рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Финансы
/
Построение мультипликативной модели временного ряда

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Построение мультипликативной модели временного ряда

Построение мультипликативной модели временного ряда - раздел Финансы, ЛЕКЦИЯ 1 1. Под редакцией И. И. Елисеевой Эконометрика, М,: Финансы и статистика, -2001 г Определим Компоненты Мультипликативной Модели Временного Ряда...

Определим компоненты мультипликативной модели временного ряда, используя данные о поквартальном объеме выработки некоторой продукции за 3 года, использованные для расчета компонент аддитивной модели временного ряда.

Таблица 5 – расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели

Номер квартала t	Объем выпуска Y_t	Итого за четыре квартала	Скользящая средняя за 4 квартала	Центрированная скользящая средняя	Оценка сезонной компоненты
		-	-	-	-
		-	-	-	-
			531,25	553,13	1,293
					1,008
				647,5	0,903
					0,794
				752,5	1,296
					1,006
				847,5	0,903
				917,5	0,785

Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Методика, применяемая на этом шаге, полностью совпадает с методикой аддитивной модели. Результаты расчетов оценок сезонной компоненты представлены в табл. 3.5.

Шаг 2. найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние. Используем эти оценки для расчетов значений сезонной компоненты S (табл. 6).

Таблица 6 – расчет значений сезонной компоненты в мультипликативной модели

Показатели	Год	Номер квартала, i
I	II	III	IY
		- 0,903 0,903	- 0,794 0,785	1,293 1,296 -	1,008 1,006 -
Итого за i- й квартал за все годы		1,806	1,579	2,589	2,014
Средняя оценка сезонной компоненты для i-го квартала		0,903	0,79	1,295	1,007
Скорректированная сезонная компонента, S_i		0,904	0,791	1,296	1,009

Взаимопогашаемость сезонных воздействий в мультипликативной модели выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты должна быть равна числу периодов в цикле. В нашем случае число периодов одного цикла (год) равно 4 (четыре квартала).

Имеем 0,903 + 0,789 + 1,295 + 1,007 = 3,995.

Определим корректирующий коэффициент: k = 4/3,995 = 1,001.

Определим скорректированные значения сезонной компоненты, умножив ее средние оценки на корректирующий коэффициент k.

Проверим условие равенства 4 значений сезонной компоненты:

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ЛЕКЦИЯ 1 1. Под редакцией И. И. Елисеевой Эконометрика, М,: Финансы и статистика, -2001 г

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ... Под редакцией И И Елисеевой Эконометрика М Финансы и статистика г Под редакцией И И Елисеевой Практикум по эконометрике М Финансы и статистика г...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Построение мультипликативной модели временного ряда

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:

Определение коэффициентов интеркорреляции
Коэффициентами интеркорреляции являются коэффициенты корреляции между объясняющими переменными (факторами) х1, х2, ….

Устранение межфакторной корреляции
Существует ряд подходов преодоления сильной межфакторной корреляции: 1. Исключение из модели одного или нескольких факторов. 2. Преобразование факторов, при которо

Расчет коэффициентов эластичности
Для множественного уравнения регрессии рассчитываются средние и частные коэффициенты эластичности. Средние коэффициенты эластичности для множественной регрессии расс

МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ И ДЕТЕРМИНАЦИЯ
Для множественной регрессии рассчитываются показатели множественной и частной корреляции. Показатель множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого н

Частная корреляция
Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом у и соответствующим фактором x

Оценка надежности результатов множественной регрессии, корреляции и фактора, дополнительно включенного в модель
Статистическая значимость множественной регрессии в целом, так же как и в парной регрессии, оценивается с помощью F-критерия Фишера:

Модели ANСOVA при наличии у качественных переменных более двух альтернатив
Пусть рассматривается модель с двумя объясняющими переменными, одна из которых количественная, а другая – качественная. Причем качественная переменная имеет три альтернативы.

СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике Потребность в использовании систем уравнений связано с тем, что при использовании отдельных

Методы оценивания параметров структурной модели
Коэффициенты структурной модели могут быть оценены разными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение получили следующ

ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Наиболее широко они используются для построения макроэкономических моделей функционирования экономики той или иной страны. МОДЕЛИ КЕЙНСА &nb

Временные ряды в эконометрических исследованиях
основные элементы временного ряда Можно построить экономическую модель, используя два типа исходных данных: · Данные, характеризующие совокупность различ

Автокорреляция уровней временного ряда. Выявление его структуры
При наличии во временном ряде тенденции и циклических колебаний значения каждого последующего уровня зависят от предыдущих. Корреляционную зависимость между последовательны

Моделирование тенденции временного ряда
Для выявления основной тенденции (тренда) в уровнях ряда используется аналитический метод выравнивания. Этот способ называют аналитическим выравниванием временного ряда. Данный мет

Моделирование сезонных и циклических колебаний
Существует несколько подходов при моделировании сезонных или циклических колебаний: · расчет значений сезонной компоненты и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ря

Построение аддитивной модели временного ряда
Для расчетов используем данные об объеме выпуска некоторого товара по кварталам за 3 года, представленные в табл. 1. Анализ величины коэффициентов автокорреляции показал, ч

Прогнозирование по моделям временного ряда
По аддитивной модели Предположим, по данным примера (табл. 3.1) требуется дать прогноз объема выпуска продукции в течение первого полугодия ближайшег