рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Экономика
/
Решение

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Решение

Решение - раздел Экономика, ЭКОНОМЕТРИКА Результаты Расчетов По Методу Ирвина Приведены В Табл1.3. ...

Результаты расчетов по методу Ирвина приведены в табл1.3.

Аномальными являются наблюдения 2, 3 и 16.

На рис. 11. приведен график динамики временного ряда индекс потребительских цен, на котором второму и шестнадцатому наблюдениям соответствуют резкие выбросы.

Рис.1.1. График динамики временного ряда индекс потребительских цен.

Табл. 1.2. Индекс потребительских цен(% к предыдущему периоду)

Дата	4кв.1994	1кв.1995	2кв.1995	3кв.1995	4кв.1995	1кв.1996	2кв.1996	3кв.1996	4кв.1996	1кв.1997	2кв.1997	3кв.1997
№
Y(t)		142.77	124.92	115.21	113.02	110.01	105.08	100.8	104.57	105.29	103.03	100.5

Дата	4кв.1997	1кв.1998	2кв.1998	3кв.1998	4кв.1998	1кв.1999	2кв.1999	3кв.1999	4кв.1999	1кв.2000	2кв.2000	3кв.2000
№
Y(t)	101.81	103.03		143.81	123.27		107.3	105.6	103.9	103.94	105.4	104.2

Дата	4кв.2000	1кв.2001	2кв.2001	3кв.2001	4кв.2001	1кв.2002	2кв.2002	3кв.2002	4кв.2002	1кв.2003
№
Y(t)	105.4	107.1	105.3	101.1	104.1	105.5	103.4	101.2	104.26	105.2

Табл1.3.Расчеты параметра .

t																…
Y(t)	142.8	124.92	115.2			105.1		104.6	105.3		100.5	101.8			143.81	…
	4.028	1.681	0.915	0.206	0.28	0.464	0.4	0.355	0.068	0.21	0.238	0.123	0.115	0.191	4.032	…	0.09

Следующая процедура этапа предварительного анализа данных – выявление наличия тенденций в развитии исследуемого показателя.

Отметим, что тенденция прослеживается не только в увеличении или уменьшении среднего текущего значения временного ряда, но она присуща и другим его характеристикам: дисперсии, автокорреляции, корреляции с другими показателями и т.д.

тенденцию среднего визуально можно определить из графика исходных данных.

Процедура проверки наличия или отсутствия неслучайной (и зависящей от времени t) составляющей по существу, состоит в статистической проверке гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда.

Эта процедура может быть осуществлена с помощью различных критериев [Айвазян С.А., Мхитарян В.С.Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998] приведем некоторые из них.

• Критерий серий, основанный на медиане. Расположим члены анализируемого временного ряда в порядке возрастания, т.е. образуем ряд:

Определим выборочную медиану по формуле

(1.4)

После этого мы образуем «серии» из плюсов и минусов, на статистическом анализе которых основана процедура проверки гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда.

По исходному временному ряду, построим последовательность из плюсов и минусов следующим образом:

вместо x_t ставится «+», если , и «-», если (члены временного ряда, равные , в полученной таким образом последовательности плюсов и минусов не учитываются).

Образованная последовательность плюсов и минусов характеризуется общим числом серий n(n) и протяженностью самой длинной серии t(n).

При этом под «серией» понимается последовательность подряд идущих плюсов и подряд идущих минусов.

Если исследуемый ряд состоит из статистически независимых наблюдений, случайно варьирующих около некоторого постоянного уровня (т.е. справедлива гипотеза о неизменности среднего значения временного ряда), то чередование «+» и «-» в построенной последовательности должно быть случайным, т.е. эта последовательность не должна содержать слишком длинных серий подряд идущих «+» или «-», и, соответственно, общее число серий не должно быть слишком малым.

Так что в данном критерии целесообразно рассматривать одновременно пару критических статистик (n(n); t(n)).

Справедлив следующий приближенный статистический критерия проверки гипотезы о неизменности среднего значения временного ряда:

если хотя бы одно из неравенств (1.5)

Развернуть

Открыть в широком формате

– 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: Решение

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.

Требования к исходной информации
Применяемые при обработке временных рядов методы во многом опираются на методы математической статистики, которые базируются на достаточно жестких требованиях к исходным данным (таким как од

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

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 №