|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Тема 6. Модели временных рядов
Элементы временного ряда. Идентификация структуры временного ряда. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции. Аддитивная и мультипликативная модели. Модели Бокса-Дженкинса. Задачи изучения темы: · научиться выделять основные компоненты временного ряда, · научиться определять автокорреляционную функцию временного ряда и использовать ее для исследования ряда. · научиться строить мультипликативную и аддитивную модели временного ряда и использовать их для прогнозирования, · получить представление о методологии исследования временных рядов Бокса-Дженкинса. Теоретический материал Компоненты уровней ряда динамики. · Основная тенденция развития (тренд) ( ) – результат влияния постоянно действующих факторов. · Сезонная составляющая ( ) – результат влияния периодически действующих факторов. · Случайная компонента (ошибка) ( ) – результат влияния случайных факторов. Общая модель временных рядов. Уровень ряда представляет собой функцию от указанных компонент:
.
Виды моделей временных рядов. В зависимости от вида функции различают следующие виды моделей временных рядов: · Аддитивная модель:
;
· Мультипликативная модель: .
Каждому виду модели соответствует свои методы определения составляющих компонент.
Изучение тренда. Виды трендов. · Тенденция среднего уровня – детерминированная составляющая явления · Тенденция дисперсии – характеризует динамику отклонений между эмпирическими уровнями и детерминированной компонентой ряда · Тенденция автокорреляции – характеризует тенденцию изменения связи между отдельными уровнями ряда динамики. Этапы изучения тренда. · Тестирование ряда динамики на наличие тренда · Выделение тренда (выравнивание временного ряда). Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |