Читать курсовая по эктеории: "Бизнес-прогнозирование с помощью моделей временных рядов" Страница 4

(Назад) (Cкачать работу)

519

0

0

0

5

518

1

0

1

15

514

0

0

0

6

515

0

0

0

16

510

0

0

0

7

520

1

0

1

17

516

0

0

0

8

519

0

0

0

18

518

0

0

0

9

512

0

0

0

19

524

0

0

0

10

511

0

0

0

20

571

0

0

0

б) Проверим гипотезу об отсутствии тенденции в изменении курса акций с помощью критерия серий, основанного на медиане выборки.

Вспомогательные вычисления представлены в таблице 4.

От исходного ряда переходим к ранжированному , расположив значения исходного ряда в порядке возрастания;

Так как n=20 (четное) => медиана ;

Таблица 4 - Вспомогательные вычисления для критерия серии

)Значение каждого уровня исходного рядасравнивается со значением медианы. Если , топринимает значение «+», если меньше, то «-»;

) v(20)=8- число серий;

- протяженность самой большой серии. В соответствии с (5) делаем проверку:

Оба неравенства выполняются. С вероятностью 0,95 тренд во временном ряду отсутствует, что согласуется с выводом, сделанным с помощью метода Фостера-Стюарта. 2. Сглаживание временных рядов Следующим шагом в исследовании свойств ряда динамики является обнаружение характера его тенденций с последующей пролонгацией таковой в будущее, если конечно тенденция существует. При решении такого рода задач исследователь может воспользоваться хорошо разработанным инструментарием сглаживания временных рядов, методы которого условно можно разделить на две группы:

аналитические, при использовании которых заранее предполагается вид зависимости, описывающей тенденцию ряда, с последующей оценкой параметров модели сглаживания;

алгоритмические, которые не предполагают априорных знаний сглаживающей кривой, ориентируясь лишь на алгоритм расчета сглаженных уровней

Похожие работы