Материал: 343

ряда. Здесь значение уровня (Yi) не является итогом всего временного интервала (т. е. всех моментов времени, оказавшихся на этом интервале, как это имеет место для интервального ряда), напротив, здесь каждое значение относится только к какому-то одному моменту времени. При n уровнях у моментного и интервального рядов разное количество интервалов, поскольку y1 стоит в начале первого интервала, в конце него стоит уже Y2, а для интервального ряда Y1, как итоговое значение, стоит лишь в конце первого интервала. Соответственно, в начале и в конце второго интервала для моментного ряда стоят Y2 и Y3, а для интервального ряда – Y3 и Y4 и т. д. Таким образом, номер последнего интервала, правой границе которого соответствует последний уровень ряда (Yn), в случае интервального временного ряда оказывается имеющим номер n, а в случае моментного – (n–1). Внутренние в данном примере уровни (Y2, Y3 и Y4) учитываются в полном объеме, а вот конечные уровни (Y1 и Y2) только отчасти. Так, граничный для всего данного ряда момент № 1 (начальный) только наполовину относится к настоящему (учитываемому) времени, а наполовину он относится к прошлому, не имеющему прямого отношения к данному ряду. Аналогично, граничный момент № 5 (здесь – конечный) также только наполовину относится к настоящему (учитываемому) времени, а наполовину – к будущему, также не имеющему непосредственного отношения к данному ряду. Мы как бы разрезаем граничный момент на две половинки, после чего и уровень, соответствующий такому моменту, разделяется пополам (каждому «полу-моменту» достается по «полу-уровню»), поэтому в формулу для данного ряда включаются лишь половины от уровней каждого из двух граничных моментов.

Все рассчитанные показатели динамики представлены в таблице попарно в зависимости от базы (основы) сравнения – идет ли речь о сравнении с предыдущим годом или с каким-то фиксированным, выбранным по каким-то определенным соображениям годом. В первом случае база не просто переменна, ею каждый раз становится предыдущий период, т. е. образуется своего рода цепь, когда прошедшее сравнение значение тут же переходит в основу для последующего сравнения уже другого значения, относящегося к последующему году. Поэтому показатели динамики с переменной базой именуются цепными. Для цепных показателей, характеризующих последовательные изменения от года к году, строятся показатели, усредняющие такие изменения. Они и будут в дальнейшем рассмотрены.

46

Средний абсолютный прирост (∆средн.)

Следует иметь в виду, что термины «рост» и «прирост» означают просто динамику без связи с тем, имеется ли рост в реальности или имеет место стабильность либо даже снижение (аналогично «алгебраической сумме» – понятию, которое включает и собственно арифметические суммы, и разности; вспомним также широко известное понятие экономистов «нулевого» или даже «отрицательного экономического роста», что при своей парадоксальности наименования привычно и ныне никого не удивляет).

Вначале рассчитаем эту величину «в лоб», просуммировав отдельные приросты и поделив затем полученную сумму на общее число таких приростов (т. е. на число переходов от года к году при сравнении), в данном случае на 4:

∆средн. = ∑n −1i = 0,75 .

Но учитывая, что сумму в числителе можно преобразовать следующим простым образом:

+ (Y5 – Y4) = Y5 – Y1,

получаем второй, более простой способ расчета этой же величины:

∆сренд. = (yn – 1 – y0) / (n – 1).

Итак, при всех изменениях в сторону возрастания либо убывания, в среднем ежегодно количество преступлений возрастает на 0,75 преступления. Следует обратить внимание на то, что прирост имеет единицу измерения – «преступление», а точнее: «преступление/год».

Средний коэффициент роста

Здесь также счет можно вести по одной из двух, ведущих к одному результату формулам. Первая формула:

Ксредн. = n−1 K1 × ... × Kn−1 ,

47

что для конкретных анализируемых данных означает:

Ксредн. = 4 K1K2 K3 K4 = 4 0,81× 0,96 × 117, × 1,2 = 1,02.

Другой способ также основан на упрощении предыдущей формулы:

Для рассматриваемых данных:

Ксредн. = 4 3431 = 1,02.

Из-за округления возможны некоторые весьма небольшие расхождения в промежуточных расчетных данных. Желающие убедиться в полном совпадении обоих методов (если им недостаточно приведенного вывода формулы второго способа расчета) могут сделать это непосредственным счетом, увеличив точность расчета.

Итак, сопоставляя методики расчета показателей роста (изме-

нения), с одной стороны, методику расчета ∆средн., а с другой – методику расчета Ксредн. (и, что фактически то же Тсредн., тот же показатель, но в процентах), можно сделать следующие весьма полезные для

практики статистических расчетов выводы.

