ГоловнаЗворотній зв'язок
Главная->Право->Содержание->Приёмы преобразования динамических рядов.

Правовая статистика

Приёмы преобразования динамических рядов.

 

В теории статистики разработан обширный арсенал методов анализа динамики различных социальных явлений, инвариантных по возможностям их применения к показателям любого содержания.

Ретроспективный взгляд на преступность на основе анализа рядов динамики в научно-практическом отношении ставит и решает следующие задачи:

-        дать представление об изменениях показателей за прошедший период;

-        охарактеризовать интенсивность отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;

-        определить средние показатели временного ряда за тот или иной период;

-        выявить основные тенденции и закономерности изменений преступности на отдельных этапах развития общества и в целом за рассматриваемый период;

-        выявить факторы, обусловливающие изменение преступности во времени;

-        осуществить прогноз о возможном характере преступности в ближайшем и отдалённом будущем.

Отправным пунктом анализа динамического ряда преступности является измерение колебаний числа преступлений или преступников от одного отрезка времени к другому.

Колебания ряда динамики — это изменения его уровня, обусловленные внутренними или внешними, случайными или закономерными причинами, сезонными факторами и т.п. Если уровень ряда более или менее стабилен, то колебания ряда динамики могут быть рассчитаны по формуле

sy=

где y — уровень ряда динамики; — средний уровень ряда динамики; n — число членов ряда.

При явно выраженном росте или падении уровня ряда колебания ряды динамики рассчитываются по формуле

sy=

где — сглаженные (выравненные) значения ряда динамики.

Тренд — это долговременная компонента ряда динамики, выражающая длительную, «вековую», ведущую тенденцию развития явления.

Известно, что «чем крупнее изучаемая система, чем больше факторов влияют на динамику изучаемого признака, тем реже возможны резкие, скачкообразные изменения в ряду динамики.

Разнообразные по происхождению и величине отклонения от тренда можно свести к трём основным группам:

1)  более или менее регулярные колебания относительно тренда (например, существенное укрепление патрульно-постовой службы милиции на первых порах сопровождается ростом зарегистрированной «уличной» преступности, а затем — заметное снижение и стабилизация этого числа);

2)  сезонные колебания — внутригодичные повышения или понижения уровня того или иного показателя, повторяющиеся на протяжении ряда лет (например, ДТП в летний сезон ниже чем зимой).

3)  колебания — числа случайного происхождения, за которыми не стоят какие-либо особые причины.

Следующей компонентой ряда динамики является лаг или отставание одного явления от другого, связанного с ним.

Лаг — это смещение во времени изменений одних явлений по сравнению с другими (например, время увеличения размеров железнодорожных перевозок хлебных грузов несколько отстаёт от времени сбора урожая). Учитывая возможность такого отставания, полезно, например, перед анализом связи двух динамических рядов сдвинуть один ряд относительно другого. Лаг и будет интервалом такого сдвига.

Самый простой способ выявления тенденции динамического ряда — визуальное изучение его графического изображения. Однако не всегда этот способ даёт надёжные результаты. Выделяются эмпирические и аналитические способы преобразования рядов динамики. Из эмпирических приёмов обработки рядов динамики наиболее распространены способ укрупнения интервалов и способ сглаживания путём скользящей средней, а из аналитических — способ средней геометрической.

Способ укрупнения интервалов — один из самых простых способов выявления тенденции развития изучаемого явления.

Укрупнение интервалов начинают с наименьшего возможного для укрупнения интервала (при интервале один год, например, берётся двухгодичный интервал). В конечном итоге вычисляется среднегодовой показатель, который окончательно поясняет тенденцию роста ряда динамики. Недостаток названного способа в том, что утрачивается картина изменения явления внутри укрупненного интервала.

Сглаживание рядов динамики. Этот приём сводится к тому, что из показателей фактического ряда вычисляются средние, и фактический, колеблющийся ряд заменяется плавным, сглаженным рядом, характер и особенности которого будут чётко выявлены.

Способ средней геометрической основан на использовании среднего темпа роста (снижение коэффициента роста, среднего темпа динамики), который представляет собой среднюю геометрическую отдельных темпов роста, вычисленных по цепному способу.

При исследовании динамического ряда может сложиться ситуация, когда какие-то его показатели отсутствуют. Для того чтобы восстановить отсутствующие данные, применяется интерполяция ряда динамики, т.е. отыскание недостающих уровней ряда. Но может возникнуть необходимость «заглянуть» за пределы динамического ряда, т.е. осуществить прогноз. В этом случае применяется экстраполяция ряда динамики, т.е. нахождение по динамическому ряду известных значений последующих значений, находящихся за пределами динамического ряда.

Преобразование рядов динамики применяется также для расчёта индексов сезонности — отношения фактических внутригодовых уровней динамического ряда к средней динамического ряда.

Методы исследования динамических рядов правовых явлений — эффективное средство решения ряда практически значимых задач в реализации государственных мер социального контроля над правонарушениями, что и обусловливает серьёзность освоения их юристами.

 

 

 

 

28