Анализ временных рядов
скачать (1182 kb.)
Доступные файлы (1):
| 1.doc | 1182kb. | 16.11.2011 01:40 |  скачать |
содержание
- Смотрите также:
- Анализ экономических финансово-временных рядов [ лабораторная работа ]
- Статистический анализ временных рядов [ курсовая работа ]
- 12. Введение в анализ временных рядов Виды временных рядов. Требования, предъявляемые к исходной информации [ документ ]
- Безрукова Е.Г., Руденчик Е.А. Прогнозирование статистических временных рядов [ документ ]
- Анализ временных рядов. Лекции [ документ ]
- Анализ временных рядов [ документ ]
- Руководство по применению статистических методов по ИСО 9001: 1994 г [ стандарт ]
- Mills T.C., Markellos R.N. The Econometric Modelling of Financial Time Series (3d edition) [ документ ]
- Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов [ документ ]
- Chatfield C. The Analysis of Time Series: An Introduction (Чатфилд К. Введение в анализ временных рядов) [ документ ]
- по временным рядам (презентация) [ лекция ]
- Молодой ученый 2010 №1-2. Том 1 [ документ ]
1.doc
СодержаниеВведение 2
Задание. 5
Графический анализ данных по импорту товаров. 8
1. Основные показатели динамики для временного ряда годовых данных. Приближенный прогноз на следующий год с использованием средних показателей динамики. 12
2. Проверка гипотезы о наличии тренда (критерий серий, критерий Фостера - Стюарта). 19
3. Анализ структуры временного ряда с использованием коэффициента автокорреляции. 25
4. Сглаживание временного ряда квартальных данных с помощью скользящих средних. 29
5. Модель временного ряда квартальных данных с учетом сезонных колебаний. 32
6.Оценка адекватности и точности модели. Прогнозирование на 2006 год (по кварталам и в целом). 43
Заключение 53
Список используемой литературы 54
Введение
В современных условиях управленческие решения должны приниматься лишь на основе тщательного анализа имеющейся информации. Для решения подобных задач предназначен аппарат прикладной статистики, составной частью которого являются статистические методы прогнозирования. Эти методы позволяют выявить закономерности на фоне случайностей, сделать обоснованные прогнозы и выявить вероятность их выполнения.
При рассмотрении классической модели регрессии характер экспериментальных данных не имеет принципиального значения. Методы исследования моделей, основанных на данных пространственных выборок и временных рядов, существенно отличаются. Это можно объяснить тем, что наблюдения во временных рядах нельзя считать независимыми.
Под временным рядом понимается последовательность наблюдений некоторого признака (случайной величины) Y в последовательные моменты времени. Отдельные наблюдения называются уровнями ряда, которые будем обозначать yt (t=1,2,…,n), где n-число уровней.
В общем виде при исследовании временного ряда yt выделяются несколько составляющих:
(t=1,2,…,n) – аддитивная модель,или
- мультипликативная модель
- тренд, плавно меняющаяся компонента, описывающая чистое влияние долговременных факторов, то есть длительную тенденцию изменения признака;
- сезонная компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень длительного периода;
- циклическая компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение длительных периодов;
- случайная компонента, отражающая влияние неподдающихся учету и регистрации случайных факторов.Нужно обратить внимание на то, что в отличие от случайной компоненты первые три составляющие являются закономерными, неслучайными.
Наиболее важной задачей при исследовании временных рядов является выявление и статистическая оценка основной тенденции развития изучаемого процесса и отклонений от нее.
Целью данной курсовой работы является изучение и анализ импорта товаров в страны вне СНГ. Необходимо определить основные показатели динамики для временного ряда, проверить гипотезу о наличии тренда, проанализировать структуру временного ряда с помощью коэффициента автокорреляции, провести сглаживание временного ряда, получить модель временного ряда с учетом сезонных колебаний и оценить адекватность и точность полученной модели.
Задание.
Вариант 6
Имеются данные об импорте товаров (в страны вне СНГ), млрд.долларов США.
Используя предоставленные данные необходимо:
Определить основные показатели динамики для временного ряда годовых данных. Сделать приближенный прогноз на следующий год с использованием средних показателей динамики.
Проверить гипотезу о наличии тренда (критерий серий, Критерий Фостера - Стюарта).
Проанализировать структуру временного ряда с использованием коэффициента автокорреляции.
Сгладить временной ряд квартальных данных с помощью скользящих средних.
Получить модель временного ряда квартальных данных с учетом сезонных колебаний.
Оценить адекватность и точность модели. Сделать прогноз на 2006 год (по кварталам и в целом).
| Таблица 1 Импорт товаров за 2002,2003,2004,2005 ,2006 годы | 2002 | 48.8 | 9.8 | 11.8 | 12.6 | 14.6 | 2.9 | 3.2 | 3.8 | 4.1 | 3.8 | 4.0 | 4.4 | 4.1 | 4.1 | 4.8 | 4.6 | 5.2 |
| 2003 | 61.0 | 12.9 | 14.7 | 15.5 | 17.8 | 3.8 | 4.2 | 4.9 | 5.0 | 4.8 | 4.9 | 5.3 | 5.0 | 5.2 | 5.6 | 5.4 | 6.8 | |
| 2004 | 77.5 | 16.0 | 18.0 | 19.8 | 23.7 | 4.5 | 5.3 | 6.3 | 6.1 | 5.7 | 6.2 | 6.6 | 6.6 | 6.6 | 7.1 | 7.6 | 9.0 | |
| 2005 | 103.5 | 21.0 | 23.9 | 26.9 | 31.7 | 5.7 | 7.0 | 8.3 | 7.9 | 7.9 | 8.2 | 9.0 | 8.9 | 8.9 | 9.6 | 10.4 | 11.8 | |
| 2006 | | 26.6 | 32.0 | | | 7.1 | 8.8 | 10.7 | 9.6 | 10.9 | 11.5 | | | | | | | |
| Импорт товаров в (страны вне СНГ), млрд.долларов США | Всего за год | I | II | III | IV | Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Ноябрь | Декабрь | |
| Кварталы | ||||||||||||||||||
Скачать файл (1182 kb.)