АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Тема: Динамический ряд. 1. Расчет автокорреляции уровней временного ряда

Читайте также:
  1. Аэродинамический расчет центробежного вентилятора
  2. Банковская система: понятие, типы, структура. Формирование и развитие банковской системы России
  3. Денежная система: понятие, элементы, типы. Особенности денежной системы РФ
  4. Динамический анализ оральной и естественной позы
  5. Динамический баланс
  6. Динамический диапазон.
  7. Динамический менеджмент М.П. Фоллет
  8. Динамический хаос
  9. Економічна система: сутність, структурні елементи і критерії класифікації.
  10. Задача Д1 (тема: “Динамика точки”)
  11. Закон системности в работе коры головного мозга (динамический стереотип).
  12. Занятие 13. Тема: «Новая драма». С. Беккет «В ожидании Годо».

Содержание занятия.

1. Расчет автокорреляции уровней временного ряда.

2. Расчет параметров трендов.

Литература: [1] стр234-239,[2] стр138-139

 

Задание №1 Имеются условные данные о средних расходах на конечное потребление (усл. д.ед.) за 8 лет:

t
yt

Рассчитать коэффициент автокорреляции первого порядка.

 

Методические указания по выполнению задания:

Расходы на конечное потребление в текущем году зависят от расходов на конечное потребление предыдущих лет, поэтому определим коэффициент корреляции между рядами

yt и yt-1 и измерим тесноту связи между расходами на конечное потребление текущего и предыдущего годов. Формула для расчета коэффициента корреляции имеет вид:

В качестве переменной х рассмотрим ряд y2, y3,…, y8; в качестве переменной y - ряд y1, y2,… y7. Тогда приведенная формула примет вид:

где

Заполним таблицу:

t yt yt-1
- - -3,29 -3,29 -1,29 -0,29 0,71 2,71 4,71 - -3 -2 -2 - 9,87 6,58 2,58 0,00 0,71 5,42 18,84 - 10,8241 10,8241 1,6641 0,0841 0,5041 7,3441 22,1841 -
итого 53,4287

 

где .

Используя формулу, получаем коэффициент автокорреляции первого порядка:

Полученное значение свидетельствует об очень тесной зависимости между расходами на конечное потребление текущего и непосредственно предшествующих годов и, следовательно, о наличии во временном ряде сильной линейной тенденции. Аналогично можно определить коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков.

Задание №2. Имеются данные об урожайности овощей в хозяйствах области:

Год Урожайность овощей, ц/га
49,2 41,7 46,0 67,3 69,0 73,6 85,8 92,4 98,4 94,4

1. Построить графики ряда динамики и трендов.

2. Рассчитать параметры уравнений трендов.

3. Выбрать наилучший вид тренда на основании графического изображения и значения коэффициента детерминации.



Методические указания по выполнению задания:

Построение графиков осуществляется с помощью Мастера диаграмм:

1) введите исходные данные;

2) активизируйте Мастер диаграмм: в главном меню выберите Вставка/Диаграмма

3) в окне Тип выберите График. Щелкните по кнопке Далее.

4) Заполните диапазон данных. Установите флажок размещения данных в столбцах (строках). Щелкните по кнопке Далее.

5) Заполните параметры диаграммы на разных закладках: названия диаграммы и осей; подписи данных и др. Укажите место размещения диаграммы на отдельном или на имеющемся листе. Щелкните по кнопке Готово.

Линия тренда может быть добавлена в построенный график. Для этого:

1) выделите область построения диаграммы; в главном меню выберите Диаграмма/Добавить линию тренда;

2) в появившемся диалоговом окне выберите вид линии тренда и задайте соответствующие параметры. Для полиномиального тренда необходимо задать степень аппроксимирующего полинома. В качестве дополнительной информации на диаграмме следует отобразить уравнение регрессии и значение коэффициента детерминации, установив соответствующие флажки на закладке Параметры. Щелкните по кнопке ОК.

Для вышеприведенных исходных данных получены следующие уравнения трендов и значения коэффициента детерминации .

 

Тип тренда Уравнение
Линейный 0,9206
Полиномиальный второй степени 0,922
Степенной 0,8034
Экспоненциальный или 0,8846
Логарифмический 0,8063

Исходные данные лучше всего описывает полином второй степени. Следовательно, в рассматриваемом примере для расчета прогнозных значений следует использовать полиномиальное уравнение.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 |


При использовании материала, поставите ссылку на Студалл.Орг (0.007 сек.)