Задание 3. Сезонная декомпозиция.




Контрольная работа

Исходные данные для всех заданий вы находите самостоятельно. Например, можете использовать данные с сайта gks.ru

Совпадений по исходным данным между студентами быть не должно.

Для любого задания вам понадобится временной ряд. Временной ряд представляет собой таблицу следующего вида:

Период времени или момент времени, за который измерен показатель Значение измеряемого показателя за этот период времени или на момент времени
Период времени или момент времени 1 Значение 1
Период времени или момент времени 2 Значение 2

 

Пример интервального временного ряда:

Год Объем продаж за год, тысяч штук
   
   

 

Пример моментного временного ряда:

Дата Численность населения города, млн. чел.
01.01.1990 1,44
01.01.1991 1,45

 

Задание 1. Простая и взвешенная скользящая средняя.

Исходные данные: любой временной ряд длиной не менее 20 точек.

Требуется:

а) Сгладить исходный временной ряд с помощью простой скользящей средней с тремя разными интервалами сглаживания;

б) Сгладить исходный временной ряд с помощью взвешенной скользящей средней с тремя разными интервалами сглаживания. Восстановить потерянные уровни в конце ряда.

Для каждого случая построить графики, сделать вывод о том, что происходит при увеличении интервала сглаживания.

 

Задание 2. Прогнозирование с помощью кривых роста (трендовых моделей).

Исходные данные: временной ряд, который имеет тренд, длиной не менее 15 точек.

Требуется:

2.1. По исходным данным построить 3 трендовых модели:

  • Линейную
  • Квадратичную
  • Экспоненциальную

2.2. Для каждой модели:

2.2.1. Проверить значимость коэффициентов по F-критерию и t-критерию

2.2.2. Проверить наличие автокорреляции в остатках по критерию Дарбина-Уотсона.

2.2.3. Сделать прогноз на 1 точку вперед.

2.2.4. Рассчитать ошибку аппроксимации.

2.2.5. Построить график фактических и расчетных значений.

2.3. Из построенных моделей выбрать лучшую.

Записать каждую модель, описать результаты по пунктам 2.2.1-2.2.5;2.3.

 

Задание 3. Сезонная декомпозиция.

Исходные данные: временной ряд, который имеет трендовую и сезонную компоненту, длиной не менее 5 полных сезонов. Данные должны быть квартальные или месячные. Легче взять квартальные. 5 лет по 4 квартала у вас будет 20 точек.

Требуется:

3.1. Построить тренд-сезонную модель. Тип модели (аддитивная или мультипликативная) выбрать самостоятельно. Проверить несколько видов тренда и выбрать лучший вариант, обосновать выбор. Сделать прогноз на 2 точки вперед.

3.2. Для модели, используемой для прогнозирования, построить график фактических и расчетных значений, рассчитать ошибку аппроксимации и проверить наличие автокорреляции в остатках.

3.3. Аналитическая записка (описание результатов) должна содержать следующее:

o обоснование выбора вида тренд-сезонной модели (аддитивная или мультипликативная)

o обоснование выбора тренда (линейный, квадратичный и т.п.)

o прогноз по тренд-сезонной модели

o запись в аналитическом виде модели, используемой для прогноза

o значения сезонных компонент si для тренд-сезонной модели

o характеристики точности модели, используемой для прогноза

o проверку гипотезы о наличии автокорреляции в остатках модели, используемой для прогноза

 

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-01-31 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: