Индекс инфляции в 2013 г. (на конец периода, в 2013 к декабрю 2012 г.)

По времени - моментные и интервальные ряды.

Интервальный ряд динамики - последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным периодам и т. д. Если же уровень ряда показывает фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики. Примерами моментных рядов могут быть последовательности показателей численности­ населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т. д. Важное аналитическое отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель - общий выпуск продукции за год, общие затраты рабочего времени, общий объем продаж акций и т. д., сумма же уровней моментного ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет.

2. По форме представления уровней - ряды абсолютных, относительных и средних величин (табл. 1 - 3).

По расстоянию между датами или интервалам времени выделяют полные и неполные хронологические ряды.

Полные ряды динамики имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики (см. табл. 1 и .2). Неполные- когда принцип равных интервалов не соблюдается (см. табл. .3).

По числу показателей можно выделить изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики.

Если ведется анализ во времени одного показателя, имеем изолированный ряд динамики (см. табл..1 и.2). (комплексный ряд динамики получаем в том случае, когда в хронологической последовательности дается система показателей, связанных между собой единством процесса или явления (см. табл..3).

5. Стационарные и нестационарные – в зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса

Если математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным и ряды динамики считают стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так как содержат основную тенденцию развития.

Таблица.1

Объем продаж долларов США на ММВБ, млн долл.

Таблица.2

Индекс инфляции в 2013 г. (на конец периода, в 2013 к декабрю 2012 г.)

Таблица.3