При анализе экономической динамики используются операции визуали-

зации, которые можно рассматривать как унарные операции типа s 􀀤 c􀁯s ,

где "c" 􀀐вектор параметров. Эти операции не являются тождественными,

поскольку при визуализации временного ряда с ним производятся некото-

рые преобразования.

При построении таблиц производится округление данных, что приводит

к частичной потере информации. Возникающие при этом проблемы обсуж-

дались выше. В современной российской практике данные при публикации

очень часто подвергаются операциям типа дифференцирования, не имею-

щим обратных. Также при публикации в табличном виде временной ряд

очень часто обрезается (публикуются лишь наиболее актуальные значения).

В результате опубликованные данные часто оказываются практически не-

пригодными для проведения содержательного анализа.

В России широко распространено мнение (доставшееся в наследство от

времен плановой экономики), что анализ экономической динамики должен

и может быть сведен к получению "цифры", которая и передается руково-

дству государства (которое рассматривается как основной потребитель ин-

формации). Другими словами, под результатом расчетов понимается некая

числовая величина (скажем, отношение к значению того же месяца предше-

ствующего года), а не временной ряд экономического индекса, т. е. в качестве

результата воспринимается не тот объект, который необходим для решения

задач анализа экономической динамики21.

Эта подмена объектов анализа имеет крайне негативные последствия.

Во-первых, при таком подходе интерес к устаревающим "цифрам" быстро

проходит, тогда как временной ряд не устаревает никогда. Во-вторых, за-

дача анализа экономической динамики переносится с уровня аналитиков

(которые не нужны для анализа столь простых объектов, как число, в отли-

чие от более сложных объектов, таких как временной ряд) на уровень руко-

водства (т. е. не на тот уровень) и сводится к заведомо упрощенной поста-

новке, которая не может быть адекватной уже в силу своей крайней прими-

тивности.

Визуализация в графическом виде также сопровождается частичной

потерей информации за счет ограниченной разрешающей способности гра-

фических устройств. Графики часто строятся в непродуманном масштабе,

причем тип графика порой выбирается исходя из внешнего эффекта, а не из

потребностей анализа. Часто (как на графиках, так и в таблицах) приводят-

ся значения показателя, содержащего мощную сезонную волну, на интер-

вале год-полтора, что лишено всякого смысла, поскольку не позволяет от-

личить смену тенденции от сезонного роста или спада.

Распространена практика привязки анализа к календарным рамкам, ко-

гда в качестве базы для сопоставления обязательно используется конец

предыдущего года. Такое разрезание границами календарных лет хода ана-

лизируемого процесса затрудняет выявление краткосрочных тенденций.

21 Заметим, что главная задача советской статистики состояла в контроле за выпол-

нением плана и своевременном информировании руководства государства. Эта

задача могла быть решена путем сопоставления отчетных значений с плановыми,

т. е. без построения временных рядов экономических индексов.

руб./долл.

(тыс. руб./долл. до деноминации)

а

руб./долл.

(тыс. руб./долл. до деноминации)

б

Рис. 5.10. Иллюстрация влияния логарифмического преобразования данных

на восприятие динамики показателя (официальный курс доллара к рублю

на конец месяца, до конца 1992 г. 􀀐курс доллара к рублю на ММВБ):

а) линейный масштаб

б) логарифмический масштаб

Также неадекватность представления результатов бывает связана с ис-

пользованием лишь линейного масштаба при построении графиков, когда

при сильных изменениях анализируемого показателя происходит частичная

потеря информации или ее искажение. В качестве иллюстрации на

рис. 5.10,а приведен график индекса обменного курса рубля к доллару в

линейном масштабе, а на рис. 5.10,б 􀀐в логарифмическом (что эквивалент-

но логарифмическому преобразованию исходных данных). Видим, что в

первом случае возникает иллюзия того, что основные изменения (вариа-

ции) показателя имели место в последние годы, тогда как график в лога-

рифмическом масштабе определенно показывает, что очень сильные изме-

нения в относительном выражении происходили и до этого. Сравнение

рис. 5.10,а и рис. 5.10,б показывает, что использование линейного масшта-

ба при построении графиков в случае роста значений показателя на не-

сколько порядков приводит к потере информации в области низких значе-

ний. В этом смысле использование линейного масштаба в приведенном

примере не является корректным. При изменении значения показателя в

несколько раз имеет место эффект спрямления (например, возникает види-

мость замедления спада при его большой глубине), что хорошо видно при

сравнении рис. 5.11,а и рис. 5.11,б. Здесь использование линейного мас-

штаба при визуализации также не является адекватным.

январь 1990 г. = 100

а

январь 1990 г. = 100

б

Рис. 5.11. Иллюстрация влияния логарифмического преобразования данных

на восприятие динамики показателя (компонента тренда и конъюнктуры

индекса производства продукции легкой промышленности, месячные дан-

ные):

а) линейный масштаб

б) логарифмический масштаб