В вышеописанном диапазоне изменения уровней, т. е. от нуля до единицы, уравнение логистического тренда имеет вид:
При a0 > 0, a a1 < 0 с ростом номеров периодов времени ti получаем логистическую тенденцию роста уровней, причем если нужно начать рост почти от нулевой величины, то а0 должно быть примерно равно 10, тогда при t = 1 1/e9 + = 0,000123. Чем больше модуль a1, тем быстрее будут возрастать уровни. При a0 < 0 и a1 > 0 имеем логистический тренд со снижением уровней, причем, если снижение должно начаться почти от единицы, то а0 должно быть примерно равно -10. Чем больше а1, тем быстрее будут снижаться уровни, например, при а0 = -10; a1 = 1, уже при ti = 20 уровни снизятся почти до нуля.
Если же диапазон изменения уровней ограничен не нулем и единицей, а любыми значениями, определяемыми исходя из существа задачи, обозначаемыми
ymax ymin,
то формула логистического тренда принимает вид:
Как видно из табл. 4.8, абсолютные изменения нарастают до середины периода, затем уменьшаются. Все они положительны. Ускорения сначала возрастают, а после середины периода снижаются, становятся отрицательными, но уменьшаются по модулю. Сумма положительных и отрицательных ускорений приближенно равна нулю (если ряд продлить от — оо до + оо, то сумма их точно равна нулю). Темпы роста возрастают до конца первой половины ряда, затем снижаются. Если ряд достаточно длинный, то темпы начинаются со 100 % и завершаются на 100 %.
При логистическом тренде со снижающимися уровнями показатели динамики изменяются в следующем порядке: отрицательные абсолютные изменения по модулю возрастают до середины ряда и снижаются к концу, стремясь к нулю при t —> со. Ускорения в первой половине периода отрицательные и по модулю возрастающие; во второй половине периода ускорения положительные и уменьшающиеся в пределе до нуля. Темпы изменений все меньше 100 %, в конце первой половины периода наименьшие, во второй половине возрастающие с замедлением до 100 % в пределе. Графическое изображение логистического тренда приведено на рис. 5.2.
При изучении методов распознавания типа тренда не следует забывать о существе изучаемого процесса, который отображается временным рядом. Как правило, тип тренда должен соответствовать характерным особенностям процесса. В гл. 4 для каждого типа тренда приведены примеры выражаемых этим типом процессов. Определяя другие процессы по временным рядам, полезно по указанным примерам подобрать подходящие типы тренда. Если, например, изучается динамика продуктивности коров или валового надоя молока, то эти процессы аналогичны представленной в гл. 4 динамике урожайности, и скорее всего они отобразятся линейным трендом. Если изучается динамика расхода бензина на 100 км пробега автомобиля по мере развития и совершенствования двигателей, то этот процесс аналогичен динамике снижения трудоемкости при освоении технологии производства изделий, и, вероятнее всего, он будет отображаться гиперболическим трен-
Но жизнь, практика всегда гораздо богаче, разнообразнее любых гипотез и теорий: фактические временные ряды, особенно относящиеся к отдельным предприятиям, малоинерционным системам или к ограниченным отрезкам времени, могут и не соответствовать тем аналогам по существу процесса, которые приведены в предыдущей главе. Кроме того, характер тенденции часто маскируется значительной колеблемостью уровней ряда, поэтому требуется специальная методика распознавания типа тренда, наилучшим образом отражающего тенденцию фактического ряда уровней, чему и посвящена эта глава. После определения типа тренда необходимо вычислить оценки его параметров, как правило, по методу наименьших квадратов, а также с использованием специфических приемов для логарифмического или логистического типа тренда.