15784

Компоненты уровня ряда динамики

Доклад

Экономическая теория и математическое моделирование

Компоненты уровня ряда динамики. Ряд динамики может быть подвержен влиянию факторов эволюционного и осциллятивного характера а также находиться под влиянием факторов разного воздействия. Такие изменения динамического ряда называются тенденцией развития или трендо

Русский

2013-06-18

11.64 KB

7 чел.

Компоненты уровня ряда динамики.

Ряд динамики может быть подвержен влиянию факторов эволюционного и осциллятивного характера , а также находиться под влиянием факторов разного воздействия. Такие изменения динамического ряда называются тенденцией развития, или трендом.

Влияние осциллятивного характера – это циклические и сезонные колебания. Циклические состоят в то что значение изучаемого признака в течение какого-то времени возрастает, достигает определенного минимума , вновь возрастает до прежнего значения и т.д можно представить в виде синусойды.
Нерегулярные колебания, которые для соц-эк.явлений можно разделить на две группы: а) спорадически наступающие изменения, вызванные, например войной или экологической катастрофой б) случайные колебания, являющиеся рузельтатом действия большого количества относительно слабых второстепенных факторов.
Следовательно первоначальные значения ряда динамики подвергаются самым разнообразным воздействиям. Выделим его четыре основные компоненты : основную тенденцию(тренд) (Т), циклическую(К) , сезонную(S), случайные колебания(Е).Если ряд динамики разбитьн а различные компоненты , то он представляется в след виде: у=f (T,K,S,E)

В зависимости от взаимосвязи их между собой может быть построена аддитивная или мультипликативная модель ряда динамики.

Аддитивная модель ряда динамики y= T+K+S+E. Характеризуется  главным образом тем, что характер циклических и сезонных флюктуаций(колебаний) остается постоянным.

Мультипликативная модель ряда динамики y=T*K*S+E. В этой модели характер циклических и сезонных колебаний остается постоянным только по отношению к тренду.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21706. Методы экспертного оценивания 136 KB
  5] Анализ компетентности экспертов по взаимооценкам [0.6] Анализ компетентности экспертов по оценкам объектов [0. Типичные ситуации группового выбора: распределение конкурсной комиссией поощрений; обсуждение и согласование нескольких альтернативных законопроектов; ранжирование по перспективности внедрения образцов новых промышленных изделий производимое группой экспертов. Например для 3х объектов предпочтение одного из экспертов или он может количественно выразить интенсивность ; ; .
21707. Разделы модуля «Базовые понятия. Методы извлечения знаний» 368 KB
  Методы извлечения знаний [1] История и этапы развития искусственного интеллекта [2] Подходы к созданию систем искусственного интеллекта [3] Искусственный интеллект в России [4] Направления развития искусственного интеллекта [5] Основные определения [6] Методы извлечения знаний [7] Классификация методов извлечения знаний [8] Пассивные методы [9] Наблюдения [10] Анализ протоколов мыслей вслух [11] Лекции [12] Активные методы [13] Активные индивидуальные методы [14] Анкетирование [15] Интервью [16] Свободный диалог [17] Активные групповые методы...
21708. Модуль Жизненный цикл интеллектуальной системы 147.5 KB
  2] Этап 2: Разработка прототипной системы [1.4] Этап 4: Оценка системы [1.5] Этап 5: Стыковка системы [1.
21709. Модуль Методы представления знаний: Нечеткая логика 192 KB
  Математический аппарат Характеристикой нечеткого множества выступает функция принадлежности Membership Function. Обозначим через MFcx – степень принадлежности к нечеткому множеству C представляющей собой обобщение понятия характеристической функции обычного множества. Значение MFcx=0 означает отсутствие принадлежности к множеству 1 – полную принадлежность. Так чай с температурой 60 С принадлежит к множеству 'Горячий' со степенью принадлежности 080.
21711. Оценка вероятностей возможных последствий от нарушений электроснабжения потребителей 181.5 KB
  Оценка вероятностей возможных последствий от нарушений электроснабжения потребителей Для решения широкого класса задач эксплуатации и проектирования с учётом фактора надёжности необходимо определение вероятностей возникновения возможных последствий от нарушения электроснабжения потребителей которые сводятся к следующим: вероятность возникновения катастрофических и аварийных ситуаций исследование которых необходимо для нормирования надёжности электроснабжения; вероятность возникновения отдельных составляющих ущерба их величина и...
21712. ИСПЫТАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ ЭМС. КОНТРОЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ 2.49 MB
  Показатели надежности экспериментальными методами могут быть получены по результатам либо испытаний – специальных или совмещенных либо наблюдением за функционированием объекта в условиях эксплуатации. Методы испытаний организуются специально с целью определения показателей надежности объем их обычно заранее планируется условия функционирования объектов устанавливаются исходя из требований оценки конкретных показателей. Показатели надежности таких объектов оцениваются в основном либо по результатам совмещенных испытаний при которых...
21713. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ, АНАЛИЗА И КОНТРОЛЯ НАДЕЖНОСТИ 358.5 KB
  Сбор информации об отказе элементов технических систем В общем комплексе мероприятий по обеспечению надёжности любого изделия сбор статистической информации об отказах и оценка показателей надёжности в условиях эксплуатации являются последним заключительным этапом. При этом появляется возможность оценить реальные значения показателей надежности и следовательно оценить эффективность мероприятий по обеспечению надёжности на всех этапах – проектирование производство испытания монтаж эксплуатация. Поэтому особое значение приобретает вопрос...
21714. ИСПЫТАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ ЭМС. ОПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ 3.06 MB
  При определительных испытаниях могут оцениваться законы распределения отказов и их параметры. При определительных испытаниях могут оцениваться законы распределения отказов и их параметры. Однако существует универсальный план испытаний позволяющий по единой методике проводить статистическую оценку величины Р для изделий с любым законом распределения. Полученные данные по отказам изделий в результате испытаний или по данным эксплуатации подвергаются статистической обработке для получения следующих результатов: определения вида функции...