Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование

дения ординат нарастающих сумм квадратов отклонений, т.е.

женной ранее в данной главе методике измерения корреляции временных рядов.

Но Н.С. Четвериков идет дальше, вычисляя 'и,н, для многих периодов скользящим

способом: конкретно для периодов от t ^ до ^ , где п > т, а т достаточно велико

для получения надежной меры тесноты связи. В результате исследователь

получает ряд коэффициентов корреляции для периодов от номера г до г и может

судить об эволюции тесноты связи факторного признака с результативным.

Можно даже предложить еще одну стадию анализа, так как полученный ряд

скользящих коэффициентов корреляции хотя и был по возможности

абстрагирован от случайностей при выравнивании первичных рядов и при

суммировании за т лет нарастающих сумм произведений отклонений и квадратов

отклонений, но и после этого скорее всего коэффициенты корреляции могут

иметь колебания. А значит, ряд скользящих коэффициентов корреляции можно

снова выравнять методом наименьших квадратов по той или иной линии, получив

уравнение тренда коэффициента корреляции между отклонениями от своих

трендов уровней факторного и результативного признаков. Однако сам Н.С.

Четвериков воздерживается от такого предложения и указывает на ограничения и

недостатки предложенной им методики: 1) методика, по мнению ученого, пригод-

на при плавных изменениях уровней первичных рядов и силы связи признаков; 2)

параметры выравнивающих линий - трендов имеют ошибки, особенно в начале и

в конце рядов, и из-за этого скользящие коэф4)ициенты корреляции иногда

выходят за пределы допустимых значений коэффициента от+1 до-1; 3) выбор

типа тренда тоже может содержать ошибку.

Н.С. Четвериков в [17] рассчитывал коэффициенты корреляции

"a WW.

1=1

;=i

Это построение полностью

отвечает изло

урожайности с ценами на зерно, учитывая лаг в основном:

цена августа следующего года с урожайностью предыдущего, но и с

другими лагами от одного месяца до целого года до окончания сбора следующего

урожая. Лаг зависит от конкретной задачи, сущности изучаемого процесса, о чем

упомянуто ранее. Метод Н.С. Четверикова и сейчас сохраняет свое значение, яв-

ляется важным вкладом отечественной статистики в методологию изучения

связей и динамики.