АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Пример применения метода спектрального (Фурье) анализа

Читайте также:
  1. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  2. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  3. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  4. II. Документация как элемент метода бухгалтерского учета
  5. IХ. Примерный перечень вопросов к итоговой аттестации
  6. VI. ОСНОВЫ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА
  7. Адаптивные организационные структуры: достоинства, недостатки, особенности применения на практике
  8. Алгебраическое описание метода
  9. Алгоритм метода ветвей и границ
  10. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  11. Алгоритм управления запасами. Пример алгоритма с критическим уровнем.
  12. Аллергические реакции развиваются в независимости от дозы и длительности применения препаратов

Для оценки рассмотренного выше ряда значений уровня безработицы в Польше (1993-2005г.) с позиций спектрального анализа определим функцию спектральной плотности (сглаженную периодограмму) для выявления скрытых периодичностей.

В данном случае использование этого метода для оценки заведомо нестационарного процесса может привести лишь к определению общей формы спектральной плотности, при этом детали (спектральные особенности) окажутся размытыми.

Перед началом процедуры сократим временной ряд до 10 лет Sample/Set Range, введём период 1996:01 – 200:12.

Для оценивания функции спектральной плотности в меню выбирается опция Variable/Spectrum/Sample Periodogram или Variable/Spectrum/Bartlett lag window (рисунок 24 и 25), если используется метод сглаживания Бартлетта. Результаты оценки для первой процедуры представлены в текстовом и графическом виде (рисунок 26).

 

 

Рисунок 24 – Оценивание функции спектральной плотности

 

Рисунок 25 – Оценивание функции спектральной плотности с использованием метода Бартлетта (Bartlett).

 

 

Рисунок 26 – Результаты оценивания функции спектральной плотности

 

Основные показатели окна результатов оценки (рисунок 26):

- omega- круговые частоты гармоник (функций синус и косинус);

- scaled frequency – номера частот гармоник (i);

- periods – периоды гармоник;

- spectral density- cпектральная плотность.

Для данного ряда сглаженная периодограмма содержит резкий подъем в области низких частот, связанный с наличием детерминированной периодичности с очень большим (10-ти летним) периодом. Наличие эффекта сезонности проявляет себя в виде острого пика на 10-й частоте (периодичность с 12-ти месячным периодом), что подтверждает выводы предшествующего анализа данного ряда. Скрытых периодичностей не выявлено.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)