IMG34

270 Analiza dynamiki zjawisk

Składowa systematyczna szeregu może mieć postać jednego lub złożenia kilku spośród elementów:

■ tendencji rozwojowej (trendu),

■ stałego (przeciętnego) poziomu szeregu,

■ składowej okresowej (składowej periodycznej), która występuje w postaci wahań cyklicznych lub sezonowych¹.

Zatem rozwój zjawiska w czasie może być wynikiem nakładania się na siebie następujących czynników:

trend — długookresowa skłonność do jednokierunkowych zmian (wzrostu lub spadku) wartości badanej zmiennej, jest rozpatrywany jako konsekwencja działania stałego zestawu czynników, takich jak np. w przypadku sprzedaży - wzrostu liczby potencjalnych klientów, zmian w technologii czy preferencjach konsumentów,

wahania sezonowe “ regularne odchylenia od ustalonego poziomu łub od linii trendu, mające skłonność do powtarzania się w określonym czasie, nie przekraczającym jednego roku, odzwierciedlają wpływ pogody lub "kalendarza" na działalność gospodarczą,

wahania cykliczne wyrażają się w postaci długookresowych, rytmicznych wahań wartości zmiennej wokół tendencji rozwojowej lub stałego (przeciętnego) poziomu tej zmiennej, w ekonomii są one na ogół związane z cyklem koniunkturalnym,

wahania przypadkowe - wszystkie zmiany o charakterze nieregularnym z punktu widzenia przebiegu szeregu.

Identyfikację poszczególnych składowych szeregu czasowego konkretnej zmiennej umożliwia - w wielu przypadkach - ocena wzrokowa sporządzonego wykresu. Wykres szeregu czasowego umożliwia ponadto wykrycie obserwacji nietypowych oraz punktów zwrotnych².

7.5.1. Szereg czasowy bez składowej systematycznej

Szereg czasowy bez składowej systematycznej"⁴ charakteryzuje się zazwyczaj nieregularnym oscylowaniem wartości zjawiska wokół pewnego stałego poziomu. Nie obserwujemy tu systematycznych zmian w czasie ani regularnych odchyleń, mają miejsce wyłącznie odchylenia przypadkowe. Nie można przewidzieć losowych wahań szeregu³. Dobrą metodą określenia przewidywanej wartość zjawiska jest wyznaczenie średniej arytmetycznej z wartości zaobserwowanych w przeszłości.

Przykład 7.12

W tabeli 7.7 przedstawiono liczbą sprzedanych samochodów marki OP1IŁ w Łodzi w kolejnych tygodniach. Oszacuj liczbę sprzedanych samochodów w 11 tygodniu.

Tabela 7.14

Nr tygodnia	Liczba sprzedawanych samochodów w szt.
1	15
2	17
3	19
4	16
5	15
6	11
7	18
8	14
9	16
10	9
Razem	150

Źródło: Dane umowne

Rozwiązanie:

Aby sprawdzić, z jakim szeregiem mamy do czynienia, przedstawiamy dane z tabeli 7.14 na rysunku 7.1.

^lu Porównuj M. Cieślak 11996], s. 74-78.

’ W punktach zwrotnych następuje zmiana kierunku tendencji rozwojowej (z.e wzrostowej do spadkowej, i odwrotnie) bądź zmiana tempa wzrostu lub spadku wartości zmiennej. Występowanie punktów zwrotnych, wpływające w istotny sposób na przebieg procesu prognozowania, może wymagać użycia określonych metod prognozowania, ⁿ“ W. Starzyńska [2050], s. 147.

Należy jednak pamiętać, że wartości szeregu mogą zależeć nie tylko od jego wartości przeszłych, ale często są związane / pewnymi czynnikami zewnętrznymi i wówczas można przewidywać wartości szeregu uwzględniając Ic czynniki (np. przy wykorzystaniu modeli opisowych regresji, porównaj rozdział 5)