Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.

Введение


Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и микроэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических и статистических методов.
С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей.
Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование.
Целью данной работы является изучение особенности моделирования сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.

1. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных
Многие экономические показатели напрямую связаны с сезонными колебаниями. Например, спрос на туристические путевки, охлажденную воду и мороженое существенно выше летом, чем зимой. Спрос на обогреватели, шубы выше зимой. Некоторые показатели имеют существенные квартальные колебания и т.д.
Обычно сезонные колебания характерны для временных рядов. Устранение или нейтрализация сезонного фактора в таких моделях позволяет сконцентрироваться на других важных количественных и качественных характеристиках модели, в частности на общем направлении развития модели, так называемом тренде. Такое устранение сезонного фактора называется сезонной корректировкой. Существует несколько методов сезонной корректировки, одним из которых является метод фиктивных переменных.
Пусть переменная Y определяется количественной переменной X, причем эта зависимость существенно разнится по кварталам. Тогда общую модель в этой ситуации можно представить в виде:
Yt=b0+b1X+g1D1t+g2 D2t+g3 D3t+et (1)

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования в экономике / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. – М., 2003.
2. Ефимова, М. Р. Общая теория статистики: учеб. пособие/ Под ред. проф. М.Р.Ефимовой. – М.:ИНФРА-М, 2004.
3. Минашкин, В. Г. Теория статистики: учеб.-практ. пос./ В. Г. Минашкин, А. б. Гусынин, Н. А. Садовникова, Р.А.Шмойловой; МЭСИ. – М.: МЭСИ, 2003.
4. Статистика. Учебник для вузов/ Под ред. И.И.Елисеевой – М.:Т. К. Велби, Проспект, 2004.