Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

2 1 2 10 В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(1) (млн р

  • 3 страниц
  • 2017 год
  • 16 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

vladmozdok

110 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Проверим наличие аномальных наблюдений.

Проверим наличие аномальных наблюдений с помощью критерия Ирвина:
Рассчитываем коэффициенты анормальности наблюдений (критерий Ирвина): 
, ,
Если превышает табличное значение, то уровень считается аномальным и такие наблюдения нужно исключить из временного ряда и заменить их расчетными значениями (например, среднее из соседних значений). Рассчитаем коэффициенты критерия Ирвина:
, ,

Табличное значение критерия Ирвина при , .
Так как все значения критерия Ирвина не превышают табличное значение, значит, уровни считаются не аномальным и их не следует удалить из рассмотрения.
Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
использованием Поиска решений:
Построим линейную модель регрессии Y от t. Для проведения регрессионного анализа выполните следующие действия:
Выберите команду Сервис Анализ данных.
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 Х введите адрес диапазона, который содержат значения независимой переменной t Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.
Выберите параметры вывода. В данном примере Новая рабочая книга.
В поле График подбора поставьте флажок.
В поле Остатки поставьте необходимые флажки и нажмите кнопку ОК.
Результа

Отсутствует

2.1-2.10. В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(1) (млн. р.) на кредитные ресурсы финансовойкомпании. Временной ряд Y(1) этого показателя (повариантно)приведен в таблице.

Номер варианта Номер наблюдения ( t = 1,2,…,9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 10 14 21 24 33 41 44 47 49


Требуется:
1) Проверить наличие аномальных наблюдений.
2) Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
a) использованием Поиска решений;
b) использованием матричных функций;
c) использованием Мастера диаграмм.
3) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости оста-
точной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
4) Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки
аппроксимации.
5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный
интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%).
6) Построить адаптивную модель Брауна Y(t) = a 0+ a 1k с параметром сглаживания α= 0,4 и α= 0,7; выбрать лучшее значение параметра сглаживания α.
7) Фактические значения показателя, результаты моделирования по двум
моделям (Y(t) = a 0+ a 1k и лучшей модели Брауна) и прогнозирования представить графически.

Отсутствует

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Контрольную работу», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

Проверим наличие аномальных наблюдений.

Проверим наличие аномальных наблюдений с помощью критерия Ирвина:
Рассчитываем коэффициенты анормальности наблюдений (критерий Ирвина): 
, ,
Если превышает табличное значение, то уровень считается аномальным и такие наблюдения нужно исключить из временного ряда и заменить их расчетными значениями (например, среднее из соседних значений). Рассчитаем коэффициенты критерия Ирвина:
, ,

Табличное значение критерия Ирвина при , .
Так как все значения критерия Ирвина не превышают табличное значение, значит, уровни считаются не аномальным и их не следует удалить из рассмотрения.
Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
использованием Поиска решений:
Построим линейную модель регрессии Y от t. Для проведения регрессионного анализа выполните следующие действия:
Выберите команду Сервис Анализ данных.
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 Х введите адрес диапазона, который содержат значения независимой переменной t Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.
Выберите параметры вывода. В данном примере Новая рабочая книга.
В поле График подбора поставьте флажок.
В поле Остатки поставьте необходимые флажки и нажмите кнопку ОК.
Результа

Отсутствует

2.1-2.10. В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(1) (млн. р.) на кредитные ресурсы финансовойкомпании. Временной ряд Y(1) этого показателя (повариантно)приведен в таблице.

Номер варианта Номер наблюдения ( t = 1,2,…,9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 10 14 21 24 33 41 44 47 49


Требуется:
1) Проверить наличие аномальных наблюдений.
2) Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
a) использованием Поиска решений;
b) использованием матричных функций;
c) использованием Мастера диаграмм.
3) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости оста-
точной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
4) Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки
аппроксимации.
5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный
интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%).
6) Построить адаптивную модель Брауна Y(t) = a 0+ a 1k с параметром сглаживания α= 0,4 и α= 0,7; выбрать лучшее значение параметра сглаживания α.
7) Фактические значения показателя, результаты моделирования по двум
моделям (Y(t) = a 0+ a 1k и лучшей модели Брауна) и прогнозирования представить графически.

Отсутствует

Купить эту работу

2 1 2 10 В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(1) (млн р

110 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 200 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

11 марта 2020 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
vladmozdok
4
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—5 дней
110 ₽ Цена от 200 ₽

5 Похожих работ

Отзывы студентов

Отзыв Irina Andreeva об авторе vladmozdok 2015-09-06
Контрольная работа

Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)

Общая оценка 5
Отзыв Raze об авторе vladmozdok 2015-12-28
Контрольная работа

Благодарю за работу по эконометрике, выполнено качественно и в срок и с наступающим Новым Годом)

Общая оценка 5
Отзыв Леонид Леонид об авторе vladmozdok 2016-12-05
Контрольная работа

Спасибо!

Общая оценка 5
Отзыв Марина [email protected] об авторе vladmozdok 2018-08-29
Контрольная работа

Сдано на "отлично"! Спасибо за помощь!

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Анализ и эконометрическое моделирование потоков денежных средств (на основе данных финансовой отчетности ОАО «Ростелеком»)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2400 ₽
Готовая работа

Анализ динамики и структуры цены автомобилей

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Анализ и прогнозирование ценовой динамики фондового рынка

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Эконометрическое моделирование с использованием временных рядов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Разработка и оптимизация бизнес-процесса «Обеспечение локомотивных бригад Филиала ОАО «РЖД» Октябрьская железная дорога»

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

эконометрический анализ показателей строительных компаний из различных субъектов РФ за период 2008-2014

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Моделирование ценообразования на региональном рынке жилья

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
50000 ₽
Готовая работа

Разработка и оптимизация бизнес-процесса «Обеспечение локомотивных бригад Филиала ОАО «РЖД» Октябрьская железная дорога»

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Формирование прибыли и направления её увеличения в организации

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Потребительский кредит: основные виды, способы предоставления, риски. на примере ВТБ24

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4800 ₽
Готовая работа

Диплом Повышение качества трудовой жизни

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Система предварительной оценки стоимости жилого фонда.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3300 ₽