Создан заказ №3076762
30 мая 2018
кварталов Требуется Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать решение задач по эконометрике ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
кварталов.
Требуется:
Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Вариант 6
1 5,3 9 8,2
2 4,7 10 5,5
3 5,2 11 6,5
4 9,1 12 11,0
5 7,0 13 8,9
6 5,0 14 6,5
7 6,0 15 7,3
8 10,1 16 11,2
Решение:
Построим поле корреляции:
Уже исходя из графика видно, что значения образуют пилообразную фигуру. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Рассчитаем несколько последовательных коэффициентов автокорреляции. Для этого составляем первую вспомогательную таблицу.
1 2 3 4 5 6 7 8
1 5,3 – – – – – –
2 4,7 5,3 -2,780 -1,787 4,967 7,728 3,192
3 5,2 4,7 -2,280 -2,387 5,442 5,198 5,696
4 9,1 5,2 1,620 -1,887 -3,056 2,624 3,560
5 7 9,1 -0,480 2,013 -0,966 0,230 4,054
6 5 7 -2,480 -0,087 0,215 6,150 0,008
7 6 5 -1,480 -2,087 3,088 2,190 4,354
8 10,1 6 2,620 -1,087 -2,847 6,864 1,181
9 8,2 10,1 0,720 3,013 2,170 0,518 9,080
10 5,5 8,2 -1,980 1,113 -2,204 3,920 1,240
11 6,5 5,5 -0,980 -1,587 1,555 0,960 2,518
12 11 6,5 3,520 -0,587 -2,065 12,390 0,344
13 8,9 11 1,420 3,913 5,557 2,016 15,314
14 6,5 8,9 -0,980 1,813 -1,777 0,960 3,288
15 7,3 6,5 -0,180 -0,587 0,106 0,032 0,344
16 11,2 7,3 3,720 0,213 0,794 13,838 0,046
Сумма 112,2 106,3 0,00 0,00 10,976 65,624 54,22
Среднее значение 7,480 7,087 – – – – –
Следует заметить, что среднее значение получается путем деления не на 16, а на 15, т.к. у нас теперь на одно наблюдение меньше.
Теперь вычисляем коэффициент автокорреляции первого порядка по формуле
где
Коэффициент автокорреляции первого порядка:
Составляем вспомогательную таблицу для расчета коэффициента автокорреляции второго порядка.
1 2 3 4 5 6 7 8
1 5,3 – – – – – –
2 4,7 – – – – – –
3 5,2 5,3 -2,479 -1,771 4,391 6,143 3,138
4 9,1 4,7 1,421 -2,371 -3,371 2,020 5,624
5 7 5,2 -0,679 -1,871 1,270 0,460 3,502
6 5 9,1 -2,679 2,029 -5,434 7,175 4,115
7 6 7 -1,679 -0,071 0,120 2,818 0,005
8 10,1 5 2,421 -2,071 -5,016 5,863 4,291
9 8,2 6 0,521 -1,071 -0,559 0,272 1,148
10 5,5 10,1 -2,179 3,029 -6,598 4,746 9,172
11 6,5 8,2 -1,179 1,129 -1,330 1,389 1,274
12 11 5,5 3,321 -1,571 -5,219 11,032 2,469
13 8,9 6,5 1,221 -0,571 -0,698 1,492 0,327
14 6,5 11 -1,179 3,929 -4,630 1,389 15,434
15 7,3 8,9 -0,379 1,829 -0,692 0,143 3,344
16 11,2 6,5 3,521 -0,571 -2,012 12,400 0,327
Сумма 107,500 99,000 0,000 0,000 -29,779 57,344 54,169
Среднее 7,679 7,071 – – – – –
Следовательно
.
Аналогично находим коэффициенты автокорреляции более высоких порядков, а все полученные значения заносим в сводную таблицу.
Лаг Коэффициент автокорреляции уровней
1 0,184
2 -0,534
3 0,106
4 0,981
5 0,152
6 -0,661
7 -0,014
8 0,952
9 0,153
Коррелограмма:
Анализ коррелограммы и графика исходных уровней временного ряда позволяет сделать вывод о наличии в изучаемом временном ряде сезонных колебаний периодичностью в четыре квартала.
Построение мультипликативной модели.
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 правонарушения (гр. 3 табл.).
1.2. Разделив полученные суммы на 4, найдем скользящие средние (гр. 4 табл.). 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.).
№ квартала,
Итого за четыре квартала Скользящая средняя за четыре квартала Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
1 2 3 4 5 6
1 5,3 – – – –
2 4,7 24,3 6,075 – –
3 5,2 26 6,5 6,2875 0,827
4 9,1 26,3 6,575 6,5375 1,392
5 7 27,1 6,775 6,675 1,049
6 5 28,1 7,025 6,9 0,725
7 6 29,3 7,325 7,175 0,836
8 10,1 29,8 7,45 7,3875 1,367
9 8,2 30,3 7,575 7,5125 1,092
10 5,5 31,2 7,8 7,6875 0,715
11 6,5 31,9 7,975 7,8875 0,824
12 11 32,9 8,225 8,1 1,358
13 8,9 33,7 8,425 8,325 1,069
14 6,5 33,9 8,475 8,45 0,769
15 7,3 – – – –
16 11,2 – – – –
Шаг 2. Найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние (гр. 6 табл.). Эти оценки используются для расчета сезонной компоненты . Для этого найдем средние за каждый квартал оценки сезонной компоненты . Считается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В мультипликативной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна числу периодов в цикле...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
31 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
кварталов
Требуется
Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.jpg
2018-06-29 20:59
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Данный автор невероятно выручил меня в трудной ситуации, советую всем с ним работать!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
