+
Информация о работе
Подробнее о работе
Имеются условные данные об объемах продаж предприятия yt тыс руб за 2 недели День
- 3 страниц
- 2018 год
- 13 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Рассчитаем коэффициент автокорреляции 1-го порядка.
Коэффициенты автокорреляции со смещением (лагом) на k периодов находятся по формуле:
.
Рассчитаем коэффициент автокорреляции со смещением на 1 квартал.
Расчет коэффициента автокорреляции
День yt
yt+1 yt2 y2t+1 yt ∙yt+1
1 3 4 9 16 12
2 4 2 16 4 8
3 2 6 4 36 12
4 6 7 36 49 42
5 7 12 49 144 84
6 12 5 144 25 60
7 5 1 25 1 5
8 1 3 1 9 3
9 3 2 9 4 6
10 2 7 4 49 14
11 7 3 49 9 21
12 3 6 9 36 18
13 6 9 36 81 54
Итого 61 67 391 463 339
Построим коррелограмму
Лаг 1 2 3 4 5 6 7 8
Объем продаж, yt
-0,117 -0,12 -0,43 -0,44 -0,08 -0,29 0,45 0,58
Анализ значений автокорреляционной функции позволяет сделать вывод о наличии в изучаемом временном ряде линейной тенденции и сезонных колебаний периодичностью в 8 дней (rt,t-8=0.58 → 1)..
Построим мультипликативную модель временного ряда.
Общий вид мультипликативной модели следующий:
Y = T x S x E
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой (T), сезонной (S) и случайной (E) компонент.
Рассчитаем компоненты мультипликативной модели временного ряда.
Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого:
1.1. Найдем скользящие средние (гр. 3 таблицы). 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.).
t
yt
Скользящая средняя Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты (стлб.2 / стлб.4) t
1 3 - - - 1
2 4 - - - 2
3 2 - - - 3
4 6 3 - - 4
5 7 4 3.5 2 5
6 12 5 4.5 2.667 6
7 5 8.333 6.667 0.75 7
8 1 8 8.167 0.122 8
9 3 6 7 0.429 9
10 2 3 4.5 0.444 10
11 7 2 2.5 2.8 11
12 3 4 3 1 12
13 6 4 4 1.5 13
14 9 5.333
14
Шаг 2. Найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние (гр. 5 табл.). Эти оценки используются для расчета сезонной компоненты S. Для этого найдем средние за кажд
Отсутствует
Имеются условные данные об объемах продаж предприятия yt тыс. руб. за 2 недели.
День, t
пн
вт
ср чт
пт
сб
вск
Объем продаж, yt
3 4 2 6 7 12 5
1 3 2 7 3 6 9
Требуется:
Рассчитать коэффициент автокорреляции 1-го порядка. Построить коррелограмму и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
Построить мультипликативную модель временного ряда. Сделать прогноз на следующие два дня.
Проверить гипотезу о наличии автокорреляции в остатках для модели данного временного ряда.
Лаг ? 2 3 4 5 6 7 8
Объем продаж, yt
? -0,12 -0,43 -0,44 -0,08 -0,29 0,45 0,58
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
