- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя »
место более или менее регулярные колебания. Если они строго периодический или близкий к нему характер и завершаются в течении одного года, то их называют сезонными колебаниями. Оценка сезонной компоненты осуществляется двумя способами: с помощью тригонометрических функций и методом сезонных индексов.
В тех случаях, когда период колебаний составляет несколько лет, то говорят, что во временном ряде присутствует циклическая компонента или стационарный случайный процесс. Моделирование ССП осуществляется следующими методами: модель авторегрессии (АР), модель скользящего среднего (СС), модель авторегрессии скользящего среднего (АРСС) и модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС).
Авторегрессионный процесс – процесс, в котором значения находятся в линейной зависимости от предыдущих. АР бывают первого порядка (Марковский процесс) и второго(процесс Юла). Порядок АР обозначается через p.
В моделях скользящего среднего мы выделяем период запаздывания (q).
Если у нас присутствуют и p и q, то мы имеем дело с моделью АРСС.
В моделях АР, СС, АРСС моделируют ряд без тренда и сезонной компоненты, т.е. ССП. Модель АРПСС позволяет исключить тренд путем перехода к разностям исходного ряда. Порядок разности, при котором ряд становится ССП дает нам d, которая является третьей неизвестной необходимой при моделировании АРПСС плюс ранее упомянутые p и q.
Прогнозирование с помощью компонентного анализа состоит из следующих шагов: оценка и удаление тренда, оценка и удаление сезонной компоненты, моделирование ССП, конструирование прогнозной модели и выполнение прогноза.
В конце, после прогнозирования мы проверяем полученную модель на адекватность, т.е. соответствие модели исследуемому объекту или процессу. Т.к. полного соответствия модели реальному процессу или объекту быть не может, адекватность – в какой-то мере – условное понятие. Модель временного ряда считается адекватной, если правильно отражает систематические компоненты временного ряда. 2.Характеристика исходных данных.
Дата | Данные | Дата | Данные | ||
17.09.2001 | 87,5546 | 31.10.2001 | 90,1826 | ||
18.09.2001 | 87,4391 | 1.11.2001 | 89,8761 | ||
19.09.2001 | 84,5301 | 2.11.2001 | 91,5291 | ||
20.09.2001 | 83,7572 | 5.11.2001 | 93,2659 | ||
21.09.2001 | 79,2693 | 6.11.2001 | 93,1579 | ||
24.09.2001 | 82,4232 | 7.11.2001 | 94,5799 | ||
25.09.2001 | 84,3556 | 8.11.2001 | 95,0691 | ||
26.09.2001 | 84,5737 | 9.11.2001 | 94,7875 | ||
27.09.2001 | 83,9814 | 12.11.2001 | 93,4776 | ||
28.09.2001 | 86,3375 | 13.11.2001 | 95,5143 | ||
1.10.2001 | 86,599 | 14.11.2001 | 96,8397 | ||
2.10.2001 | 87,3761 | 15.11.2001 | 97,4543 | ||
3.10.2001 | 88,0099 | 16.11.2001 | 97,5407 | ||
4.10.2001 | 89,8228 | 19.11.2001 | 98,2696 | ||
5.10.2001 |
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя »
Похожие работы
Тема: Прогнозирование временных рядов |
Предмет/Тип: Эктеория (Реферат) |
Тема: Прогнозирование временных рядов |
Предмет/Тип: История техники (Реферат) |
Тема: Бизнес-прогнозирование с помощью моделей временных рядов |
Предмет/Тип: Эктеория (Курсовая работа (т)) |
Тема: Анализ временных рядов |
Предмет/Тип: Эктеория (Контрольная работа) |
Тема: Классификация временных рядов |
Предмет/Тип: Экономика отраслей (Контрольная работа) |
Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы