обудова прогнозу. Для вивчення наявної сукупності застосуємо основні підходи до аналізу часових рядів. p align="justify"> Ряд поквартальних значень надходжень від стягнення ПДВ за 2007 -2009 рр.. відноситься до категорії нестаціонарних часових рядів, тому що коливання відбуваються відносно середнього рівня, який з часом змінюється під впливом різних факторів.
З малюнка 2.1 видно, що серед факторів, що формують розглянутий ряд, присутній основна тенденція (тренд), деяка сезонна компонента і випадкова складова, яка обумовить стохастичну природу часового ряду.
Для того щоб охарактеризувати часовий ряд, розрахуємо його математичного сподівання і дисперсію, які дорівнюють відповідно т = 104273,28;? 2 = 441012697,05.
При вивченні наявного часового ряду будемо застосовувати аддитивную модель його структури, тому що з рисунка 2.1 видно, що розмах сезонних коливань з часом практично не змінюється.
Аддитивна модель включає в себе суму: у = Т + S + Е, де у - це значення рівня ряду, Т - тренд (основна тенденція), S - сезонна компонента, Е - випадкова компонента (випадкові залишки).
Алгоритм побудови адитивної моделі такий:
Візуальний аналіз даних (рис. 2.1).
Розрахунок сезонної компоненти:
розрахунок ковзних середніх;
центрування ковзають середніх;
визначення сезонної компоненти шляхом вирахування з рівнів ряду значень центрованої ковзної середньої за відповідний період часу;
коригування середніх значень сезонної компоненти.
3. Аналітичний опис тренда:
десезонолізація даних шляхом вирахування з всіх рівнів низки відповідних значень скоригованої сезонної компоненти;
побудова моделі тренду на основі десезонолізірованних даних.
Визначення якості моделі і розрахунок помилок.
Побудова прогнозу з урахуванням сезонних коливань:
розрахунок прогнозного значення на основі моделі тренда;
коригування прогнозу з урахуванням сезонної компоненти.
Для визначення тенденції скористаємося розрахунком ряду ковзних середніх з інтервалом усереднення рівним 4 (по числу кварталів).
У результаті укрупнення інтервалів, коливання абсолютних значень рівнів часового ряду взаємно погашаються в середній величині рівня ряду, і закономірність ...
