Метод простой скользящей средней. - раздел Экономика, ЭКОНОМЕТРИКА
1. Согласно Этому Методу Определяется Количество Наблюдени...
1. Согласно этому методу определяется количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания.
При этом используют правило:
если необходимо сгладить мелкие, беспорядочные колебания, то интервал сглаживания берут по возможности большим и, наоборот, интервал сглаживания уменьшают, когда нужно сохранить более мелкие волны и освободиться от периодически повторяющихся колебаний, возникающих, например, из-за автокорреляций уровней.
2.Вычисляется среднее значение наблюдений, образующих интервал сглаживания, которое одновременно является сглаживающим значением уровня, находящегося в центре интервала сглаживания, при условии, что m - нечетное число, по формуле:
, (1.8)
где m - количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания.
При нечетном m значение параметра p вычисляют следующим образом:
,
где
- среднее значение наблюдения , которое одновременно является сглаженным значением наблюдения, находящегося в центре интервала сглаживания при нечетном m.
p - количество наблюдений, стоящих по разные стороны от сглаживаемого.
Первым сглаженным будет наблюдение , где t=p+1.
3. Интервал сглаживания сдвигается на один член вправо и по формуле (1.8) находится сглаженное значение для t+1 наблюдения. Затем снова производят сдвиг и т.д.
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:
Метод простой скользящей средней.
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
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
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 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
Модели кривых роста
Плавную кривую (гладкую функцию), аппроксимирующую временной ряд принято называть кривой роста.
Аналитические методы выделения (оценки) неслу
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
Прогнозы.
Точечный прогноз на основе временных моделей получается подстановкой в модель (уравнение тренда) соответствующего значения фактора времени, т.е. t=n+1
Новости и инфо для студентов