побудувати ARIMA модель. Щоб підібрати параметри моделі побудуємо ЧАКФ і АКФ перетвореного ряду. br/>В
Малюнок 14. - АКФ перетвореного ряду
За графіком автокореляційної функції видно, що крім другого всі коефіцієнти кореляції є нульовими.
В
Малюнок 15. - ЧАКФ перетвореного ряду
У ЧАКФ і АКФ помітні піки тільки на других лагах, в іншому обидві функції представляють із себе білий шум. Отже, в ARIMA моделі присутні два параметри авторегресії () і два параметр змінного середнього (). Можливі кілька варіантів сезонних параметрів:
В В В В
Виберемо найкращу модель, порівнявши їх среднеквадратические помилки. Помилка першої моделі приймає найменше значення, її і будемо розглядати далі. p align="justify"> Змінна: VAR1
Перетворення: ln (x), D (1)
Модель: (2,1,2)
Число набл.: 65 Початкова SS = 7,7658 Підсумкова SS = 6,5106 (83,84%) MS = 10673
Параметри (p/Ps - авторегресії, q/Qs - ковзає. сер.); виділення: p <.05 (1) p (2) q (1) q (2)
Оценка: -, 4063,04412 -, 2332,48273
Ст. ошиб.: 24837, 23152, 20806, 18795
Уявімо графік ряду і прогнозів:
В
Малюнок 16. - Графік ряду і прогнозів
Прогнозні значення представимо в таблиці.
Таблиця 7
№ наблюденіяПрогнозНіжній 90% Верхній
Для визначення адекватності моделі необхідно оцінити залишки, побудувавши гістограму і нормальний імовірнісний графік.
В
Малюнок 17. - Гістограма залишків
Розподіл наближене до нормального.
В
Малюнок 18. - Нормально імовірнісний графік
Судячи з імовірнісного графіком, розподіл залишків має відхилення від нормального розподілу, отже, однозначно про нормальність залишків судити не можна. Використовуємо для оцінки адекватності побудованої ARIMA моделі автокорреляционную функцію, щоб визначити, чи існує кореляційна залежність між залишками. br/>В
Малюнок 19. - АКФ залишків
По графіку видно, що розподіл залишків є білим шумом, отже, параметри підібрані добре і отримана ARIMA модель є адекватною.
Варто зауважити, що на практиці не завжди вдається спрогнозувати значення економічного показника з допомогою АРПСС моделей.
5. Факторний аналіз виручки
авторегресія економетричний моделювання виручка
У даному розділі хотілося б зробити аналіз з застосування одного з методів елімінування. Елімінування - логічний прийом, за допомогою якого умовно усувається вплив на узагальнюючий показник всіх факторів, за винятком одного, вплив якого на досліджуваний об'єкт і визначається. Розчленовуючи узагальнюючі показники на приватні, створюємо систему взаємопов'язаних показників. Використання цього прийому дозволяє послідовно виключати вплив кожного фактора на результативний (узагальнюючий) показник і вимірювати ступінь впливу приватних чинників. До методів елімінування відносяться: спосіб ланцюгової підстановки, абсолютних різниць, інтегральний метод.
Проведемо аналіз способом ланцюгових підстановок. Спосіб ланцюгових підстановок використовується для розрахунку впливу факторів у всіх типах факторних моделей. Полягає в послідовній заміні базисного значення приватного показника його фактичним значенням і визначенні впливу виробленої заміни на величину узагальнюючого показника. Заміна базисного значення фактичним називається підстановкою. p align="justify"> Правила методу ланцюгових підстановок:
а) Визначають в першу чергу вплив кількісних (чисельність працюючих, число днів роботи в році, вартість ОПФ, кол-во устаткування і т.д.), потім структурних, потім якісних показників (як правило, всі показники, що характеризують ефективність використання ресурсів: фондовіддача, матеріаломісткість, вироблення 1 робітника, зарплата 1 працюючого і т.д.);
б) якщо спостерігається вплив декількох кількісних або декількох якісних показників, то спочатку замінюються основні, не залежні від інших показники (фактори першого рівня підпорядкування), а потім похідні;
в) у кожній наступній підстановці, замінений раніше показник приймається на рівні звіту;
д) якщо розрахункова формула дріб і важко визначити порядок заміни, то спочатку визначають вплив чисельника, а потім знаменника;
е) результат впливу фактора виходить вирахуванням з отриманого значення попереднього;
ж) правильність обчислень перевіряється складанням балансу відхилень, тобто алгебраїчна сума всіх відхилень повинна бути дорівнює абсолютному відхиленню узагальнюючого показника.
Таблиця 8. - Дані для ф...
