Читать реферат по маркетингу: "Автокорреляция рядов динамики" Страница 2

назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

посредством использования линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов во времени:

. (9.1)

Если сдвиг во времени составляет всего один шаг, то соответствующий коэффициент корреляции называется коэффициентом автокорреляции уровней ряда первого порядка. При этом лаг равен 1. Измеряется же зависимость между соседними уровнями ряда. В общем случае число шагов (или циклов), на которые осуществляется сдвиг, характеризующий влияние запаздывания, также называется лагом. С увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, уменьшается.

Динамика уровней ряда может иметь основную тенденцию (тренд). Это весьма характерно для экономических показателей. Тренд является результатом совместного длительного действия множества, как правило, разнонаправленных факторов на динамику исследуемого показателя. Довольно часто динамика уровней ряда подвержена циклическим колебаниям, которые зачастую носят сезонный характер. Иногда не удается выявить тренд и циклическую компоненту. Правда нередко в этих случаях каждый следующий уровень ряда образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой случайной компоненты.

В очень многих случаях уровень временного ряда представляется в виде суммы тренда, циклической и случайной компонент или в виде произведения этих компонент. В первом случае это аддитивная модель временного ряда, во втором — мультипликативная модель. Исследование временного ряда заключается в выявлении и придании количественного выражения каждой из этих компонент, после чего удается использовать соответствующие выражения для прогнозирования будущих значений ряда. Можно также решать задачу построения модели взаимосвязи двух или нескольких временных рядов. 2. Автокорреляционная функция

Для выявления трендовой, циклической компонент можно использовать коэффициент автокорреляции уровней ряда и автокорреляционную функцию. Автокорреляционная функция — это последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго и последующих порядков. Соответственно график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага (порядка коэффициента автокорреляции) — коррелограмма. Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы позволяет определить лаг, при котором автокорреляция наиболее высокая, а следовательно, и лаг, при котором связь между текущим и предыдущими уровнями ряда наиболее тесная.

Прежде чем пояснить это, отметим: коэффициент автокорреляции характеризует тесноту только линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда. Если ряд имеет сильную нелинейную тенденцию, коэффициент автокорреляции может приближаться к нулю. Знак его не может служить указанием на наличие возрастающей или убывающей тенденции в уровнях ряда.

Теперь об анализе структуры временного ряда с помощью автокорреляционной функции и коррелограммы. Довольно ясно, что, если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит основную тенденцию, или тренд, и, скорее всего, только ее. Если ситуация иная, когда наиболее высоким оказался коэффициент корреляции некоторого отличного от единицы порядка, то ряд


Интересная статья: Основы написания курсовой работы