agocter

Характеристики временных рядов реферат

Для характеристики поведения временного ряда необходимо найти его две основные характеристики — тренд и периодические колебания. Повесть временных лет "Повесть временных лет" - наиболее ранний из дошедших до нас летописных сводов. Гетероскедастичность —свойство исходных, когда дисперсия ошибки зависит от номера наблюдения. Данная проверка осуществляется с использованием ряда статистических критериев Закономерную или детерминированную составляющую при анализе экономического временного ряда обычно разбивают на три составляющие : тренд, сезонную компоненту и циклическую компоненту. Для этого сначала мы должны оценить тренд.

Для данного временного ряда далеко не всегда удается подобрать адекватную модель, для которой ряд возмущений? Мы рассмотрели модели вида, в которых в качестве регрессора выступала переменная t - время. Рассмотрим модель, в которых регрессорами выступают лаговые переменные, то есть переменные, влияние которых в эконометрической модели характеризуется некоторым запаздыванием. Переменные в данной модели являются величины случайные.

Характеристики временных рядов реферат 8662438

Все множество стационарных процессов второго порядка в общем случае в зависимости от особенностей их автокорреляционных функций разбивается на несколько однородных групп, для каждой из которых можно подобрать и построить адекватную модель. В общем случае можно выделить три группы таких моделей - модели авторегрессии, модели скользящего среднего и смешанные модели авторегрессии-скользящего среднего [4, с].

Темы для контрольных работ по предпринимательскому правуКонтрольная работа по психологии для заочников дошкольное образование
Тыл вооруженных сил докладТехнология производства ржаной муки курсовая работа
Access 2010 дипломная работаДоклад на тему модная европа

Авторегрессионная модель p -го порядка или модель AR р имеет вид:. Эта модель описывает изучаемый процесс в момент t в зависимости от его значений в предыдущие моменты t-1, t-2, характеристики временных, t-р. Если исследуемый процесс yt в момент t определяется его значениями только в предшествующий период t-1, то рассматривают авторегрессионную модель 1-го порядка или модель AR 1 - марковский случайный процесс. Модель скользящей средней в ней моделируемая величина задается линейной функцией от возмущений ошибок в предыдущие моменты времени.

Авторегрессионная модель скользящей средней порядков p и q соответственно или модель ARМА pq имеет вид:. Использование авторегрессионных моделей, на базе рассмотренных моделей, для прогнозирования экономических показателей может оказаться весьма эффективным только в краткосрочной перспективе. Статистические методы все шире проникают в экономическую практику.

С развитием компьютеров, распространением пакетов прикладных программ эти методы вышли за стены учебных и научно-исследовательских институтов. Они стали важным инструментом в деятельности аналитических, плановых, маркетинговых отделов характеристики временных рядов реферат фирм и предприятий.

При прогнозировании часто исходят нормы поведения доклад того, что уровни временных рядов экономических показателей, состоят из четырех компонент: тренда, сезонной, циклической и случайной составляющих. В зависимости от способа сочетания этих компонент модели временных рядов делятся на аддитивные, мультипликативные модели.

Обобщенными показателями динамики развития экономических процессов являются средний прирост, средний темп роста и прироста. При выполнении ряда предпосылок эти показатели могут быть использованы в приближенных, простейших способах прогнозирования, предшествующих реферат глубокому количественному и качественному анализу.

Распространенным приемом при выявлении тенденции развития является выравнивание временных рядов, рядов частности, с помощью скользящих средних. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса. Для того, чтобы обоснованно судить о качестве полученной модели необходимо проверить адекватность этой модели реальному процессу и проанализировать характеристики ее точности.

Проверка адекватности строится на анализе случайной компоненты и базируется на использовании ряда статистических критериев. Показатели точности описывают величины случайных ошибок, полученных при использовании модели.

Все характеристики точности могут быть вычислены после того, как период упреждения уже окончился, или при рассмотрении показателя на ретроспективном участке. Одно из перспективных направлений развития краткосрочного прогнозирования связано с адаптивными методами.

Эти реферат позволяют строить самокорректирующиеся модели, способные оперативно реагировать на изменение условий. Все это делает эффективным их применение для прогнозирования неустойчивых рядов с изменяющейся тенденцией. В заключение отметим, что не может быть чисто формальных подходов к выбору методов и моделей прогнозирования.

Успешное применение статистических методов прогнозирования на практике возможно лишь при сочетании знаний в области самих методов с глубоким знанием объекта исследования, с содержательным экономическим анализом.

Характеристики временных рядов реферат 7403

Тихомиров Н. Учебно-методическое пособие, Шалобанов А. Начальный курс. Магнус Я. Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка.

[TRANSLIT]

Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Не имеет чётких временных границ, распадается на несколько периодов, общей продолжительностю около 36 лет.

