+
Информация о работе
Подробнее о работе
Имеются условные данные об изменении результирующего показателя для соответствующих моментов (уровне
- 3 страниц
- 2017 год
- 19 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Построим график исходных данных:
В качестве подтверждения наличия тенденции можно воспользоваться коррелограммой.
Лаг Коэф.коррел.
1 0.8098
2 0.4536
3 0.1795
4 0.1321
5 0.1755
Так как наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то временной ряд содержит тенденцию. Кроме того, с увеличением лага корреляция монотонно убывает, что свидетельствует о стационарности ряда, вероятностные свойства которого не изменяются во времени. Коэффициенты автокорреляции были получены с помощью статистической функции КОРРЕЛ.
К исходным данным применяем модель с мультипликативной компонентой:
Y = Т S Е.
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как произведение трендовой (), сезонной () и случайной () компонент.
Построение мультипликативной модели сводится к расчету значений
, и для каждого уровня ряда.
Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого:
1.1. Просуммируем уровни ряда последовательно за каждые три года со сдвигом на один момент времени и определим условную цену .
Разделив полученные суммы на 3, найдем скользящие средние (гр. 3 табл. 2.1). Полученные таким образом выровненные значения уже не содержат сезонной компоненты.
1.2. Приведем эти значения в соответствие с фактическими моментами времени, для чего найдем средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние (гр. 4 табл. 2.1).
Таблица 2.1
№ года
Цена
Скользящая средняя за три года Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
1 2 3 4 5
1 73.8
- -
2 72.6 84.43 - -
3 106.9 139.00 111.72 0.957
4 237.5 186.37 162.68 1.460
5 214.7 199.93 193.15 1.112
6 147.6 188.40 194.17 0.760
7 202.9 202.30 195.35 1.039
8 256.4 236.30 219.30 1.169
9 249.6 268.80 252.55 0.988
10 300.4 288.90 278.85 1.077
11 316.7 297.23 293.07 1.081
12 274.6 277.00 287.12 0.956
13 239.7 245.40 261.20 0.918
14 221.9 230.77 238.08 0.932
15 230.7 229.17 229.97 1.003
16 234.9 238.
Отсутствует
Имеются условные данные об изменении результирующего показателя для соответствующих моментов (уровней) времени t.
Требуется:
Построить мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
Оценить качество модели, рассчитав коэффициент детерминации R2.
Сделать прогноз на 2 уровня вперед.
Вариант 22
Год Цена Год Цена Год Цена Год Цена
1970 73.8 1977 256.4 1984 230.7 1991 249.3
1971 72.6 1978 249.6 1985 234.9 1992 242.9
1972 106.9 1979 300.4 1986 248.5 1993 234.3
1973 237.5 1980 316.7 1987 333.0 1994 287.9
1974 214.7 1981 274.6 1988 403.2 1995 356.2
1975 147.6 1982 239.7 1989 386.3 1996 348.3
1976 202.9 1983 221.9 1990 341.5
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
