Виды динамических рядов. Сопоставимость данных в изучении динамики

 

Одно из основных положений научной методологии — необходимость изучать все явления в развитии, во времени. Это относится и к статистике: она должна дать характеристику изменений статистических показателей во времени. Как изменяются год за годом валовой национальный продукт и национальный доход страны? Как возрастает или снижается уровень оплаты труда? Велики ли колебания урожайности зерновых культур и существует ли тенденция ее роста? Ответ на аналогичные вопросы может дать только специальная система статистических методов, предназначенная для изучения развития изменений во времени, или, как принято в статистике говорить, изучения динамики.

Изучение динамики того или иного объекта, явления начинается с построения ряда динамики, или временного ряда (англ. time series). Динамический ряд — это таблица, в которой представлены значения показателя за последовательные периоды или на моменты времени. Каждое значение показателя называется уровнем ряда. Динамический ряд является интервальным, если каждый уровень представляет собой итог процесса за некоторый интервал времени (например, ряды в табл. 10.1; 10.4; 10.10, или моментным, если уровни отражают состояние объекта в отдельные моменты времени.

Важнейшим условием построения динамического ряда является сопоставимость его уровней. Бессмысленно изучать динамику выпуска продукции предприятием или в регионе,

если стоимость продукции разных лет выражена в различных ценах, растущих в результате инфляции. Объем продукции должен быть пересчитан в условно-постоянные цены.

Пример. Рассмотрим динамику валового регионального продукта (ВРП) Санкт-Петербурга:

 

Уровни валового сбора зерна в области (т.е. собранного урожая) должны быть сопоставимы по территории: если границы области на протяжении изучаемого периода изменялись, то динамика уровней не отразит развитие производства зерна. Необходимо показать динамику валового сбора на одной и той же территории. Все уровни должны быть выражены в одинаковых единицах измерения. Они должны быть учтены или рассчитаны по единой методике. При изменении методики производится пересчет уровней предыдущих периодов по новой методике расчета. Например, с 1999 г. Госкомстат России перешел на единую с Европейским союзом и ООН методику определения урожайности сельскохозяйственных культур, которая заключается в делении валового показателя сбора на фактически убранную площадь. Ввиду этого ранее рассчитанные показатели урожайности на весеннюю продуктивную площадь подлежат пересчету.

Проблема сопоставимости уровней динамического ряда весьма сложна, особенно при изучении выпуска промышленной продукции, ассортимент которой часто изменяется. Бессмысленно, например, измерять темп развития производства

телевизоров или персональных компьютеров по данным их выпуска в тысячах штук, ведь главное в развитии высокотехнологичных отраслей - совершенствование качества продукции. В значительной степени то же относится к производству станков, автомобилей, самолетов. Не следует абсолютизировать и требование территориальной сопоставимости уровней. Например, если изучается динамика населения города, то было бы неверно брать данные по постоянной территории. Расширение территории города является необходимой составляющей его развития, и нужно показывать в разные годы то население, которое проживало в фактических (меняющихся) границах. Таким образом, кроме общих положений о сопоставимости уровней динамического ряда, в каждом конкретном исследовании необходимо добиваться соблюдения конкретных условий сопоставимости.

 

12.2. Элементы динамики: основная тенденция и колебания

 

Рассмотрим данные табл. 12.1. Условимся, что относящиеся к отдельным годам значения урожайности картофеля будем называть уровнями, а всю их последовательность с 1989 по 1999 г. — рядом динамики.

Ряд динамики состоит из двух строк или столбцов: промежутков или моментов времени, к которым относятся уровни, и самих уровней признака (показателя). Ряд, в котором время задано в виде промежутков — лет, месяцев, суток, называется интервальным динамическим рядом. Ряд, в котором время задано в виде конкретных дат (моментов времени), называется моментным динамическим рядом. Например, ряд численности населения по оценке на 1 января каждого года.

 

Таблица 12.1

Динамика урожайности картофеля в хозяйстве

 

Вернемся к табл. 12.1. Сравнивая уровни разных лет, мы замечаем, что в целом урожайность возрастает. Однако нередко уровень урожайности следующего года оказывается ниже уровня предыдущего. Иногда рост по сравнению с предыдущим годом велик, как в 1991 г., а иногда мал. Следовательно, рост урожайности наблюдается лишь в среднем, как тенденция. В отдельные же годы уровни испытывают колебания, отклоняясь от основной тенденции. Эти колебания урожайности связаны в основном с различием метеорологических условий в разные годы.

 

Если рассматривать динамические ряды месячных уровней производства мяса и молока, ряды объема продажи разных видов одежды и обуви, ряды заболеваемости населения, выявятся регулярно повторяющиеся из года в год сезонные колебания уровней. В силу солнечно-земных связей частота полярных сияний, интенсивность гроз, те же изменения урожайности отдельных сельскохозяйственных культур и ряд других процессов имеют циклическую 10—11-летнюю колеблемость. Колебания числа рождений, связанные с потерями в войне, повторяются с угасающей амплитудой через поколение, т.е. через 20—25 лет.

Тенденция динамики связана с действием долговременно существующих причин и условий развития, хотя, конечно, после какого-то периода эти причины и условия тоже могут измениться и породить уже другую тенденцию развития изучаемого объекта. Колебания же, напротив, связаны с действием краткосрочных, или циклических, факторов, влияющих на отдельные уровни динамического ряда и отклоняющих уровни от тенденции то в одном, то в другом направлении. Например, тенденция динамики урожайности связана с прогрессом агротехники, с укреплением экономики данной совокупности хозяйств, совершенствованием организации производства. Колеблемость урожайности вызвана чередованием благоприятных и неблагоприятных по погоде лет, циклами солнечной активности, колебаниями в развитии вредных насекомых и болезней растений.

При статистическом изучении динамики необходимо четко разделить два ее основных элемента — тенденцию и колеблемость, чтобы дать каждому из них количественную характеристику с помощью специальных показателей. Смешение

Рис. 12.1. Динамика урожайности картофеля

тенденции и колеблемости ведет к неверным выводам. Если из табл. 12.1 произвольно взять данные за отдельные годы и сравнить их друг с другом, можно получить выводы, прямо противоположные истине. Например, если сравнить урожайность в 1998 г. с урожайностью в 1990 г., то получим, что за 8 лет она возросла на 66 ц/га, т.е. более чем по 8 ц/га за год. Если же урожайность в 1999 г. сравнить с ее уровнем в 1991 г., то получим, что за 8 лет, из которых 7 лет те же, что и в предыдущем сравнении, урожайность возросла всего лишь на 2 ц/га.

Тенденцию и колебания наглядно показывает график (рис. 12.1). По оси абсцисс всегда отражается время, по оси ординат — уровни. По обеим осям строго соблюдается масштаб, иначе характер динамики будет искажен.

На рис. 12.1 хорошо заметно, что рост урожайности в 1989—1999 гг, характеризовался линейной тенденцией, а колеблемость была хаотической, без явной цикличности. О линии тренда и ее уравнении будет сказано ниже.