Десезонализация данных при расчете тренда.

 

Шаг 2. Состоит в десезонализации исходных данных. Она заключается в вычита­нии соответствующих значений сезонной компоненты из фактических значений данных за каждый квартал (то есть X — S = FT + Е), что показано ниже (рис. 23).

 

 

Дата	Номер квартала	Количество проданной продукции	Сезонная компонента S	X – S = FT + E
Январь – март 2012 года	1	239	+42,6	196,4
Апрель – июнь 2012 года	2	201	-20,7	221,7
Июль – сентябрь 2012 года	3	182	-62,0	244
Октябрь – декабрь 2012 года	4	297	+40,1	256,9
Январь – март 2013 года	1	324	+42,6	281,4
Апрель – июнь 2013 года	2	278	-20,7	298,7
Июль – сентябрь 2013 года	3	257	-62,0	319
Октябрь – декабрь 2013 года	4	384	+40,1	343,9
Январь – март 2014 года	1	401	+42,6	358,4
Апрель – июнь 2014 года	2	360	-20,7	380,7
Июль – сентябрь 2014 года	3	335	-62,0	397
Октябрь – декабрь 2014 года	4	462	+40,1	421,9
Январь – март 2015 года	1	481	+42,6	438,4

 

Рис. 23. Расчет десезонализированных данных.

 

Новые оценки значений тренда, которые еще содержат ошибку, можно использо­вать для построения модели основного тренда. Если нанести эти значения на исходную диаграмму (рис. 24), можно сделать вывод о существовании явного линейного тренда.

Объем продаж

400 -

300 -

200 -

100 -

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 Время

 

 

Рис. 24. Графическое изображение линии тренда.

Уравнение линии тренда имеет вид: FТ (m) = аm + b, где m — номер квартала; коэффициенты a и b характеризуют точку пересечения с осью ординат и угол наклона линии тренда к временной оси. Для определения параметров a, b прямой, наилучшим образом аппроксимирующей тренд, можно использовать метод наименьших квадратов.

 

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

[1] Грешилов А. Α., Стакун В. Α., Стакун А. А. Математические методы построения прогнозов.— М.: Радио и связь, 1997.— 112 с; ил.

 

[2] Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ- ДАНА, 2001. - 367 с.

 

[3] Шикин Е. В., Чхартишвили А. Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. — 3-е изд. — М.: Дело, 2004. — 440 с. — (Сер. "Классический университетский учебник").

[4] Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997.

 

[5] Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов/ В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.; Под ред. В.В. Федосеева. — М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ доктор экономических наук Ермолаев, Михаил Борисович

ф Введение

Глава 1. Теоретические основы организации и регулирования рынка труда.

1.1. Российский рынок труда: специфика формирования и развития.

1.2. Участники трудовых отношений и методики оценки их численности.

1.3. Сущность и структура рынка труда. у,- 1.4. Концепции функционирования рынка труда.

1.5. Региональные особенности среды функционирования рынка труда (на примере Ивановской области).

Глава 2. Обоснование математического инструментария анализа и прогнозирования трудовых процессов

2.1. Особенности моделирования трудовых процессов: анализ современных методов.

2.2. Функционально-дифференциальные уравнения как ® инструмент моделирования социальноэкономических систем.

2.3. Методы статистического анализа и прогнозирования

2.4. Стохастические модели на основе марковских процессов.

Глава 3. Анализ и прогнозирование динамики демографических процессов в Ивановской области.

3.1. Статистическое исследование численности и структуры населения.

3.2. Моделирование процесса рождаемости в регионе.

3.3. Модели анализа смертности.

3.4. Миграционные процессы в регионе.

3.5. Прогнозирование демографического положения региона в перспективе до 2015 года.

Глава 4. Статистический анализ занятости населения

Ивановской области.

4.1. Исследование взаимосвязи занятости с важнейшими макроэкономическими показателями на основе статистического анализа перекрестных данных.

4.2. Анализ и прогнозирование динамики занятости на уровне региона.

4.3. Анализ структурных изменений занятости.

Глава 5. Исследование динамики безработицы в Ивановской области.

5.1. Общие тенденции безработицы в регионе в период 1992-2002 гг.

5.2. Краткосрочная кривая Филлипса на уровне региона: анализ возможностей проявления.

5.3. Подходы к моделированию деятельности региональных служб занятости.

Глава 6. Моделирование отраслевой динамики трудовых ресурсов.

6.1. Предпосылки и построение общей марковской модели.

6.2. Марковские модели влияния уровня заработной платы на межотраслевую миграцию труда: предпосылки и программная апробация. ^ 6.3. Обсуждение вопроса стратегического управления миграцией трудовых ресурсов.