Создан заказ №2797550
20 марта 2018
(20 баллов) Используя наблюдённые уровни временного ряда оцените сезонную составляющую и вычислите прогнозные значения ряда
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:
(20 баллов). Используя наблюдённые уровни временного ряда, оцените сезонную составляющую и вычислите прогнозные значения ряда.
год квартал млрд р
2000 1 516,1
2 784,3
3 1250,6
4 1098,9
2001 5 597,9
6 916,7
7 1511,3
8 1312,2
2002 9 712,8
10 889,9
11 1186
12 1376,8
2004 13 672,1
14 994
15 1677,1
16 1332,7
2004 17 786,5
18 1183,2
19 1844,7
20 1625,4
2005 21 951,9
22 1200,1
23 2002,2
24 1752,1
2006 25 1078,7
26 1454,6
27 2319
28 2236,1
2007 29 1438,8
30 2019,9
31 2838,6
32 2819,3
Решение:
Простейший подход к моделированию сезонных колебаний – это расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ряда.
Общий вид аддитивной модели следующий:
.
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой (), сезонной () и случайной () компонент.
Общий вид мультипликативной модели выглядит так:
.
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как произведение трендовой (), сезонной () и случайной () компонент.
Выбор одной из двух моделей осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Если амплитуда колебаний приблизительно постоянна, строят аддитивную модель временного ряда, в которой значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, строят мультипликативную модель временного ряда, которая ставит уровни ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.
В результате визуального анализа графика делаем вывод о возможности использования аддитивной модели, так как размах вариаций фактических значений относительно линии тренда не меняется, то есть примерно одинаков в течение анализируемого периода времени.
Рассчитаем несколько последовательных коэффициентов автокорреляции.
Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы позволяет определить лаг, при котором автокорреляция наиболее высокая, а следовательно, и лаг, при котором связь между текущим и предыдущими уровнями ряда наиболее тесная, т.е. при помощи анализа автокорреляционной функции и коррелограммы можно выявить структуру ряда.
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только тенденцию. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка , то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в моментов времени.
Коэффициенты автокорреляции со смещением (лагом) на k периодов находятся по формуле:
.
Аналогично находим коэффициенты автокорреляции, а все полученные значения заносим в сводную таблицу.
Лаг Коэффициент автокорреляции уровней
1 0,606
2 0,094
3 0,485
4 0,953
5 0,488
6 -0,148
7 0,343
8 0,924
9 0,422
10 -0,251
Коррелограмма:
Вывод: в данном ряду динамики имеется тенденция (r t,t-1 = 0.606 → 1). А также имеются периодические колебания с периодом, равным 4 (rt,t-4=0.95 → 1).
Рассчитаем компоненты аддитивной модели временного ряда.
Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого:
1.1. Просуммируем уровни ряда последовательно за каждые четыре квартала со сдвигом на один момент времени и определим условные годовые объемы потребления электроэнергии (гр. 3 табл. 1).
1.2. Разделив полученные суммы на 4, найдем скользящие средние (гр. 4 табл. 1). Полученные таким образом выровненные значения уже не содержат сезонной компоненты.
1.3. Приведем эти значения в соответствие с фактическими моментами времени, для чего найдем средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние (гр. 5 табл. 1).
Таблица 1
№ квартала,
Количество правонарушений,
Итого за четыре квартала Скользящая средняя за четыре квартала Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
1 2 3 4 5 6
1 516,1 – – – –
2 784,3 3649,9 912,475 – –
3 1250,6 3731,7 932,925 922,7 327,900
4 1098,9 3864,1 966,025 949,475 149,425
5 597,9 4124,8 1031,2 998,6125 -400,713
6 916,7 4338,1 1084,525 1057,8625 -141,163
7 1511,3 4453 1113,25 1098,8875 412,413
8 1312,2 4426,2 1106,55 1109,9 202,300
9 712,8 4100,9 1025,225 1065,8875 -353,088
10 889,9 4165,5 1041,375 1033,3 -143,400
11 1186 4124,8 1031,2 1036,2875 149,713
12 1376,8 4228,9 1057,225 1044,2125 332,588
13 672,1 4720 1180 1118,6125 -446,513
14 994 4675,9 1168,975 1174,4875 -180,488
15 1677,1 4790,3 1197,575 1183,275 493,825
16 1332,7 4979,5 1244,875 1221,225 111,475
17 786,5 5147,1 1286,775 1265,825 -479,325
18 1183,2 5439,8 1359,95 1323,3625 -140,163
19 1844,7 5605,2 1401,3 1380,625 464,075
20 1625,4 5622,1 1405,525 1403,4125 221,988
21 951,9 5779,6 1444,9 1425,2125 -473,313
22 1200,1 5906,3 1476,575 1460,7375 -260,638
23 2002,2 6033,1 1508,275 1492,425 509,775
24 1752,1 6287,6 1571,9 1540,0875 212,013
25 1078,7 6604,4 1651,1 1611,5 -532,800
26 1454,6 7088,4 1772,1 1711,6 -257,000
27 2319 7448,5 1862,125 1817,1125 501,888
28 2236,1 8013,8 2003,45 1932,7875 303,313
29 1438,8 8533,4 2133,35 2068,4 -629,600
30 2019,9 9116,6 2279,15 2206,25 -186,350
31 2838,6 – – – –
32 2819,3 – – – –
Шаг 2. Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними (гр. 6 табл. 2). Используем эти оценки для расчета значений сезонной компоненты (табл. 2). Для этого найдем средние за каждый квартал (по всем годам) оценки сезонной компоненты . В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются...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
21 марта 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
(20 баллов) Используя наблюдённые уровни временного ряда оцените сезонную составляющую и вычислите прогнозные значения ряда.jpg
2020-06-01 20:27
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.6
Положительно
Автор вовремя отвечает,идет на уступки,работу отправил раньше срока!Нареканий к работе не было,спасибо!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
