Создан заказ №905413
4 января 2016
Задание 3 Имеются условные данные об объеме потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов
Как заказчик описал требования к работе:
Мой вариант №19.
Нужно сделать все расчеты в XL, так, чтобы считалось все формулами.
3-я задача
Фрагмент выполненной работы:
Задание 3:
Имеются условные данные об объеме потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов.
Требуется:
Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
Построить мультипликативную модель временного ряда.
Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Вариант 19
Кварталы t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Объём потребления электроэнергии yt 5,8 4,5 5,1 9,1 7,0 5,0 6,0 10,1 8,0 5,6 6,4 10,9 9,1 6,4 7,2 11,0
Решение:
Этап 1. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Анализ данных
Строим график на основе исходных данных:
Визуальный анализ данных позволяет сделать вывод о возможности использования мультипликативной модели, т.к. размах вариаций фактических значений относительно линии трендапостоянно возрастает: .
Этап 2. Расчет сезонной компоненты
Процедура этого этапа включает:
•расчет скользящей средней с шагом, равным 4;
•центрированной скользящей средней;
•оценку сезонной компоненты на основе деления уровня ряда на значение центрированной скользящей средней за соответствующей момент времени.
Результаты расчетов приведены в таблице:
Периодвремени Номерквартала Объём потребления электроэнергии Скользящаясредняя зачетыреквартала Центрированнаяскользящаясредняя Коэффициент сезонности
1 квартал 1 5,8
2 квартал 2 4,5
6,125
3 квартал 3 5,1
6,275 0,813
6,425
4 квартал 4 9,1
6,4875 1,403
6,55
1 квартал 5 7
6,6625 1,051
6,775
2 квартал 6 5
6,9 0,725
7,025
3 квартал 7 6
7,15 0,839
7,275
4 квартал 8 10,1
7,35 1,374
7,425
1 квартал 9 8
7,475 1,070
7,525
2 квартал 10 5,6
7,625 0,734
7,725
3 квартал 11 6,4
7,8625 0,814
8
4 квартал 12 10,9
8,1 1,346
8,2
1 квартал 13 9,1
8,3 1,096
8,4
2 квартал 14 6,4
8,4125 0,761
8,425
3 квартал 15 7,2
4 квартал 16 11
Далее определяются средние значения сезонной компонентыпо кварталам, и проводится их корректировка. Среднее значениедля каждого квартала года вычисляется на основе фактическиимеющихся данных по одноименным кварталам по рассматриваемым годам.
Сумма оценок сезонной компоненты должна равняться 4.
Если сумма не равна 4, то производится корректировка сезонной компоненты. Корректируем средние значения сезоннойкомпоненты с помощью корректирующего коэффициента , умножая на него поочередно каждую квартальнуюкомпоненту .
Результаты расчетов приведены к таблице:
Год Квартал
1 2 3 4
1 0,813 1,403
2 1,051 0,725 0,839 1,374
3 1,070 0,734 0,814 1,346
1,096 0,761
Итого
Оценка сезонной компоненты 3,217 2,220 2,466 4,123
Сумма сезонных компонент 12,026
Скорректированная сезоннаякомпонента 1,070 0,738 0,820 1,371
Сумма скорректированныхсезонных компонент 4,000
Этап 3. Определение тренда
На этом этапе проводится десезонализация данных путем деления фактических значений уровня ряда на скорректированныекоэффициенты сезонности по кварталам. Таким образом, получают значения, содержащие тренд и случайную компоненту:.
Номера кварталов Объём потребления электроэнергии Коэффициент сезонности Десезонализированный объемY / S = TE t t2 (T-E)·t
1 5,8 1,070 5,419811777 1 1 5,419812
2 4,5 0,738 6,09447198 2 4 12,18894
3 5,1 0,820 6,217835594 3 9 18,65351
4 9,1 1,371 6,636247031 4 16 26,54499
5 7 1,070 6,541152145 5 25 32,70576
6 5 0,738 6,771635533 6 36 40,62981
7 6 0,820 7,315100698 7 49 51,2057
8 10,1 1,371 7,365504947 8 64 58,92404
9 8 1,070 7,475602451 9 81 67,28042
10 5,6 0,738 7,584231797 10 100 75,84232
11 6,4 0,820 7,802774078 11 121 85,83051
12 10,9 1,371 7,948911279 12 144 95,38694
13 9,1 1,070 8,503497788 13 169 110,5455
14 6,4 0,738 8,667693482 14 196 121,3477
15 7,2 0,820 8,778120838 15 225 131,6718
16 11 1,371 8,021837071 16 256 128,3494
117,1444285 136 1496 1062,527
Далее осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Визуальное сравнение графиков фактических данных и десезонализированных данных дает возможность принять гипотезу о линейной модели тренда: .
Параметры определим из системы нормальных уравнений:
В результате расчетов составляем уравнение тренда:
Этап 4. Определение качества модели...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
5 января 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Задание 3
Имеются условные данные об объеме потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов.docx
2016-01-26 14:59
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо! Работа выполнена хорошо. единственное чего не хватило объяснений как считаются некоторые параметры.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
