рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Требования к исходной информации

Требования к исходной информации - раздел Экономика, ЭКОНОМЕТРИКА Применяемые При Обработке Временных Рядов Методы Во Многом Опираются На Метод...

Применяемые при обработке временных рядов методы во многом опираются на методы математической статистики, которые базируются на достаточно жестких требованиях к исходным данным (таким как однородность данных, сопоставимость, предположения о типе их распределения и т. д.).

 

Сопоставимостьдостигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования динамического ряда.

Уровни во временных рядах должны иметь одинаковые:

- единицы измерения;

- шаг наблюдений;

- интервал времени;

- методику расчета;

- элементы, относящиеся к неизменной совокупности.

Однородностьданных означает отсутствие сильных изломов тенденций, а также аномальных (т.е. резко выделяющихся, нетипичных для данного ряда)наблюдений.

 

Аномальные наблюдения проявляются в виде сильного изменения уровня – скачка или спада – с последующим приблизительным восстановлением предыдущего уровня.

Наличие аномалии резко искажает результаты моделирования. Поэтому аномальные наблюдения необходимо исключить из временного ряда, заменив их расчетными значениями

 

Устойчивостьхарактеризуется преобладанием закономерности над случайностью в изменении уровней ряда.

 

На графиках устойчивых временных рядов закономерность прослеживается визуально, на графиках неустойчивых рядов изменения последовательных уровней представляются хаотичными, и поэтому поиск закономерностей в формировании значений уровней таких рядов лишен смысла.

 

Требование полноты данных обусловливается тем, что закономерность может обнаружиться лишь при наличии минимально допустимого объема наблюдений.

 

Следует иметь в виду, что при исследовании временных рядов экономических данных проверка выполнимости перечисленных требований в должной мере зачастую невозможна.

Поэтому выводы, полученные на базе формально-статистического инструментария, должны восприниматься с осторожностью и дополняться содержательным анализом.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ЭКОНОМЕТРИКА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ... МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ... Кафедра ИС и ПМ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Требования к исходной информации

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Временной ряд – это набор чисел, привязанный к последовательным, обычно равноотстоящим моментам времени.
  Числа, составляющие временной ряд и получающиеся в результате наблюдения за ходом некоторого процесса, называются уровнями временного ряда или элементами.

Этапы построения прогноза по временным рядам.
  экстраполяционное[1] прогнозирование экономических процессов, представленных одномерными временными рядами, сводится к выполнению следующих основны

Предварительный анализ данных.
В ходе предварительного анализа определяют соответствие имею­щихся данных требованиям, предъявляемым к ним математическими ме­тодами (объективности, сопоставимости, полноты, однородности и устойчив

Решение
Результаты расчетов по методу Ирвина приведены в табл1.3.  

Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий.
Этот критерий «улавливает» постепенное смещение среднего значения в исследуемом распределении не только монотонного, но и более общего, например, периодического характера. Так же

Метод простой скользящей средней.
  1. Согласно этому методу определяется количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания. При этом используют правило: если необходи

Процедура продолжается до тех пор, пока в интервал сглаживания не войдет последнее наблюдение временного ряда.
  Недостатком метода является невключение в процедуру сглаживания первых и последних p наблюдений временного ряда.   Метод простой скользящей средней

Этот метод отличается от предыдущего тем, что сглаживание внутри интервала производится не по прямой, а по кривой более высокого порядка.
Это обусловлено тем, что суммирование членов ряда, входящих в интервал сглаживания, производится с определенными весами, рассчитанными по методу наименьших квадратов. Если сгл

Метод экспоненциального сглаживания.
Рассмотренные методы простой и взвешенной скользящей средней не дают возможности сгладить первые и последние p наблюдений временного ряда. Отсутствие сглаженных первых наблюдений не так ва

Показатель среднего абсолютного прироста используется для построения простейших так называемых наивных прогнозов.
Прогноз на k- шагов вперед на момент вре­мени t=n+1получается по формуле:

Порядок коэффициентов автокорреляции определяет временной лаг: первого порядка (при t= 1), второго порядка (при t= 2) и т. д.
Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго, третьего и т.д. порядков называют автокорреляционной функцией.   Знач

На практике, как правило, при вычислении автокорреляции используется формула (1.13).
  Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы поз­воляет определить лаг, при котором автокорреляция наиболее высокая, т.е. при помощи анализа автокорреляционной функции и кор

Аналитические методы выделения (оценки) неслучайной составляющей временного ряда.
Формирование уровней ряда определяется закономерностями трех ос­новных типов: инерцией тенденции, инерцией взаимосвязи между после­довательными уровнями ряда и инерцией взаимосвязи между исследу

Модели кривых роста
Плавную кривую (гладкую функцию), аппроксимирующую временной ряд принято называть кривой роста.   Аналитические методы выделения (оценки) неслу

Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю осуществляется в ходе проверки соответствующей нулевой гипотезы .
  С этой целью строится t-статистика: , (1.22)  

Критерий «пиков», или критерий поворотных точек.
Значение случайной переменной считается поворотной точкой, если оно одновременно больше (меньше) соседних с ним элементов. Если остатки случайны, то поворотная точка прихо

Наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях от модели роста проверяют с помощью критерия Дарбина – Уотсона.
Соответствие ряда остатков нормальному закону распределения важно с точки зрения правомерности построения доверительных интервалов прогноза.  

То гипотеза о нормальном характере распределения отвергается
В случае попадания коэффициентов асимметрии и эксцесса в зону неопределенности (между полутора и двумя СКО) используются другие критерии, частности RS- критерий:

Средняя относительная по модулю ошибка
|Еср|отн= |Еср| / Yср * 100% (1.25)   Эти показатели дают представление об абсолютной величине ошибки

Прогнозы.
  Точечный прогноз на основе временных моделей получается подстановкой в модель (уравнение тренда) соответствующего значения фактора времени, т.е. t=n+1

Оценка параметров модели по формуле (3.5) «вручную».
Промежуточные расчеты параметров линейной модели по формулам (1.5) приведены в табл. 1.15.   Табл. 1.15 №

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги