Понятие сезонности

При сравнении  квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений  часто обнаруживаются периодические  колебания, возникающие под влиянием смены времен года. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также многочисленных и разнообразных факторов, которые часто являются регулируемыми.

В широком  понимании к сезонным относят все явления, которые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодовых изменений, т. е. более или менее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровней.

В статистике периодические колебания, которые  имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят  название «сезонные колебания» или «сезонные волны», а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики.

Сезонные  колебания наблюдаются в различных  отраслях экономики: при производстве большинства сельскохозяйственных продуктов, их переработке, в строительстве, транспорте, торговле и т.д. Значительной колеблемости во внутригодовой динамике подвержены денежное обращение и товарооборот. Наибольшие денежные доходы образуются у населения в III и IV кварталах, особенно это характерно для селян. Максимальный объем розничного товарооборота приходится на конец каждого года. Спрос на многие виды услуг, производство молока, яиц, мяса, шерсти, улов рыбы колеблется по сезонам.

Сезонность  и сезонные колебания в экономике  Российской Федерации вызываются как  социальными, так и естественно-климатическими причинами. В свою очередь естественно-климатические причины оказывают неодинаковое воздействие на производство.         

 Итак, сезонность и  сезонные колебания вызываются  различными причинами. Но как  в производстве, так и в обращении  сезонные колебания отрицательно  сказываются на развитии экономики  страны, обуславливают неравномерность  использования трудовых ресурсов  и оборудования в течение года, а это в свою очередь приводит  к понижению производительности  труда и повышению себестоимости  изготовляемой продукции. Сезонные  колебания в одних отраслях  экономики вызывают соответствующие  колебания в других, иначе говоря, проблема сезонности является  общей проблемой экономики Российской  Федерации. 

Неравномерность производства того или иного продукта обуславливает  соответствующую неравномерность  его потребления, потребление в  свою очередь оказывает воздействие  на производство. Но не всякая сезонность преодолима и не всякая сезонность требует преодоления. С увеличением  и расширением производства товаров, с ростом благосостояния населения  сезонность продажи непродовольственных  товаров увеличивается, а сезонность продажи и потребления продовольственных  товаров снижается.

Сезонные  колебания, отраженные в рядах динамики, необходимо изучать и измерять для учета определения мероприятий, необходимых для уменьшения (или увеличения) сезонных колебаний. Эта работа связана с разработкой приемов количественного измерения и анализа сезонности. По своему существу все методы анализа сезонности делятся на две группы.

К первой группе относятся  методы, с помощью которых определяется и измеряется сезонность непосредственно  из данных, без особой предварительной  их обработки, — метод простой  средней, метод относительных чисел  и метод У. Персонса.

Суть  методов второй группы заключается в предварительном определении и исключении общей тенденции развития и в последующем исчислении и количественном измерении сезонных колебаний. Общая тенденция в свою очередь может определяться различными способами в зависимости от формы связи между изменениями времени и уровнями явления.Способом определения общей тенденции развития являются: метод механического выравнивания, метод аналитического выравнивания и метод скользящей (подвижной) средней.  

Метод простой средней     

 Сущность этого метода  изучения и измерения сезонных  колебаний заключается в определении  индекса сезонности (сезонной волны)  с помощью средней арифметической. Индексами сезонности являются  процентные отношения фактических  (эмпирических) внутригрупповых уровней  к теоретическим (расчетным) уровням,  выступающим в качестве базы  сравнения.

Метод относительных чисел       

 Данный  метод можно применять для рядов динамики, развитие общей тенденции которых происходит равномерно. Цепные отношения вычисляются как процентные отношения данных за каждый квартал к данным предшествующего квартала. Из относительных чисел вычисляется простая средняя величина для каждого квартала за период изучения.

