишь несколькими замечаниями. Первое замечание касается терминологии. Для обозначения процедуры сезонной корректировки в последние годы в России получил распространение термин "сезонное сглаживание", который неудачен, по крайней мере, по двум причинам. Во-первых, понятие "сглаживание" неявно подразумевает получение гладкого результирующего временного www.iet.ru ряда, тогда как результат сезонной корректировки вовсе не обязан быть гладким хотя бы потому, что в состав сезонно скорректированного ряда входит нерегулярная составляющая динамики (рис. 2.5,б), а компонента тренда и конъюнктуры может претерпевать скачки и изломы. Во-вторых, возникает представление о методах сезонной корректировки как о разновидности методов сглаживания, тогда как они отличаются по существу:

сглаживание состоит в удалении высокочастотной составляющей, тогда как сезонная корректировка состоит в удалении сезонной составляющей без удаления высокочастотных составляющих, не являющихся гармониками сезонной составляющей.

Еще одно замечание касается того, какие методы нельзя считать методами сезонной корректировки. В качестве метода сезонной корректировки иногда рекомендуют использовать метод укрупнения интервалов, который состоит в том, чтобы на основе месячного или квартального временного ряда, содержащего сезонную составляющую, получить временной ряд в годовом выражении, который сезонной составляющей не содержит по определению. Несмотря на то что метод укрупнения интервалов, несомненно, позволяет избавиться от сезонной составляющей, он не решает задачу сезонной корректировки, а лишь обходит ее. В самом деле, смысл проведения сезонной корректировки состоит в том, чтобы придать уровням временного ряда сопоставимость в пределах года. Другими словами, проведение сезонной корректировки является средством повышения на порядок точности измерений во временной области: не проводя сезонной корректировки можно идентифицировать изменения тенденций за время порядка года, тогда как ее проведение позволяет идентифицировать изменения за время порядка месяца. Метод же укрупнения интервалов не позволяет повысить точности идентификации изменения тенденций во временной области. Рекомендация использовать метод укрупнения интервалов для проведения сезонной корректировки сродни рекомендации использовать гильотину для борьбы с головной болью.

Также встречаются рекомендации проводить для удаления сезонной составляющей сглаживание скользящим средним с тем, чтобы получаемая в результате достаточно гладкая оценка трендовой составляющей не содержала сезонной составляющей. Хотя этот метод также позволяет удалить сезонную составляющую, его нельзя считать методом сезонной корректировки, поскольку вместе с сезонной составляющей он, вообще говоря, удаляет (или искажает) и высокочастотные составляющие компоненты тренда и конъюнктуры, анализ которых обычно представляет основной интерес.

Таким образом, и этот прием не позволяет повысить точность идентификации изменения тенденций во временной области.

24 www.iet.ru Наконец, последнее замечание относится к подходам к проведению сезонной корректировки, которые в общем случае заведомо не могут быть адекватными. Нередко встречаются рекомендации использовать методы сезонной корректировки, сводящиеся к построению индексов сезонности, под которыми понимают набор коэффициентов (12 для месячных данных и 4 для квартальных), на которые в полной аналогии с описанным выше простейшим методом календарной корректировки делят уровни соответствующих месяцев или кварталов с целью элиминирования сезонной волны.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 21 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.