nter>
№
Роки
Валовий збір хліба
Ціни на хліб
№
Роки
Валовий збір хліба
Ціни на хліб
1. /Td>
1890
100
100
12.
1901
135
101
2. /Td>
1891
78
131
13.
1902
183
102
3. /Td>
1892
91
148
14.
1903
174
103
4. /Td>
1893
130
114
15.
1904
191
104
5. /Td>
1894
139
89
16.
1905
165
108
6. /Td>
1895
130
84
17.
1906
143
122
7. /Td>
1896
139
85
18.
1907
161
155
8. /Td>
1897
122
83
19.
1908
165
168
9. /Td>
1898
143
108
20.
1909
204
152
10.
1899
161
109
21.
1910
200
133
11.
1900
152
102
У статистичному пакеті Minitab розглядаються наступні чотири типи моделей: лінійна, квадратична, експоненціального зростання, логістична S - крива. Виконаємо розрахунки по кожній з моделей для обох тимчасових рядів і представимо дані розрахунків у таблиці 2.
Таблиця 1.2
Вид моделі
MSD
Валовий збір хліба
Ціни на хліб
лінійна
296.219
460.058
квадратическая
272.670
258.870
експоненціального зростання
331.586
452.138
логістична S - крива
281.557
немає даних
Найбільш точно описують наявні дані квадратическая модель, так як середньоквадратичне відхилення (MSD) у цієї моделі найменше . Рівняння тренда, що описують дані часові ряди мають вигляд:
- для валового збору хліба:
Yt = 84.5263 + 7.88980 * t - 0.148474 * t2
- для ціни на хліб:
Yt = 130.932 - 7.72938 * t + 0.433980 * t2
В результаті виконання операції: Stat > Time Series > Trend Analysis і заповнення діалогового вікна на екрані з'являться графіки, які показані на малюнку 1.2. На графіках видно, що обрані нами моделі тренда досить точно описують наявні тимчасові ряди.
В
В
Рисунок 1.2 - Аналіз трендів валового збору хліба і ціни на нього
В
1.2 Декомпозиція часового ряду. Аналіз сезонних коливань
При аналізі часового ряду його мінливість можна розділити на закономірну (детерміновану) і випадкову складові. Для багатьох рядів в економіці причини, що породжують їх закономірні становлять не ясні. Проте їх сукупний вплив може бути стійким в перебігу достатньо тривалих проміжків часу. Це забезпечує можливість прогнозу для подібних часових рядів.
С...
