Создан заказ №2547035
14 декабря 2017
Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда
Как заказчик описал требования к работе:
вариант №7 оформить в ворде со скринами из Excel + файл Exell
Фрагмент выполненной работы:
Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн. р.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) этого показателя (повариантно) приведен ниже в таблице
Номер варианта
Номер наблюдения ( t = 1,2,…,9)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
7 20 27 30 41 45 51 51 55 61
Требуется:
1) Проверить наличие тренда графическим методом с использованием Мастера диаграмм. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Сделать вывод.
Построить линейную модель , параметры которой оценить МНК ( - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
с использованием Анализа данных;
с использованием Поиска решений.
Дать экономическую интерпретацию параметрам модели.
2) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации.
3) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%). Указать ширину доверительного интервала. Привести график.
Решение:
1) Проверить наличие тренда графическим методом с использованием Мастера диаграмм.
Рис. 1.
В нашем примере диаграмма рассеяния имеет вид, приведенный на рис. 1. Вытянутость облака точек на диаграмме рассеяния вдоль наклонной прямой позволяет сделать предположение о том, что существует некоторая объективная тенденция прямой линейной связи между значениями переменных x и y.
Построить линейную модель , параметры которой оценить МНК ( - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
Для вычисления параметров модели следует воспользоваться формулами (3.3.5). Промежуточные расчеты приведены в таблице 1.
Табл. 1.
№ t Спрос - Y Расход - Остатки
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 20 -22,33 -4 16 89,33 22,33 -2,33 5,44
2 2 27 -15,33 -3 9 46,00 27,33 -0,33 0,11
3 3 30 -12,33 -2 4 24,67 32,33 -2,33 5,44
4 4 41 -1,33 -1 1 1,33 37,33 3,67 13,44
5 5 45 2,67 0 0 0,00 42,33 2,67 7,11
6 6 51 8,67 1 1 8,67 47,33 3,67 13,44
7 7 51 8,67 2 4 17,33 52,33 -1,33 1,78
8 8 55 12,67 3 9 38,00 57,33 -2,33 5,44
9 9 61 18,67 4 16 74,67 62,33 -1,33 1,78
сумма 45 381 0,00 0 60 300 381 0,00 54,00
среднее 5 42,33 0,00 0,00
33,33
0,00
,
= 42,33 – 5,00* 5= 17,33.
с использованием Анализа данных:
Выберите команду СервисАнализ данных (В Excel 2007)
В диалоговом окне Анализ данных выберите инструмент Регрессия, а затем щелкните на кнопке ОК
В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y введите адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал Т введите адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.
Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.
Выберите параметры вывода. В данном примере Выходной интервал $A$17.
В поле Остатки поставьте необходимые флажки.
ОК.
Рисунок 2. Диалоговое окно Регрессия подготовлено к построению модели регрессии.
На рис. 3. показаны таблицы протокола регрессионного анализа, в которых отражены основные итоги расчетов
Рис.3.. Фрагмент протокола выполнения регрессионного анализа
Построена модель зависимости расходов от дохода:
.
При увеличении дохода времени t на 1 неделю спрос Y(t) (млн. р.) на кредитные ресурсы финансовой компании увеличивается в среднем на 2,63 млн. руб.
2) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации.
Качество модели оценивается коэффициентом детерминацииR2.
Величина R2 = 0,965 означает, что спрос на кредитные ресурсы финансовой компании можно объяснить 96,5% вариации (разброса) времени.
Точность модели оценим с помощью средней ошибки аппроксимации:
Средняя ошибка аппроксимации вычисляется по формуле:
Найдем величину средней ошибки аппроксимации :
.
Еотн=5,75%. Точность модели хорошая.
Оценим значимость уравнения регрессии с помощью критерия Фишера.
Расчетное значение F- критерия вычислим по формуле
Расчетное значение F- критерия Фишера можно найти в таблице Дисперсионный анализ протокола EXCEL.
Уравнение регрессии значимо на уровне α, если расчетное значение F>Fтабл., гдеFтабл. – табличное значение F-критерия Фишера
Табличное значение F-критерия можно найти с помощью функции FРАСПОБР...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
15 декабря 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.docx
2018-12-24 09:45
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа была выполнена раньше срока, все требования соблюдены. Получила максимальный балл. Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
