Хугацааны цуваа ба түүний бүрэлдэхүүн хэсгүүд Хугацааны цуваа нь дараах бүтэцтэй: Трэнд : Цувааны урт хугацаан дахь өөрчлөлтийг харуулна. Улирал, сарын нөлөө: Цувааны утганд улирал сарын өөрчлөлт байгаа эсэхийг харуулна. Мөчлөг: Цувааны утганд ямар нэгэн энерци хадгалагдаж байгаа эсэхийг шалгадаг. Санамсаргүй хэмжигдэхүүн буюу шок

1. Хугацааны цуваа ба түүний
бүрэлдэхүүн хэсгүүд:
Ц.Батсүх, “Эм Ай Си Жи” ХХК-ийн нийгэм,
эдийн засгийн судалгааны зөвлөх
СЭЗДС-ийн Экономикс, Эконометриксийн
тэнхимийн эрхлэгч

2. Хугацааны цувааны загвар:


Хугацааны цуваа гэдэг нь тодорхой
хугацааны интервал дахь тасралтгүй
дараалсан өгөгдлүүд юм.
Хугацааны цуваан өгөгдлийн жишээ:



Борлуулалт
Зардлын хэмжээ
CPI

3. Хугацааны цуваан өгөгдлийн
бүрэлдэхүүн хэсгүүд:

Хугацааны цуваа нь дараах бүтэцтэй:




Трэнд : Цувааны урт хугацаан дахь
өөрчлөлтийг харуулна.
Улирал, сарын нөлөө: Цувааны утганд
улирал сарын өөрчлөлт байгаа эсэхийг
харуулна.
Мөчлөг: Цувааны утганд ямар нэгэн энерци
хадгалагдаж байгаа эсэхийг шалгадаг.
Санамсаргүй хэмжигдэхүүн буюу шок

4. Хугацааны цуваан өгөгдлийн
бүрэлдэхүүн хэсгүүд:


Хугацааны цувааг бүтцээр нь ялгах гэдэг
нь цуваанаас трэнд, улирлын нөлөө,
мөчлөгийн болон шокын нөлөөг ялгахыг
хэлнэ.
Бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ялгаснаар:


Трэндээс гажих савлагааг олж харах
Хугацааны цуваанд ямар хүчин зүйл
илүүтэй нөлөөлж буйг тодруулах

5. Хугацааны цуваан өгөгдлийн
бүрэлдэхүүн хэсгүүд:

Бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн бүтэц хоёр
төрөл байж болно:
Үржвэр бүтэцтэй:
Y = T *C * S * E
 Нийлбэр бүтэцтэй:
Y =T +C + S + E
T – Трэнд
C – Мөчлөгийн нөлөө
S – Улирал, сарын нөлөө
E – Шокын нөлөө


6. Үржвэр бүтэцтэй хугацааны цуваа


Улирал, сарын нөлөө
нь хугацаа өнгөрөх
тусам ихсэж байвал
хугацааны цувааг
үржвэр бүрэлдэхүүн
хэсэгтэй гэж үздэг.
Нэгэн дэлгүүрийн
DVD-ны
борлуулалтыг авч
үзвэл:

7. Нийлбэр бүтэцтэй хугацааны цуваа


Улирал, сарын нөлөө нь
тогтмол хэмжээгээр
өөрчлөгдөж байвал
хугацааны цувааг
нийлбэр бүрэлдэхүүн
хэсэгтэй гэж үздэг.
Нэгэн дэлгүүрийн
борлууллатын өгөгдлийг
харуулбал:

8. Шилжүүлэх нь:

Үржвэр бүтэцтэй хугацааны цувааг
нийлбэр бүтэцтэй хугацааны цуваа руу
логарифм функцыг ашиглан шилжүүлж
болно:
Y
t
=T t * S t * C t * E t
log(Y t ) = log(T t ) + log(S t ) + log(C t ) + log( E t )

9. Хугацааны цувааг бүрэлдэхүүн
хэсгээр нь ялгах үйлдлийн дараалал:




Улирал сарын индексийг тооцно.
Трэндийг ялгах
Мөчлөгийн ялгах
Шок буюу санамсаргүй
хэмжигдэхүүнийг ялгах

10. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон
авч үзье!


