Требования к данным

Формально математические методы анализа могут обрабатывать любые данные. Однако для правильного выявления закономерностей они должны удовлетворять определенным требованиям. Все математические методы обработки используют аппарат математической статистики, который предполагает, чтобы исходные данные были сопоставимы, достаточно полны, однородны, а временные ряды наблюдений должны быть еще и устойчивы. Невыполнение одного из этих требований делает бессмысленным применение любого математического аппарата исследования.

СОПОСТАВИМОСТЬ данных достигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования ряда динамики. Уровни во временных рядах должны измеряться в одних и тех же единицах, иметь одинаковый шаг наблюдений, рассчитываться для одного и того же интервала времени, по одной и той же методике, охватывать одни и те же элементы, относящиеся к неизменной генеральной совокупности.

Несопоставимость чаще всего проявляется в стоимостных показателях. Даже в тех случаях, когда значения этих показателей фиксируются в неизменных ценах (при наличии методики такого пересчета), их часто трудно сопоставить. Такого рода несопоставимость временных рядов не может быть устранена чисто формальными методами и может лишь учитываться при содержательной интерпретации результатов статистического анализа.

ПОЛНОТА данных связана с их количеством. Достаточное число наблюдений определяется в зависимости от цели проводимого исследования динамики. Если целью является описательный статистический анализ, то в качестве изучаемого можно выбрать очень короткий интервал времени (но не менее 5 наблюдений). Если же целью исследования является построение модели динамики, то число уровней исходного динамического ряда в этом случае должно не менее чем в три раза превышать период упреждения прогноза, и быть не менее 12. В случае использования квартальных или месячных данных для исследования и прогнозирования сезонных процессов, исходный временной ряд должен содержать данные не менее чем за четыре (а лучше 5) года, даже если требуется прогноз на 1-2 квартала (месяца). В противном случае эти данные будут обрабатываться без учета внутригодичных колебаний.

Отметим, что пороговое минимальное значение объема данных можно оценить по статистическим таблицам, например, таблица d-критерия Дарбина - Уотсона, имеет начальное значение 15. Следовательно, при меньшем объеме наблюдений использование этого ключевого критерия для оценки качества модели некорректно.

УСТОЙЧИВОСТЬ временного ряда отражает преобладание закономерности над случайностью в изменении уровней ряда. На графиках устойчивых временных рядов даже визуально прослеживается закономерность. На графиках неустойчивых рядов изменения последовательных уровней представляются хаотичными, и поэтому поиск закономерностей в формировании значений уровней таких рядов лишен смысла.

Поиск по сайту: