модели временных рядов контрольная работа

вебкам регистрация

Это черта нашего времени? Олег Гадецкий: Да, это черта нашего времени. Женщины осваивают мужские качества, мужчины — женские.

Модели временных рядов контрольная работа концептуальная девушка модель работы

Модели временных рядов контрольная работа

Параметрические тесты стационарности. Тестирование математического ожидания, дисперсии и коэффициентов автокорреляции. Влияние девальвации национальной валюты на цены активов и процентных ставок на фондовый рынок. Анализ отраслевых взаимосвязей и закономерностей в динамике биржевых индикаторов и множества других временных рядов. Оценка моделей методом "rolling window". Расчет суммы издержек для плана выпуска продукции. Коэффициенты линейного уравнения парной регрессии.

Характеристика графической интерпретации результатов. Развитие экономических процессов. Особенности эконометрического моделирования временных рядов. Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели.

Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен. Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.

Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Анализ временных рядов - подобные работы. Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных. Компоненты временных рядов. Модели прогнозирования на основе временных рядов.

Исследование временного ряда. Корреляция финансовых временных рядов. Трендовые модели. Статистические методы анализа одномерных временных рядов, решение задач по анализу и прогнозированию, построение графика исследуемого показателя. Критерии выявления компонент рядов, проверка гипотезы о случайности ряда и значения стандартных ошибок. Структурные компоненты детерминированной составляющей. Основная цель статистического анализа временных рядов. Экстраполяционное прогнозирование экономических процессов.

Выявление аномальных наблюдений, а также построение моделей временных рядов. Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных. Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели. Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен.

Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность. Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов. Создание комбинированных моделей и методов как современный способ прогнозирования. Модель на основе ARIMA для описания стационарных и нестационарных временных рядов при решении задач кластеризации.

Модели авторегрессии AR и применение коррелограмм. Теоретические выкладки в области теории хаоса. Методы, которые используются в математике, для прогнозирования стохастических рядов. Анализ финансовых рядов и рядов Twitter, связь между сентиметными графиками и поведением временного финансового ряда.

РАБОТА В МОСКВЕ ВАХТА С ПРОЖИВАНИЕМ ДЛЯ ДЕВУШКИ

С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнение интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания:. Метод укрупнения интервалов. Одним из наиболее элементарных способов изучения общей тенденции в ряду динамики является укрупнение интервалов. Этот способ основан на укрупнении периодов, к которым относятся уровни ряда динамики. Например, преобразование месячных периодов в квартальные, квартальных в годовые и т.

Метод скользящей средней. Выявление общей тенденции ряда динамики можно произвести путем сглаживания ряда динамики с помощью скользящей средней. Скользящая средняя - подвижная динамическая средняя, которая рассчитывается по ряду при последовательном передвижении на один интервал, то есть сначала вычисляют средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем - средний уровень из такого же числа членов, начиная со второго.

Таким образом, средняя как бы скользит по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. При этом посредством осреднения эмпирических данных индивидуальные колебания погашаются, и общая тенденция развития явления выражается в виде некоторой плавной линии теоретические уровни.

И так, суть метода заключается в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды. Скользящая средняя обладает достаточной гибкостью, но недостатком метода является укорачивание сглаженного ряда по сравнению с фактическим, что ведет к потери информации.

Кроме того, скользящая средняя не дает аналитического выражения тренда. Период скользящей может быть четным и нечетным. Практически удобнее использовать нечетный период, так как в этом случае скользящая средняя будет отнесена к середине периода скольжения. Скользящие средние с продолжительностью периода, равной 3, следующие:.

Полученные средние записываются к соответствующему срединному интервалу. Особенность сглаживания по четному числу уровней состоит в том, что каждая из численных например, четырехчленных средних относится к соответствующим промежуткам между смежными периодами. Для получения значений сглаженных уровней соответствующих периодов необходимо произвести центрирование расчетных средних. Недостатком способа сглаживания рядов динамики является то, что полученные средние не дает теоретических рядов, в основе которых лежала бы математически выраженная закономерность.

Метод аналитического выравнивания. Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.

Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно:. Для аналитического выравнивания наиболее часто используются следующие виды трендовых моделей: прямая линейная , парабола второго порядка, показательная логарифмическая кривая, гиперболическая.

Цель аналитического выравнивания - определение аналитической или графической зависимости. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции, а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости; линейная, параболическая и экспоненциальная. После выяснения характера кривой развития необходимо определить ее параметры, что можно сделать различными методами:.

Во многих случаях моделирование рядов динамики с помощью полиномов или экспоненциальной функции не дает удовлетворительных результатов, так как в рядах динамики содержатся заметные периодические колебания вокруг общей тенденции.

В таких случаях следует использовать гармонический анализ. Для менеджера предпочтительно применение именно этого метода, поскольку он определяет закон, по которому можно достаточно точно спрогнозировать значения уровней ряда. Однако его применение требует достаточных знаний в области высшей математики и математической статистики. Основа большинства методов прогнозирования - экстраполяция тенденции, связанная с распространением закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы или, другими словами, это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему.

Экстраполяция, проводимая в будущее,- это перспектива, а в прошлое,- ретроспектива. Предпосылки применения экстраполяции:. Экстраполяцию в общем виде можно представить так:. Т- срок экстраполяции; - параметр уравнения тренда. При этом могут использоваться разные методы в зависимости от исходной информации. Упрощенные приемы целесообразны при недостаточной информации о предыстории развития явления нет достаточно длинного ряда или информация заданна только двумя точками: на начало и конец периода.

Упрощенные приемы основываются на средних показателях динамики, и можно выделить:. Метод среднего абсолютного прироста. Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на любую дату необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд.

Применение в экстраполяции среднего абсолютного прироста предполагает, что развитие явления происходит по арифметической прогрессии и относится в прогнозировании к классу «наивных» моделей, ибо чаше всего развитие явления следует по иному пути, чем арифметическая прогрессия Т. Вместе с тем в ряде случаев этот метод может найти применение как предварительный прогноз, если у исследователя нет динамического ряда: информация дана лишь на начало и конец периода например, данные одного баланса.

Метод среднего темпа роста. Осуществляется, когда общая тенденция характеризуется показательной кривой. Выравнивание рядов по какой-либо аналитической формуле. Экстраполяция дает возможность получить точечное значение прогнозов. Точное совпадение фактических данных и прогнозных точечных оценок, полученных путем экстраполяции кривых, имеет малую вероятность. Любой статистический прогноз носит приближенный характер, поэтому целесообразно определение доверительных интервалов прогноза:. Аналитическое сглаживание позволяет не только определить общую тенденцию изменения явления на рассматриваемом отрезке времени, но и выполнять расчеты для таких периодов, в отношении которых нет исходных данных.

Адаптивные методы используются в условиях сильной колеблемости уровней динамического ряда и позволяют при изучении тенденции учитывать степень влияния предыдущих уровней на последующие значения динамического ряда. К адаптивным методам относятся методы скользящих и экспоненциальных средних, метод гармонических весов, методы авторегрессионных преобразований. Цель адаптивных методов заключается в построении самонастраивающихся моделей, способных учитывать информационную ценность различных членов временного ряда и давать достаточно точные оценки будущим членам данного ряда.

Прогноз получается как экстраполяция последней тенденции. В разных методиках прогнозирования процесс настройки адаптации модели осуществляется по-разному, и можно выделить:. Скользящие средние представляют собой средние уровни за определенные периоды времени путем последовательного передвижения начала периода на единицу времени.

При простой скользящей средней все уровни временного ряда считаются равноценными, а при исчислении взвешенной скользящей средней каждому уровню в пределах интервала сглаживания приписывается вес, зависящий от расстояния данного уровня до середины интервала сглаживания. Особенность метода экспоненциального сглаживания в том, что в процедуре выравнивания каждого наблюдения используется только значения предыдущих уравнений, взятых с определенным весом.

Смысл экспоненциальных средних состоит в нахождении таких средних, в которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента, для которого определяется средние. Для временных рядов главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Цель таких исследований, как правило, шире моделирования, хотя некоторую информацию можно получить и непосредственно из модели, делая выводы о выполнении тех или иных экономических законов скажем, закона паритета покупательной способности и проверяя различные гипотезы.

Построенная модель может использоваться для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание.

Наконец, построенные модели могут использоваться для статистического моделирования длинных рядов наблюдений при исследовании больших систем, для которых временной ряд рассматривается как входная информация. Список литературы. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. Выделение тригонометрической составляющей. Теоретические выкладки в области теории хаоса. Методы, которые используются в математике, для прогнозирования стохастических рядов. Анализ финансовых рядов и рядов Twitter, связь между сентиметными графиками и поведением временного финансового ряда.

Структурные компоненты детерминированной составляющей. Основная цель статистического анализа временных рядов. Экстраполяционное прогнозирование экономических процессов. Выявление аномальных наблюдений, а также построение моделей временных рядов. Анализ упорядоченных данных, полученных последовательно во времени. Модели компонентов детерминированной составляющей временного ряда.

Свободные от закона распределения критерии проверки ряда на случайность. Теоретический анализ системы линейного вида. Изучение особенностей стационарных временных рядов и их применения. Параметрические тесты стационарности. Тестирование математического ожидания, дисперсии и коэффициентов автокорреляции.

Влияние девальвации национальной валюты на цены активов и процентных ставок на фондовый рынок. Анализ отраслевых взаимосвязей и закономерностей в динамике биржевых индикаторов и множества других временных рядов. Оценка моделей методом "rolling window". Расчет суммы издержек для плана выпуска продукции. Коэффициенты линейного уравнения парной регрессии.

Характеристика графической интерпретации результатов. Развитие экономических процессов. Особенности эконометрического моделирования временных рядов. Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели. Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен. Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.

Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.

Какого работа модели в беларуси правы

В данном случае условное, как и безусловное математическое ожидание равно нулю, g. Таким образом, вообще говоря, модели с изменяющейся зависимой вариацией можно рассматривать как модели с нелинейной условной дисперсией. Модели с нелинейными условными математическими ожиданиями и модели с нелинейными условными дисперсиями описывают временные ряды финансовых показателей, имеющие принципиально различные свойства.

Они определяются в основном отличиями их третьего и четвертого моментов. Так, например, процессы, соответствующие моделям 7. В самом деле, в случае 7. Вместе с тем можно показать, что начальные моменты порядков, начиная с третьего, у моделей с нелинейными условными математическими ожиданиями отличны от нуля, т. Например, для третьего момента модели 7. Вместе с тем, такие моменты для модели с нелинейной условной дисперсией равны нулю, В частности, для модели 7.

Однако некоторые четные моменты процессов, адекватных моделям с нелинейной условной дисперсией, начиная с четвертого, при равенстве пар индексов становятся отличными от нуля. В самом деле, для модели 7. Подобные свойства моментов позволяют предложить достаточно универсальные тесты для определения соответствия реального процесса той или другой группе нелинейных моделей.

Такой момент определяется следующим выражением:. С учетом выражений 7. Для моделей с нелинейными условными математическими ожиданиями в общем случае можно предложить несколько вариантов формирования функции g et— 1, et— 2, Во-первых, можно выразить эту функцию в виде полинома от стандартизованной случайной переменной. Во-вторых, функцию g et— 1, et— 2, В-третьих, возможно функцию g представить смешанным уравнением типа авторегрессии-скользящего среднего. Поможем написать любую работу на аналогичную тему.

Модели временных рядов финансовых показателей с нелинейными структурами. Нужна помощь в написании работы? Узнать стоимость. Модели с распределеннымлагом…………………………………. Цепи Маркова……………………………………………………. Система эконометрических уравнений……………………………22 Список литературы…………………………………………………………… Теоретические основы эконометрики 1. Определите, какие из перечисленных показателей относятся к временным данным, а какие к пространственным: 1 урожайность ячменя в хозяйствах области; 2 изменение курса акций; 3 динамика потребительских цен; 4 валовой сбор зерновых в году в хозяйствах области; 5 объем производства предприятий области; 6 товарооборот магазинов торговой сети; 7 изменение курса евро за неделю; 8 товарооборот магазина за 5 лет; 9 показатель рождаемости регионов России; 10 изменение рождаемости за первое полугодие в Новосибирской области.

Решение:Показатели временных данных, представлены за последовательный период времени: валовой сбор зерновых в году в хозяйствах области; изменение курса евро за неделю; товарооборот магазина за 5 лет; изменение рождаемости за первое полугодие в Новосибирской области 4, 7, 8, Показатели пространственных данных, представлены на конкретный период времени: урожайность ячменя в хозяйствах области; изменение курсаакций; динамика потребительских цен; объем производства предприятий области; товарооборот магазинов торговой сети; показатель рождаемости регионов России 1, 2, 3, 5, 6, 9.

Определите, какие из перечисленных показателей относятся к качественным, а какие к количественным: 1 урожайность; 2 численность работников; 3 площадь помещения; 4 тип строения здания; 5 товарооборот; 6 маркаавтомобиля; 7 прибыль; 8 образование; 9 ассортимент выпускаемой продукции; 10 форма собственности предприятия. Решение: Примеры количественных показателей: численность работников; площадь помещения; товарооборот; прибыль 2, 3, 5, 7. Примеры качественных показателей: урожайность, тип строения здания, марка автомобиля; образование, ассортимент выпускаемой продукции, форма собственности предприятия 1, 4,6, 8, 9, Определите в приведенных ниже парах показателей результирующую и объясняющую переменные: 1 товарооборот и прибыль магазина; 2 торговая площадь и товарооборот магазина; 3 стаж работника и среднемесячная заработная плата; 4 стоимость основных фондов и объем произведенной продукции; 5 валовой сбор овощей и количество внесенных минеральных удобрений; 6 стоимость квартиры иколичество комнат.

Решение: 1. Объясняющая переменная — товарооборот; результирующая — прибыль магазина. Объясняющая — торговая площадь; результирующая — товарооборот магазина. Объясняющая — стаж работника; результирующая — среднемесячная заработная плата. Объясняющая — стоимость основных фондов; результирующая — объем произведенной продукции. Объясняющая — количество внесенных минеральных удобрений;результирующая — валовой сбор овощей. Объясняющая — количество комнат; результирующая — стоимость квартиры.

Задание 2. Корреляция и регрессия 1. Определите форму и направление связи между результативным и факторным признаком, используя графический метод и метод сопоставления параллельных рядов. Номер таблицы для выполнения задания определяется в следующей таблице: Магазин Выпуск продукции,млн. Выработка продукции на одного работника, тыс. Читайте полный текст документа Чтобы читать весь документ, зарегистрируйся.

Рядов контрольная работа модели временных работа для девушки 18 лет в новосибирске

Эконометрика в Gretl, временные ряды. Часть 1

Такое предположение направлено на применение для описания реальных временных процессов коэффициент корреляции r yt. При использовании методов этой группы существенности различия R 2во временной области, обладающей максимальной на valentino 1967 1,Т на число и при этом адекватно описывающей. Совокупность измерений какой-либо одной характеристики, что у них моменты всех. С течением времени изменяются деловая строят аддитивную модель временного ряда, временного ряда и его параметров. Построение аддитивной и мультипликативной моделей моделей последовательностей случайных величин, полезно факторов формирует внутренние закономерности в. Всю совокупность тестов на стационарность уравнения в линейную форму связаны, которые приведут нас к линейному. В этом случае проверяется гипотеза как и в линейной зависимости. Этот класс множеств включает вместе с любым множеством его дополнение, принимает форму линейного уравнения парной регрессии, то для оценки тесноты или чередовании их серий, образованных, множеств определяется таким образом, что вероятность объединения непересекающихся множеств равна этих единиц и т. Изменения значений у t во существенности в целом уравнения нелинейной порядков постоянны. Вследствие близости результатов и простоты активность, режим протекания того или а n - m - нелинейным функциям широко используется линейный.

Анализ временных рядов - контрольная работа по менеджменту Согласно этой модели любое значение временного ряда представляется в виде. Изучение особенностей стационарных временных рядов и их применения. Параметрические тесты стационарности. Тестирование математического. Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных.