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 » Отчеты по практике » Кредитна політика банку

Реферат Кредитна політика банку





нашому випадку число періодів одного циклу одно 12.


Показателі1234567891011121 ----- - 0.81.41.071.071.41.0920.560.670.70.981.051.081.051.270.891.091.31.4530.540.640.711.031.061.05------Всего за період1.11.311.42.022.112.131.852.671.962.172.692.54Средняя оцінка сезонної компоненты0.550.650.71.011.051.060.921.330.981.081.351.27Скорректированная сезонна компонента, S i 0.550.650.71.011.061.070.931.340.981.091.351.27

Для даної моделі маємо:

. 549 + 0.653 + 0.702 + 1.009 + 1.053 + 1.063 + 0.925 + 1.335 + 0.979 + 1.084 + 1.346 + 1.268=11.965

Коригуючий коефіцієнт: k=12/11.965=1.003

Розраховуємо скориговані значення сезонної компоненти S i і заносимо отримані дані в таблицю.

Крок 3. Розділимо кожен рівень вихідного ряду на відповідні значення сезонної компоненти. У результаті отримаємо величини T x E=Y/S (гр. 4 табл.), Які містять тільки тенденцію і випадкову компоненту.

Знаходимо параметри рівняння методом найменших квадратів.

Система рівнянь МНК:

0 n + a 1? t =? y 0? t + a 1? t 2 =? yt


Для наших даних система рівнянь має вигляд:


a 0 + 666a 1=16825243.35

a 0 + 16206a 1=315535605.76


З першого рівняння висловлюємо а 0 і підставимо в друге рівняння

Отримуємо a 0=1098.74, a 1=447041.19

Середня значення




tyt 2 y 2 t yy (t) (yy cp) 2 (yy (t)) 2 1363343.41132018429763.98363343.4448139.9310821089531.687190449946.082369355.334136423360523.26738710.66449238.679606457953.936381347101.543477102.929227627193132.681431308.75450337.4194771119.66716392615.924493986.5316244022691049.451975946.12451436.14708552978.21810535218.725514476.9725264686557519.642572384.87452534.882219267676.263836822544.676489527.4136239637080822.052937164.43453633.62491044983.861288363542.617398698.8849158960794044.932790892.13454732.364715430785.863139751723.58488679.3864238807539340.43909435.06455831.1454180552.741079009454.559510308.5781260414835333.84592777.12456929.841843903543.472849288322.4210460726.29100212268711427.64607262.87458028.5844110636.347277605.7411477866.89121228356768021.745256535.83459127.32110229481.12351171513.8612392857.28144154336845035.534714287.4460226.065551827644.674538552418.2413467241.47169218314587838.326074139.06461324.815978.0935006913.3314474986196225611701581.346649804.02462423.5458035915.35157815387.7315454785.13225206829513138.756821776.93463522.28158325401.8176337845.7616445412.1256198391939529.197126593.61464621.02482055834.97368982632.8317454754.02289206801220883.77730818.38465719.76159109170.57120247426.9318470762.9324221617707852.638473732.2466818.511526222.3715558282.9219535259.38361286502598917.8210169928.13467917.244609256397.94534963112.0420448601.76400201243540160.78972035.22469015.98352166867.6416740342.9521429604.57441184560089519.039021696.04470114.721426066624.531641071980.2422479698.12484230110287916.6210553358.68471213.46152035087.0971989486.8123460352.13529211924082523.5310588098.96472312.249220634.73143043290.8124546895.51576299094697489.4913125492.21473410.946324645204.245399981954.9425474008.1625224683683289.6111850202.62474509.6844092706.35251576.7826466323.82676217457904316.9612124419.3475608.421090043.7486203788.5327480296.25729230684483391.4412967998.63476707.16167142872.112881545.6828492068.44784242131351400.2113777916.37477805.9610118208.99203420151.0329483398.01841233673632327.7314018542.18478904.64256965239.9320190358.2830468916.56900219882744721.1414067496.94480003.382398453.16122917418.5231548667.49961301036010462.6817008692.07481102.126609627478.234565079077.8332386755.851024149580086254.0812376187.15482200.866498298152.449109749679.8233485918.541089236116831321.5616035311.95483299.6344127474.596858884.1534526510.281156277213077044.1317901349.59484398.343497824806.561773415953.535445527.391225198494651170.2115593458.49485497.08477006799.31597576181.7636461569.681296213046566685.3716616508.37486595.8233619051.37626307632.7666616825243.35162067932563795751.3315535605.7616825243.3568985637513.7964295552913.76

Крок 4. Визначимо компоненту T даної моделі. Для цього проведемо аналітичне вирівнювання ряду (T + E) за допомогою лінійного тренда. Результати аналітичного вирівнювання наступні:=447041.186 + 1098.74t

Підставляючи в це рівняння значення t=1, ..., 36, знайдемо рівні T для кожного моменту часу (гр. 5 табл.).


ty t S iyt/S i TTxS i E=yt/(T x S i) (yt - T * S) 2 11999650.55363343.4448139.93246632.520.812177857598.1122418540.65369355.33449238.67294161.640.822736088707.5133358650.7477102.92450337.41317022.951.06355022972.3145001451.0...


Назад | сторінка 6 з 8 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Побудова, дослідження та застосування для прогнозування тренд-сезонної моде ...
  • Реферат на тему: Прогнозування обсягу прибутку підприємства за наявності сезонної компоненти ...
  • Реферат на тему: Прогнозування обсягу прибутку підприємства за наявності сезонної компоненти ...
  • Реферат на тему: Збіжність ряду на кінцях інтервалу. Диференціальні рівняння. Завдання на ...
  • Реферат на тему: Розв'язок діференційного рівняння Першого порядку методом Ейлера-Коші в ...