1 / 24

Časové rady (ČR)

Časové rady (ČR). Čo je časový rad??.  Údaje o skúmanom sociálno - ekonomickom jave - chronologicky usporiadané v čase  správne zostavený časový rad údajov musí spĺňať porovnateľnosť údajov: v čase ( za rovnako dlhé obdobia, resp. rovnaké vzdialenosti medzi skúmaním)

jarah
Télécharger la présentation

Časové rady (ČR)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Časové rady (ČR) doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  2. doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  3. Čo je časový rad?? Údaje o skúmanom sociálno - ekonomickom jave - chronologicky usporiadané v čase  správne zostavený časový rad údajov musí spĺňať porovnateľnosť údajov: • v čase ( za rovnako dlhé obdobia, resp. rovnaké vzdialenosti medzi skúmaním) • v priestore ( rovnaké územné celky, regióny) • a vecnú porovnateľnosť (metodologickú, obsahovú) doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  4. Označme hodnoty skúmaného ukazovateľa: y1, y2 , y3 , ... yt …… yT, kde t = 1, 2, …. T, pričom T je počet období, t je teda formálna časová premenná, ktorá udáva poradie hodnoty skúmaného ukazovateľa , napr. HNP SR na obyv. V rr.95-99 v US$ doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  5. doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  6. Základné druhy časových radovpodľa charakteru údajov doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  7. Z hľadiska dĺžky obdobiaza ktoré skúmame hodnoty ukazovateľa, resp. dĺžky intervalu medzi jednotlivými skúmaniami ČR členíme na: • dlhodobé - ročné údaje, resp. päťročné • krátkodobé- kvartálne, mesačné údaje, resp. Jednodňové a pod. doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  8. Základné charakteristiky rozboru časových radov • Absolútne miery rastu (poklesu): • absolútny prírastok (pokles) - prvé diferencie  y t = y t - y t -1 • druhé druhé diferencie (zrýchlenie)  y t 2 =  y t -  y t -1 doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  9. Relatívne miery rastu • koeficient rastu : k t = y t / y t - 1 (bezrozmerné číslo, napr. 1, 05, resp. 0.86) • koeficient prírastku : k t  = k t - 1 • tempo rastu (koef. Rastu v %): Tt = k t . 100 , ( hovorí na koľko % vzrástol, resp. poklesol ukazovateľ, napr. 105%, alebo 86% • tempo prírastku: Tt  =Tt - 100, resp. Tt  = (k t - 1 ) . 100 (hovorí o koľko % vzrástol / poklesol ukazovateľ v aktuálnom období oprotí prechádzajúcemu) doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  10. Vývoj HNP SR za rr.95-99 v US$ na obyv a rok. V roku 1997 oproti r. 96 vzrástol HNP na obyv. na 108,12% V roku 1997 oproti r. 96 vzrástol HNP na obyv. o 8,12% doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  11. Z jednotlivých koeficientov rastu možno vypočítať: priemerný koeficient rastu _ 4 k = (1,148.1,081. 1,003 . 0,974)= 1.0493 Za obdobie rr. 95-99 HNP v SR rástol ročne približne o 4,9% doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  12. Rozbor jednotlivých zložiek časového radu Časové rady vznikajú ako dôsledok pôsobenia podstatných aj nepodstatných činiteľov na skúmaný sociálno ekonomický jav. Tieto činitele môžeme rozdeliť na: • trendové- vývojové, ktoré pôsobia neustále a určujú hlavný smer vývoja, t.j. trend v ČR (Tt ) • periodické, ktoré spôsobujú pravidelné kolísanie hodnôt ČR okolo trendu, môžeme ich rozdeliť na • cyklické (C t )- v dlhodobých ČR (hospodárske cykly) • sezónne (S t )- krátkodobých ČR (sezónne kolísanie cien, sezónny dopyt…..), sezónou obvykle je rok doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  13. náhodné činitele(E t ) - pôsobia náhodne, nepravidelne. Tieto činitele pôsobia na vývoj každého skúmaného ukazovateľa v štatistike Na základe tohto rozčlenenia môžme dekomponovať - rozložiť ČR na tri zložky: • trendovú (Tt ) • periodickú (C t ), resp. (S t ) • náhodnú (E t ) Medzi zložkami môže byť : • aditívny vzťah : Yt = T t + St + Et , alebo • multiplikatívny vzťah: Yt = T t . St . Et doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  14. Ďalej sa budeme zaoberať analýzou trendu a sezónnej zložky (ak sa táto v ČR vyskytuje ) Použijeme klasický dekompozičný prístup. Analýza trendu v časovom rade Pri dekompozičnom prístupe je analýza trendu založená: • na analytickom vyrovnaní vývoja hodnôt skúmaného ukazovateľa vhodnou trendovou funkciou • ide o analógiu jednoduchej regresnej analýzy, pričom odhadované hodnoty sú funkciou časovej premennej t, yt , = f (t) • trendová funkcia je potom použitá nielen ku hodnoteniu kvality prognózy “ex-post”, ale aj na prognózy “ex-ante” doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  15. Historické údaje Oblasť prognózy “ex-ante” doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  16. Štatistické posúdenie vhodnosti trendovej funkcie: • pomocou indexu korelácie i yt, resp. • indexu determinácie iyt2 • ktoré vyjadrujú kvalitu prognózy “ex-post” • Prioritné je však vecné posúdenie vhodnosti trendovej • funkcie, pretože je potrebné zvažovať ako sa “asi” môže • skúmaný ukazovateľ v budúcich obdobiach vyvíjať doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  17. Analýza sezónnej zložky v časovom rade Dekompozičný prístup predpokladá sa: • multiplikatívny model ČR: Yt = Tt . St . Et • analýzu trendu v ČR (ak je prítomný) vhodnou trendovou funkciou: Tt = yt, = f(t) • analýzu sezónnej zložky potom pomocou sezónnych indexov: kde y t , sú hodnoty získané vyrovnaním časového radu vhodnou trendovou funkciou pre t = 1,2…T doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  18. V tabuľke sú uvedené údaje o vývoji tržieb vybraného podniku za 3 roky v tis. Sk. Analyzujte vývoj tržieb v minulých obdobiach a uskutočnite prognózu na r.1990 podľa kvartálov Yt = Tt . St . Et Tt = yt, = f(t) vytvoríme premennú t = 1,2,…,12 Ako urobiť prognózu na r. 1999 pre štyri kvartály ? doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  19. Grafické zobrazenie vývoja tržieb(z grafu je zréjmy trend a sezónne kolísanie doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  20. Postup analýzy a konštrukcie prognózy: • Najskôr analyzujeme trend vyrovnaním časového radu vhodnou trendovou funkciou. Z grafického zobrazenia možno úsúdiť, že postačí vyrovnanie priamkou • Uskutočníme to v Exceli (Tools- data Analysis -Regression) • Podľa trendovej funkcie vypočítame “vyrovnané” hodnoty trendu (uskutočníme prognózu trendu aj na kvartály prognózovaného r. 1990 • Indexy sezónnosti St vypočítame delením skutočnej hodnoty tržieb y thodnotou y t ‘ vypočítanou podľa trendovej funkcie • Indexy sezónnosti spriemerníme (aby sme objektivizovali sezónnu zložku a potom korigujeme na súčet 4 (korekcia na presnosť) doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  21. Výsledok analýzy trendu Asi 60% variability tržieb je vysvetlených trendom, zbytok 40% predstavuje variabilitu spôsobenú sezónnym a náhodným kolísaním Koeficienty trendovej funkcie použijeme pre prognózu “ex-post a “ex -ante” trendu doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  22. Analýza sezónnosti a prognóza Prognóza Y t ‘ . Stpriem. Indexy sezónnosti Vyrovnané hodnoty trendu Výsledná Prognóza trendu a sezónnosti Prognóza trendu doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  23. Skutočné údaje Prognóza “ex-ante” trendu a sezónnosti Prognóza trendu doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

  24. …v skutočnosti je táto problematika o veľa náročnejšia ... to bol len úvod do analýzy časových radov….. … doc.Ing. Zlata Sojková, CSc.

More Related