Жишээ болгож 2005 оны суурьтай
БДНБ-н өгөгдлийг авч үзье!
1998 оноос 2010 оны хоорондох улирлын
нийт 52 ажиглалт дээр шинжилгээг хийе!

11. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон
авч үзье!

12. Улирал, сарын индексийг тооцох нь:



Улирлын индекс нь тухайн улиралд
сонгож авсан үзүүлэлт трэндээсээ хэдэн
нэгжээр хазайж байгааг харуулна.
Индексийг тооцохдоо улирлын
өгөгдөлтэй үед 4 болон 2 цэгийн
дунджийг, сарын өгөгдлийн хувьд 12
болон 2 цэгийн дунджийг ашиглана.
Туслах хүснэгтийг байгуулна.

13. Дөрөв ба хоёр цэгийн дундаж
Он
I-р он
II-р он
III-р он
IV-р он
.
.
K-р он
Улирал
I
II
III
IV
I
II
III
IV
I
II
III
IV
I
II
III
IV
.
.
I
II
III
IV
Хугацаа
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
.
.
4k-3
4k-2
4k-1
4k
Утга
y1
y2
y3
y4
y5
y6
y7
y8
y9
y10
y11
y12
y13
y14
y15
y16
.
.
y4k-3
y4k-2
y4k-1
y4k
4 цэгийн дундаж
x2= (y1+y2+y3+y4)/4
x3= (y2+y3+y4+y5)/4
x4= (y3+y4+y5+y6)/4
x5= (y4+y5+y6+y7)/4
x6= (y5+y6+y7+y8)/4
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
x4k-2= (y4k-4+y4k-3+y4k-2+y4k-1)/4
x4k-1= (y4k-3+y4k-2+y4k-1+y4k)/4
-
2 цэгийн дундаж
z3=(x1+x2)/2
z4=(x2+x3)/2
z5=(x3+x4)/2
z6=(x4+x5)/2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
z4k-2=(x4k-3+x4k-2)/2
-

14. Туслах хүснэгт байгуулах нь:
Туслах хүснэгт
Он
Улирал
Дүн
I
II
III
IV
1
-
-
y3-z3
y4-z4
2
y5-z5
y6-z6
y7-z7
y8-z8
3
y9-z9
y10-z10
y11-z11
y12-z12
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
k-р он
y(4k-3)-z(4k-3)
y(4k-2)-z(4k-2)
-
-
Дүн
Sum 1
Sum 2
Sum 3
Sum 4
Дундаж
Average 1
Average 2
Average 3
Average 4
Улирлын
индекс
S1= (Sum1/k-1)-(Sum A/4)
S2= (Sum2/k-1)-(Sum A/4)
S3= (Sum3/k-1)-(Sum A/4) S4= (Sum4/k-1)-(Sum A/4)
Sum A
0

15. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч
үзье!

16. Улирал, сарын нөлөөг салгах нь:

Үзүүлэлтээс улирал, сарын нөлөөг ялгаснаар:



Үзүүлэлтийг өөр цаг хугацаанд хэрхэн өөрчлөгдөж
байгааг харж чадна.
Эдийн засаг, бизнесийн мөчлөг хэрхэн өөрчлөгдөж
байгаа харах боломжийг бий болгоно.
Улирал, сарын нөлөөг мэдснээр дараа улирал эсвэл
сарын талаар зөв таамаглал дэвшүүлж болно.

17. Трэндийг ялгах нь:

Трэндийг дараах аргуудаар олж болно:



Шилжүүлэн дундажлах арга (Moving average
): цуваанаас 4 болон 2 цэгийн дундаж авна.
Регрессийн шулуунын арга (Regression
lineTR = a + bt
):
Ходрик – Пресскотын арга (Hodrick Prescott)

18. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч
үзье!

19. Трэндийг ялгах нь:



Трэндийг ялгаснаар:
Үзүүлэлтийн урт хугацааны чиг
хандлагийг харах боломжтой.
Үзүүлэлтийн ирээдүйн утгийн талаар зөв
төсөөллийг бий болгоно.

20. Мөчлөгийг ялгах нь:



Мөчлөгийг ялгахдаа мөн шилжүүлэн
дундажлах аргыг хэрэглэнэ.
Шилжүүлэн дундажлахдаа цэгийн тоог
сондгой тоогоор сонгоно.
Улирлаар бол 5-аас их, сараар бол 13-с
дээш цэгийн дунджийг авна.

21. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон
авч үзье!

22. Мөчлөгийг ялгах нь:



Мөчлөгийг ялгаснаар:
Үзүүлэлтийн өмнөх үеэсээ хэрхэн
хамаардгийг харах боломжтой болно.
Бизнесийн мөчлөгийн үечлэлийг
тодруулах боломжтой.

23. Шокын нөлөөг ялгах нь:



Үзүүлэлтээс улирал сарын нөлөө, трэнд
болон мөчлөгийг ялгасны дараа үлдэж
байгаа хэсэг нь шок байдаг.
Шок нь өмнөх утгаасаа хамаарахгүй,
ямар нэгэн энерци байхгүй санамсаргүй
хэмжигдэхүүн юм.
Цагаан шуугиан бол шокын сонгодог
хэлбэр юм.

24. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон
авч үзье!

25. Цагаан шуугианы шинжилгээний үр дүн:
Null Hypothesis: SER01 has a unit root
t-Statistic
-6.809582
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
Prob.*
0
1% level
-2.636901
5% level
-1.951332
10% level
-1.610747

26. ДНБ-ний өгөгдөл
GDP
1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
00
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13

27. Трендийн регрессийн загвар
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/22/13 Time: 10:58
Sample (adjusted): 2000Q1 2013Q2
Included observations: 54 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
@TREND
434.6399
16.73588
42.02833
1.367061
10.34160
12.24223
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.742411
0.737458
156.5718
1274765.
-348.4935
149.8723
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
878.1407
305.5722
12.98124
13.05491
13.00965
2.420029

28. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал
2,000
1,600
1,200
400
800
400
200
0
0
-200
-400
00
01
02
03
04
05
Residual
06
07
Actual
08
09
Fitted
10
11
12
13

29. Улирлын нөлөөллийн үнэлгээ
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/22/13 Time: 11:03
Sample (adjusted): 2000Q1 2013Q2
Included observations: 54 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
@TREND
@SEAS(1)
@SEAS(2)
@SEAS(3)
@SEAS(4)
16.54690
220.2806
526.5551
485.2036
536.7413
0.734340
29.48353
29.96429
30.13478
30.60531
22.53304
7.471309
17.57275
16.10112
17.53752
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.930033
0.924322
84.06184
346253.2
-313.3031
0.973373
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
878.1407
305.5722
11.78900
11.97317
11.86003

30. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал
2,000
1,600
1,200
800
300
400
200
0
100
0
-100
-200
00
01
02
03
04
05
Residual
06
07
Actual
08
09
Fitted
10
11
12
13

31. Мөчлөгийн үнэлгээ
Dependent Variable: GDP
Method: Leas t Squares
Date: 11/22/13 Tim e: 11:13
Sam ple (adjusted): 2000Q3 2013Q2
Included obs ervations : 52 after adjus tm ents
Convergence achieved after 11 iterations
MA Backcas t: 1999Q3 2000Q2
Variable
@TREND
@SEAS(1)
@SEAS(2)
@SEAS(3)
@SEAS(4)
AR(2)
MA(4)
R-s quared
Adjus ted R-s quared
S.E. of regres sion
Sum s quared res id
Log likelihood
Durbin-Wats on s tat
Coefficient
Std. Error
t-Statis tic
Prob.
18.56704
140.5074
473.6772
421.5690
491.5759
0.462497
0.811297
1.678712
64.61465
63.94891
64.04945
62.78284
0.147913
0.090820
11.06029
2.174544
7.407120
6.581930
7.829781
3.126813
8.933036
0.0000
0.0350
0.0000
0.0000
0.0000
0.0031
0.0000
0.972074
0.968351
53.46498
128632.7
-276.9351
1.717095
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
893.1096
300.5302
10.92058
11.18325
11.02128

32. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал
2,000
1,600
1,200
800
400
120
0
80
40
0
-40
-80
-120
00
01
02
03
04
05
Residual
06
07
Actual
08
09
10
Fitted
11
12
13

33. Шок буюу цагаан шуугианы зураглал
120
80
40
0
-40
-80
-120
00
01
02
03
04
05
06
07
08
GDP Residuals
09
10
11
12
13

34. Прогноз
1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
00
01
02
03
04
05
06
07
GDPF
08
09
GDP
10
11
12
13
14

35. Анхаарлаа хандуулсанд
баярлалаа.