АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Тема 6. Модели временных рядов

Читайте также:
  1. Ambient media в контексте современных рекламных кампаний
  2. II. Право на фабричные рисунки и модели (прикладное искусство), на товарные знаки и фирму
  3. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  4. Аддитивная и мульпликативная модели временного ряда
  5. Адекватность трендовой модели
  6. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  7. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).
  8. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  9. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  10. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки, формулы для расчета статистики.
  11. Альтернативные модели потребления.
  12. Анализ временных рядов

 

Элементы временного ряда. Идентификация структуры временного ряда. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции. Аддитивная и мультипликативная модели. Модели Бокса-Дженкинса.

Задачи изучения темы:

· научиться выделять основные компоненты временного ряда,

· научиться определять автокорреляционную функцию временного ряда и использовать ее для исследования ряда.

· научиться строить мультипликативную и аддитивную модели временного ряда и использовать их для прогнозирования,

· получить представление о методологии исследования временных рядов Бокса-Дженкинса.

Теоретический материал

Компоненты уровней ряда динамики.

· Основная тенденция развития (тренд) ( ) – результат влияния постоянно действующих факторов.

· Сезонная составляющая ( ) – результат влияния периодически действующих факторов.

· Случайная компонента (ошибка) ( ) – результат влияния случайных факторов.

Общая модель временных рядов.

Уровень ряда представляет собой функцию от указанных компонент:

 

.

 

Виды моделей временных рядов.

В зависимости от вида функции различают следующие виды моделей временных рядов:

· Аддитивная модель:

 

;

 

· Мультипликативная модель:

.

 

Каждому виду модели соответствует свои методы определения составляющих компонент.

 

Изучение тренда.

Виды трендов.

· Тенденция среднего уровня – детерминированная составляющая явления

· Тенденция дисперсии – характеризует динамику отклонений между эмпирическими уровнями и детерминированной компонентой ряда

· Тенденция автокорреляции – характеризует тенденцию изменения связи между отдельными уровнями ряда динамики.

Этапы изучения тренда.

· Тестирование ряда динамики на наличие тренда

· Выделение тренда (выравнивание временного ряда).


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)