Создание диаграмм, графиков Excel Диаграммы являются средством наглядного представления данных и облегчают выполнение сравнений, выявление закономерностей и тенденций данных. Например, вместо анализа нескольких столбцов чисел на листе можно, взглянув на диаграмму, узнать, падают или растут объемы продаж по кварталам или как действительные объемы продаж соотносятся с планируемыми.

Можно выделить три основные задачи исследования временных рядов. Анализ временного ряда и последующее прогнозирование его развития может использоваться для: — планирования в экономике, производстве, торговле; — управления и оптимизации, протекающих в обществе социально-экономических процессов; — частичного управления важными параметрами демографических процессов и экологической ниши общества; — принятия оптимальных решений в бизнесе.

Minitab включает следующие основные виды анализа временных рядов: Trend Analysis — анализ линии тренда с использованием четырех типов аппроксимирующих кривых характеристики временных рядов реферат, квадратическая, экспоненциального роста, логистическая S — кривая. Характеристики временных рядов реферат — классическая декомпозиция временных рядов. Moving Average — вычисление скользящего среднего. Exp Smoothing — экспоненциальное сглаживание временного ряда.

Lag — смещение рядов на заданное значение. Autocorrelation — вычисление автокорреляционной функции.

В используемой программе Minitab рассматриваются следующие четыре типа моделей: — Linear — линейная; — Quadratic — квадратическая; — Exponential growth — экспоненциального роста; — S-Curve Pearl-Reed logistic — логистическая S — кривая. Title : Вводится вами заданный заголовок для выводимого графика. В качестве оценок точности аппроксимации и вычисленного прогноза Minitab использует следующие три показателя: MAPE — средняя абсолютная ошибка в процентах mean absolute percentage error — среднее относительное отклонение ; MAD — среднее абсолютное отклонение mean absolute deviation ; MSD — s 2 — среднеквадратическое отклонение mean squared deviation.

Наиболее часто в экономике при аппроксимации тренда используются следующие виды функций: линейнаяпараболическаястепеннаяэкспоненциальнаяфункция Гомперцалогистическая. Таблица 1. Рисунок 1. Анализ сезонных колебаний При анализе временного ряда его изменчивость можно разделить на закономерную детерминированную и случайную составляющие.

Случайная компонента ряда обладает следующими свойствами: — случайностью колебаний уровней остаточной последовательности; — соответствием распределения случайной компоненты нормальному закону характеристики временных рядов реферат — равенством математического ожидания случайной компоненты нулю; — независимостью значений уровней случайной последовательности, то есть отсутствием существенной автокорреляции. Данная проверка осуществляется с использованием ряда статистических критериев Закономерную или детерминированную составляющую при анализе экономического временного ряда обычно разбивают на три составляющие : тренд, сезонную компоненту и циклическую компоненту.

Model Type : Выбирается тип модели: — мультипликативная модель. Title : Можно ввести свое название графика. Minitab при декомпозиции: - оценивает линию тренда методом наименьших квадратов; - удаляет тренд, деля на тренд или вычитая его из временного ряда в зависимости от используемой модели соответственно мультипликативной или аддитивной ; - сглаживает преобразованные данные, используя метод скользящего среднего с параметром сглаживания равным длине сезонного цикла.

Если сезонный цикл четный, то используется двухшаговая процедура сглаживания методом скользящего среднего; - временной ряд без тренда делится или из него вычитается полученный сглаженный ряд, чтобы получить сезонную компоненту. Model Components : Trend plus seasonal тренд и сезонная составляющая Initial seasonal period: 1 данные начинаются с января Generate forecasts: Number of forecasts : 6 В результате выполнения этой операции на экране появятся следующие графики и расчеты.

В окне Session появятся результаты вычисления сезонных индексов и значения прогнозных показателей на полгода вперед, а также уравнение тренда и его точность: Time Series Decomposition Декомпозиция временного ряда Data Название анализируемых данных Length Сюда входят графики: - сезонных индексов Seasonal Indices- график процента дисперсии обусловленной сезонными колебаниями Percent Variationby Seasonal Period- график разброса исходных данных за рассматриваемый сезонный период Original Databy Seasonal Period- график разброса остатков за этот период Residualsby Seasonal Period.

Какие три основные задачи анализа временных рядов? Где используются в экономике результаты анализа временных рядов? Какой критерий в данной работе используется для сравнения точности моделей?

На какие составляющие разбивается временной ряд при его декомпозиции? Какие типы моделей используются при декомпозиции временного ряда?

Какими свойствами должна обладать случайная составляющая? Библиография 1 Г. Модели прогнозирования на основе временных рядов Основные элементы эконометрического анализа временных рядов.

Эконометрика временных рядов. Эконометрический анализ инфляции Модели стационарных и нестационарных рядов, их идентификация. Компоненты временных рядов Статистические методы анализа одномерных временных рядов, решение задач по анализу и прогнозированию, построение графика исследуемого показателя. Классификация экономических прогнозов Статистические методы прогнозирования и их роль в экономической практике. Прогнозирование временных рядов Прогнозирование является исходной предпосылкой для проектирования вообще и финансового в частности.

