Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Контрольные работы » Побудова, дослідження та застосування для прогнозування тренд-сезонної моделі часового ряду

Реферат Побудова, дослідження та застосування для прогнозування тренд-сезонної моделі часового ряду





tify"> Тренд - це тривала тенденція зміни економічних показників, тобто зміна, що б загальне напрям розвитку, основну тенденцію часових рядів. Тренд характеризує основні закономірності руху в часі, в деякій мірі вільні від випадкових впливів. При розробці моделей прогнозування тренд виявляється основною складовою прогнозованого часового ряду, на яку накладаються інші складові. Результат при цьому пов'язується виключно з ходом часу. Передбачається, що через час можна висловити вплив всіх основних факторів. Якщо тренд є монотонним (стійко зростає або стійко убуває), то аналізувати такий ряд звичайно неважко. Якщо часові ряди містять значну помилку, то першим кроком виділення тренда є згладжування. p align="justify"> Представляємо вихідні значення на точковому графіку


В 

Виконаємо згладжування


Згладжування завжди включає деякий спосіб локального усереднення даних, при якому несистематические компоненти взаємно погашають один одного. Найбільший загальний метод згладжування - ковзне середнє, в якому кожен член ряду замінюється простим або зваженим середнім n сусідніх членів, де n - ширина вікна. Замість середнього можна використовувати медіану значень, що потрапили у вікно. p align="justify"> Для побудови моделі тренда проведемо згладжування часового ряду з періодом 4. Для цього скористаємося формулою середньої хронологічної. У нашому випадку дана формула буде виглядати наступним чином. <В 

Де t = 3, ..., n-2; к = 4 - довжина циклу сезонності.


В 

Обгрунтування вибору типу моделі основного тренду за властивостями кривих зростання


Побудувавши 4 приросту по згладженому ряду спостерігаємо таку картину


В В 
В 
В 

Тільки четверті прирости коливаються навколо постійного рівня, швидше за все ми можемо взяти поліном третього ступеня.


За допомогою функції ЛИНЕЙН побудуємо рівняння моделі:

3 +19,1 x 2 < span align = "justify"> -147,72 x +2244,95 Вибір типу моделі: адитивна, мультиплікативна чи змішана


Загальна модель. Основна ідея сезонної декомпозиції проста. У загальному випадку часовий ряд типу того, який описаний вище, можна представити собі що складається з трьох різних компонент: (1) сезонної компоненти (позначається St, де t позначає момент часу), (2) тренда (Tt), (3) циклічної компоненти (Ct). Різниця між циклічною і сезонною компонентою полягає в тому, що остання має регулярну (сезонну) періодичність, тоді як циклічні чинники зазвичай мають більш тривалий ефект, який до того ж змінюється від циклу до циклу. Конкретні функціональні взаємозв'язки між цими компонентами можуть мати самий різний вигляд. Однак, можна виділити два основних способи, за допомогою яких вони можуть взаємодіяти: ад...


Назад | сторінка 2 з 6 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Методи і моделі, що використовуються для виділення тренда часового ряду
  • Реферат на тему: Роль параметра адаптації у процедурі експоненціального згладжування. Як вп ...
  • Реферат на тему: Методи згладжування часових рядів у вивченні динаміки виробничих показників ...
  • Реферат на тему: Дослідження перших двох моментів заможної оцінки спектральної щільності баг ...
  • Реферат на тему: Апарат теорії подвійності для економіко-математичного аналізу. Аналіз одно ...