Создан заказ №2604408
8 января 2018
Вариант 19 Контрольная работа по курсу «Эконометрика» В таблице приведены данные по годовому объему продаж моторного масла компаний API в Северной Америке
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать решение задач по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 19
Контрольная работа по курсу «Эконометрика»
В таблице приведены данные по годовому объему продаж моторного масла компаний API в Северной Америке:
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл. США)
2013 Сентябрь-декабрь 16
2014 Январь-апрель 12
2014 Май-август 10
2014 Сентябрь-декабрь 20
2015 Январь-апрель 14
2015 Май-август 11
2015 Сентябрь-декабрь 23
2016 Январь-апрель 17
2016 Май-август 13
2016 Сентябрь-декабрь 28
2017 Январь-апрель 20
2017 Май-август 15
2017 Сентябрь-декабрь 33
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Дать графическое изображение исходных данных. Определить какой модели (мультипликативной или аддитивной) соответствуют данные.
2. Показать наличие сезонных колебаний во временном ряде с помощью коэффициента автокорреляции, построить кореллограмму.
3. Применить различные методы сглаживания исходных данных – скользящих средних, скользящей медианы, экспоненциальную среднюю, выбрав соответствующие параметры шаблонов сглаживания; оценить и уточнить сезонную компоненту.
4. Выявить тенденцию (тренд) временного ряда. Выбрать подходящую математическую зависимость и вычислить коэффициенты регрессии тренда временного ряда.
5. Оценить достоверность модели с помощью остаточной компоненты и спрогнозировать показатели на будущие моменты времени.
Решение:
Рис. 1. График временного ряда
Из рисунка 1 видно, что исходный временной ряд содержит трендовую и сезонную компоненту. При этом можно предположить наличие линейной трендовой компоненты. Период сезонность сезонной компоненты равен трем. Наиболее точно исходный ряд будет описывать мультипликативная модель тренда и сезонности, поскольку амплитуда колебания сезонной компоненты увеличивается со временем.
2. Рассчитываем значения коэффициентов автокорреляции.
Лаг Коэффициент автокорреляции
1 -0,1244
2 -0,0707
3 0,9964
4 -0,2715
Строим кореллограмму:
Из кореллограммы видно, что наибольшая связь между уровнями временного ряда, взятыми с лагом 3, следовательно, есть сезонные колебания с периодом 3.
3. Применим различные методы сглаживания исходных данных.
Скользящая средняя
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл. США)
y Скользящая средняя
x Ошибка аппроксимации
2013 Сентябрь-декабрь 16 -
2014 Январь-апрель 12 12,67 6%
2014 Май-август 10 14,00 40%
2014 Сентябрь-декабрь 20 14,67 27%
2015 Январь-апрель 14 15,00 7%
2015 Май-август 11 16,00 45%
2015 Сентябрь-декабрь 23 17,00 26%
2016 Январь-апрель 17 17,67 4%
2016 Май-август 13 19,33 49%
2016 Сентябрь-декабрь 28 20,33 27%
2017 Январь-апрель 20 21,00 5%
2017 Май-август 15 22,67 51%
2017 Сентябрь-декабрь 33 -
Средняя 26%
Средняя ошибка аппроксимации сглаживания по скользящей средней составила
26%.
Скользящая медиана
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл. США)
y Скользящая медиана
x Ошибка аппроксимации
2013 Сентябрь-декабрь 16 -
2014 Январь-апрель 12 12,50 4%
2014 Май-август 10 13,00 30%
2014 Сентябрь-декабрь 20 16,00 20%
2015 Январь-апрель 14 14,75 5%
2015 Май-август 11 14,75 34%
2015 Сентябрь-декабрь 23 18,50 20%
2016 Январь-апрель 17 17,50 3%
2016 Май-август 13 17,75 37%
2016 Сентябрь-декабрь 28 22,25 21%
2017 Январь-апрель 20 20,75 4%
2017 Май-август 15 20,75 38%
2017 Сентябрь-декабрь 33 -
Средняя 20%
Средняя ошибка аппроксимации сглаживания по скользящей медиане составила
20%.
Экспоненциальная средняя
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл. США)
y Экспоненциальное среднее
x Ошибка аппроксимации
2013 Сентябрь-декабрь 16
-
2014 Январь-апрель 12 15,43 29%
2014 Май-август 10 14,65 47%
2014 Сентябрь-декабрь 20 15,42 23%
2015 Январь-апрель 14 15,21 9%
2015 Май-август 11 14,61 33%
2015 Сентябрь-декабрь 23 15,81 31%
2016 Январь-апрель 17 15,98 6%
2016 Май-август 13 15,55 20%
2016 Сентябрь-декабрь 28 17,33 38%
2017 Январь-апрель 20 17,71 11%
2017 Май-август 15 17,33 16%
2017 Сентябрь-декабрь 33 19,57 41%
Средняя 25%
Средняя ошибка аппроксимации сглаживания по экспоненциальной средней составила
25%.
Следовательно, наиболее сильно исходные данные сглаживает скользящая средняя.
Исключаем сезонную компоненту
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл. США) Скользящая средняя S
2013 Сентябрь-декабрь 16
2014 Январь-апрель 12 12,67 0,947
2014 Май-август 10 14,00 0,714
2014 Сентябрь-декабрь 20 14,67 1,364
2015 Январь-апрель 14 15,00 0,933
2015 Май-август 11 16,00 0,688
2015 Сентябрь-декабрь 23 17,00 1,353
2016 Январь-апрель 17 17,67 0,962
2016 Май-август 13 19,33 0,672
2016 Сентябрь-декабрь 28 20,33 1,377
2017 Январь-апрель 20 21,00 0,952
2017 Май-август 15 22,67 0,662
2017 Сентябрь-декабрь 33
Скорректируем сезонную компоненту:
Период
Год Январь-апрель Май-август Сентябрь-декабрь
2014 0,947 0,714 1,364
2015 0,933 0,688 1,353
2016 0,962 0,672 1,377
2017 0,952 0,662
Сумма
Средняя 0,949 0,684 1,365 2,997
Скорректированная сезонная компонента 0,950 0,685 1,366 3,000
Год Период Годовой объем продаж (млн. долл...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
9 января 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 19
Контрольная работа по курсу «Эконометрика»
В таблице приведены данные по годовому объему продаж моторного масла компаний API в Северной Америке.jpg
2018-10-10 22:31
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа выполнена на высшем уровнем. Вдобавок автор всё красиво оформил и пояснил. Рекомендую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
