Augimo tempas, taip pat žinomas kaip (teigiamas) pokyčių greitis, yra teigiamas kintamojo procentinis pokytis tarp dviejų skirtingų laiko momentų.
Ekonominiai kintamieji nuolat keičiasi, todėl būtina turėti priemones, leidžiančias kiekybiškai įvertinti šiuos pokyčius. Pavyzdžiui, jei bendrasis vidaus produktas (BVP) prieš 3 metus buvo 100, o dabar yra 120, jis pasikeitė 20 proc. Kadangi padidėjimas (20) yra 20% iš 100.
Apie augimo tempą kalbame teigiamai, nes jei jis būtų neigiamas, kalbėtume apie sumažėjimo tempą. Bendras terminas yra laikotarpio pokyčių greitis.
Augimo tempo variantų yra daug. Pavyzdžiui, mėnesio augimo tempas arba sukauptas metinis rodiklis. Abu rodikliai paaiškina kintamojo kitimą, tačiau skirtingai, todėl juos taip pat galima aiškinti skirtingai.
BVP kitimo tempasAugimo tempų tipai
Pagrindiniai svyravimų rodikliai pateikti žemiau:
- Augimo tempas laikotarpiu: Procentais jis išreiškia bendrą kintamojo pokytį tarp dviejų datų. Laikotarpių laikinumas yra abejingas. Taigi vietoj žymos „laikotarpis“ galime pridėti „mėnesio“, „paskutinių 30 dienų“ arba „pastarųjų dvejų metų“. Tai apskaičiuojama taip:
- Bendras variacijos dažnis: Tai išreiškia kiekvieno laikotarpio tarp dviejų datų sukauptą vidutinį procentinį svyravimą. Tačiau, skirtingai nei laikotarpio, kuris išreiškia bendrą variaciją, variacijos dažnis, sukauptas variacijos dažnis išreiškia, kiek jis pasikeitė po periodo per dvi datas. Pavyzdžiui, paaiškinama, kiek kintamasis vidutiniškai kas mėnesį augo ar sumažėjo per pastaruosius dvejus metus.
Kokio tipo normą turėtume naudoti?
Tai priklausys nuo kintamojo, kurį norime analizuoti, tipo arba analizės, kurią ketiname atlikti, tipo. Paprastai laikotarpio pokyčių norma naudojama trumpesniems nei vienerių metų laikotarpiams, nes šiuo laikotarpiu paprastai nėra laiko, kai sudėtinės palūkanos gali sukelti skirtumus tarp dviejų kintamųjų. Jis taip pat plačiai naudojamas tiems kintamiesiems, kurių procentiniai skirtumai yra labai maži.
Priešingai, kumuliacinis pokyčių greitis dažnai naudojamas palyginti dviejų kintamųjų ilgalaikę raidą. Taip pat kintamiesiems, kurių procentiniai skirtumai yra didesni.
Bet kuriuo atveju rezultatas yra tas pats. Tai yra, taikant sukauptą kintamumo normą kiekvienam laikotarpiui, gaunamas galutinis laikotarpio kintamumo normos rezultatas.
Augimo tempo pavyzdys
Toliau parodysime pavyzdį, kuris iliustruoja šį skirtumą.
| Metai | BVP |
|---|---|
| 1 | 1.116 |
| 2 | 1.079 |
| 3 | 1.080 |
| 4 | 1.070 |
| 5 | 1.039 |
| 6 | 1.025 |
| 7 | 1.052 |
| 8 | 1.122 |
| 9 | 1.160 |
| 10 | 1.201 |
Aukščiau pateiktos lentelės vienetai matuojami doleriais.
Jei norime sužinoti apie 1-ųjų ir 10-ųjų metų svyravimą, turėsime, kad laikotarpio svyravimų rodiklis yra 7,62%. Kitaip tariant, per pastaruosius 10 metų kintamasis iš viso išaugo 7,62%. Jei apskaičiuojame sukauptą variacijos koeficientą, tai mums siūlo 0,737%.
Tai reiškia, kad norint pasiekti galutinį 7,62% augimą, kintamasis kiekvienais metais turėjo augti 0,737%. Jei padauginsime sukauptą variacijos koeficientą iš 10 metų, rezultatas bus 7,37%.
Kodėl skirtumas yra 0,25%? Nes 0,737% iš 1116 (1 metai) nėra tas pats, kas 0,737% iš 1192,2 (9 metai taikant metinę svyravimo normą). Todėl, kaip jau minėjome, kuo didesni svyravimai, tuo didesnis skirtumas bus tame skaičiavime. Apibendrinant galima teigti, kad klaida apskaičiuoti laikotarpio pokyčių greitį, pridedant kiekvieno laikotarpio pokyčių tempus.