Метод У. Персона.                                                                                                                Данный метод применяется в рядах динамики, отражающих развитие явлений,   общая тенденция которых изменяется по средней геометрической, т.е. по сложным процентам. Суть метода У. Персонса заключается в исчислении показателей средней сезонной волны как медианных значений (а не как простых средних арифметических) из цепных отношений. Здесь погрешность, вызываемая влиянием общей тенденции, устраняется с помощью среднего коэффициента подъема (снижения) общей тенденции по средней геометрической. Для анализа этим методом сначала, как и в методе относительных чисел, необходимо вычислить цепные отношения как процентные отношения каждого уровня ряда к уровню ряда предшествующего, но потом исчислять средние не как средние арифметические, а как медианные значения. Медиана за первый отрезок времени принимается за единицу (или 100), а для остальных периодов средние исчисляются путем последовательного перемножения медианных средних. При перемножении преобразованного медианного значения за четвертый квартал на медианные значения первого квартала должна получиться единица (100,00). Однако результат обычно бывает больше единицы или меньше ее, поскольку он отражает действительность, на развитие которой оказывает влияние общая тенденция увеличения или уменьшения.

Метод механического выравнивания

1. Методы механического (эмпирического ) выравнивания включают:
1. Графический способ. Подбор кривой, лучше всего описывающей основную тенденцию в изменении уровней ряда.
2. Укрупнение интервалов динамического ряда. Данный метод основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда (одновременно уменьшается количество интервалов).  Для каждого образованного таким образом периода рассчитывается свой показатель уровня ряда: либо простым суммированием уровней первоначального ряда; либо их усреднением. При вычислении этих показателей отклонения в уровнях, обусловленные случайными причинами, взаимопогашаются, сглаживаются и более четко обнаруживается действие основных факторов. Сравнивая их за различные (укрупненные) интервалы времени можно выявить  направление и характер (ускорение или замедление роста)  основной тенденции развития.

3. Метод скользящей средней. Для определения скользящей средней формируют укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней - (L). Каждый последующий интервал получаем, сдвигаясь на один уровень влево. Первоначальный интервал будет включать уровни Y₀, Y₁, ...Y_L второй – Y₁, Y₂, ...Y_L+1  и т.д. Таким образом, интервал сглаживания как бы скользит по динамическому ряду с шагом, равным единице. По сформированным укрупненным интервалам определяем среднее значение. Полученная средняя относится к середине укрупненного интервала. Поэтому при сглаживании скользящей средней технически удобнее укрупненный интервал составлять из нечетного числа уровней ряда. При использовании приема скользящей средней сглаженный ряд сокращается по сравнению с исходным рядом на число уровней, равное (L-1), т.е. происходит потрея информации. Вместе с тем, чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усреднение, а потому выявляемая тенденция развития получается более плавной. Чаще всего интервал сглаживания берут равным 3, 5, 7 уровням.

Метод аналитического выравнивания                                                             Более точным способом отображения тенденции динамического ряда является аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощью аналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в виде функции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t, и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt.       

 Фактическими уровнями  ряда динамики называют исходные  данные об изменении явления,  т. е. данные, полученные опытным  путем, посредством наблюдения. Они  обозначаются уi. Расчетными (или теоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результате подстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их.        

 Целью аналитического  выравнивания динамического ряда  является определение аналитической  или графической зависимости  f(t) . На практике по имеющемуся  временному ряду задают вид  и находят параметры функции  f(t) , а затем анализируют поведение  отклонений от тенденции. Функцию  f(t) выбирают таким образом , чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса .

Чаще  всего при выравнивании используются следующий зависимости :

линейная  ;                                                                                                 параболическая ;                                                                      экспоненциальная                                                                      или

1)Линейная зависимость  выбирается в тех случаях , когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные приросты , не проявляющие тенденции ни к увеличению , ни к снижению. 2)Параболическая зависимость используется , если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития , но абсолютные цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют .          3)Экспоненциальные зависимости применяются , если в исходном временном ряду наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста , темпов прироста , коэффициентов роста) , либо , при отсутствии такого постоянства , -- устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста , цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т.д.)                                                                                                                                     Таким образом, целью аналитического выравнивания является:                                      - определение вида функционального уравнения;                                                             - нахождения параметров уравнения;                                                                                     - расчет «теоретических», выровненных уровней, отображающих основную тенденцию ряда динамики.