Когда в графе, соответствующей году № i, разность ∆i отрицательна, тогда и коэффициент Ki должен быть меньше единицы (и, соответственно, – Ti меньше 100 %), но когда ∆i больше нуля, то Ki должен быть больше единицы (и, соответственно Ti, – больше 100 %). Наконец, при равенстве нулю ∆i (нет изменений в значениях показателя) Ki должен быть равен единице (и, соответственно, Ti – равен 100 %). Верно и обратное: по тому, превосходит ли Ki единицу или нет, можно судить о знаке при ∆i. Обнаружение в графе нарушения этого нехитрого правила свидетельствует о наличии ошибки в расчетах, но где именно (в расчете ∆i или Ki) до пересчета сказать невозможно.

Другим важным выводом служит то, что средние показатели ∆средн. и Ксредн. никаким образом от промежуточных уровней временного ряда не зависят. Так, значения этих уровней могут использоваться в расчете (первые способы в обоих средних показателях), но могут и не использоваться (вторые способы) – на итоговом результате это не сказывается. Это заставляет четко осознавать факт исключительной роли крайних уровней для усредненных (и только для них!) показателей динамики.

48

Благодаря знанию среднего абсолютного прироста можно, начав с первого уровня (Y1) и переходя от года к году на величину среднего прироста, прийти через (n –1) переход (здесь – на четвертом шагу) к конечному для временного ряда уровню, причем совершенно точно в него попав, если считать с достаточной точностью. Можно продолжить движение и дальше, сделав, например, еще шаг № n, выйдя за пределы ряда. Этот выход, носящий наименование «экстраполяция», означает, по сути, построение прогноза, когда получается значение в области будущего – по отношению к имеющимся данным и моментам времени. То есть, если мы смотрим данные, например, до 2010 г. включительно, то 2011 год, хотя он уже и прошел, будет будущим по отношению к указанным данным. Переход от года к году в этом случае (для среднего абсолютного прироста) представляет собой известную из средней школы арифметическую прогрессию, изменения (в сторону повышения или понижения) происходят по лесенке с равными ступеньками – не быстрее и не медленнее. Кстати, это напрямую связано с тем, как получался указанный средний показатель: путем нахождения среднего арифметического значения.

Средний темп роста, в отличие от предыдущего показателя, определялся, что видно из формулы для него, как среднее геометрическое значение по отношению к усредняемым годовым темпам роста. Благодаря этой средней характеристике также можно, начав с первого уровня, через четыре (в данном случае) шага дойти в итоге до значения пятого (опять-таки здесь, в этом примере) уровня. Промежуточные значения в этом случае будут отличаться (и, как правило, заметно) от промежуточных значений для среднего абсолютного прироста, но граничные значения будут полностью совпадать с рассчитанными, в отличие от промежуточных, которые, как правило, не совпадают. Кстати, в этом случае переход от года к году на основе умножения значения, соответствующего предыдущему году, на средний коэффициент роста представляет собой геометрическую прогрессию. Выход за пределы, экстраполяция на будущее и здесь возможна и достаточно информативна. Однако следует иметь в виду, что прогноз на основе среднего коэффициента роста не совпадет с прогнозом на основе среднего абсолютного прироста, подобно тому, как обе прогрессии не совпали и внутри ряда – между крайними уровнями. Построение графиков для обеих прогрессий позволяет лучше судить об использовании каждого вида усреднения, его соответствии реальным данным, реальной ситуации.

Может быть задан вопрос: а где прогноз более правильный? Такая постановка вопроса не вполне корректна. Каждая из моде-

49

лей прогнозирования опирается на свои отличающиеся допущения. При одном из них фактически считается, что все идет ровно «по ступенькам». Если это действительно в целом выполняется, то следует полагаться на прогноз на основе арифметической прогрессии (средний абсолютный прирост). Если же для ситуации следующего года существенным обстоятельством служит не фиксированная добавка (слагаемое) к имеющемуся, а доля (также фиксированная) от достигнутого, которая в абсолютном выражении тем больше, чем больше уровень, на основе которого она определяется, от которого она «отталкивается», то правильнее брать геометрическую прогрессию. Но когда в отношении указанных соображений имеются свои «за» и «против», то целесообразно построить оба прогноза, считая, что истина где-то вблизи обоих. Такой подход, как правило, обеспечивает более надежные выводы.

Когда значение конечного уровня резко отличается от предшествующих уровней, для экстраполяции может оказаться полезным прибегнуть к построению так называемой «скользящей средней» – пересчету значений с учетом уровней-соседей, что позволит скорректировать резкое отклонение конечного уровня от сложившейся на тот момент тенденции, снизить риск оказаться жертвой ошибки или нетипичной случайности, проявившейся в значении конечного уровня.

50