Временные ряды Контрольная работа Оглавление 1 Виды и методы анализа временных рядов 3 1. Ряды динамики в анализе социально-экономического явления Построение и характеристики временных рядов реферат рядов динамики для выявления и измерения закономерности развития общественных явлений во времени.

Характеристики точности моделей Анализ системы показателей, характеризующих как адекватность модели, так и ее точность; определение абсолютной и средней ошибок прогноза. История возникновения эконометрики История возникновения Эконометрики Доклад на тему эпоха возрождения леонардо да винчи наука проходит сложный путь зарождения и характеристики временных рядов реферат в самостоятельную область знания.

Ряды динамики Динамика как процесс развития в статистике характеристики временных рядов реферат понятие хронологического ряда. Классификация временных рядов Понятие и значение временного ряда в статистике, его структура и основные элементы, значение. Классификация временных рядов Введение Общественные явления можно изучать в двух разрезах: в статическом и динамическом.

Исследование оперативной памяти Методика применяется для изучения оперативной памяти в тех случаях, когда она несет основную функциональную нагрузку. Жалюзийные аппараты. Прогнозирование временных рядов Характеристика исходных данных. Повторные ряды План работы Введение…………………………… Эконометрика 7 Оглавление: 1.

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Виды и построение временных рядов Лекция 1. Эконометрический анализ инфляции. Прогноз количества отказов РЭО аэропорта на следующий год Постановка задачи прогнозирования количества отказов радиоэлектронного оборудования на следующий год в аэропорту.

Сходимость рядов Решение неравенств и определение области сходимости рядов по признаку Даламбера и теореме Лейбница для знакопеременных рядов. Уменьшение оценки взаимной спектральной плотности стационарного случайного процесса Математическое ожидание и дисперсия случайного процесса. Итак, необходимо разработать алгоритм, который позволит сформировать выборку по временному ряду таким образом, что потеря точности будет в допустимых пределах, а уменьшение количества значений не повлечет за собой увеличение ошибки алгоритма прогнозирования.

Следовательно, входными данными будет являться временной ряд, выходными — выборка, которая в последствии будет являться входными данными для алгоритмов прогнозирования. Проведен анализ существующего состояния научных исследований в области статистики и прогнозирования для последующей разработки алгоритма сегментации временных рядов.

Характеристики временных рядов реферат, что на сегодняшний день ведутся разработки алгоритмов прогнозирования временных рядов. Но не уделяется должного внимания предварительным преобразованиям, таким, как формирование обучающей выборки, которые способны уменьшить ошибку прогноза [ ].

Характеристики временных рядов реферат 1618

В ходе проведения исследований было проанализировано существующее состояние научных исследований в области статистики и прогнозирования для последующей разработки алгоритма сегментации временных рядов. Была рассмотрена актуальная проблема формирования обучающей выборки из временного ряда для прогнозирования временных рядов в задачах нейросетевого прогнозирования.

Предметом исследования выступают предварительные преобразования временного ряда в задачах прогнозирования. У строго стационарных процессов постоянными являются моменты всех порядков.

Были рассмотрены вопросы предварительных преобразований данных в задачах прогнозирования временных рядов посредствам нейронных сетей. Были сформированы требования к алгоритму, который будет разрабатываться в выпускной работе магистра. Основным требованием реферат разрабатываемого алгоритма можно назвать возможность описания ситуации меньшим количеством признаков без потери временных с допустимой потерей точности. Таким образом, реализация алгоритма сегментации исходных данных временных рядов для формирования обучающей выборки, который обеспечивает улучшение результативности задачи прогнозирования, является актуальной задачей.

Проведенный анализ показывает, что новый алгоритм будет рядов сокращение времени обучения нейронной сети или влиять на результат решения задачи прогнозирования, так как результат характеристики алгоритма — это исходные данные для задачи прогнозирования.

При написании данного автореферата магистерская работа еще не завершена.

Модели временных рядов

Предположительная дата завершения — 10 декабря г. Полный текст работы, а также материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты. Барашко Анатолий Сергеевич Консультант: асс. Мирошниченко Анна Михайловна.

Компонентный анализ. В качестве единицы времени может быть час, день сутки , неделя, месяц, квартал илигод. Были сформированы требования к алгоритму, который будет разрабатываться в выпускной работе магистра. Решением общего собрания членов 1. Классификация и разновидности временных рядов, особенности сферы их применения, отличительные характеристики и порядок определения в них динамики, стадии, ряды.

Реферат по теме выпускной работы Содержание Введение 1. Цель и задачи исследования 2. Актуальность темы 3. Предполагаемая научная новизна 4.

Общие сведения о временных рядах 5. Предварительные преобразования временных рядов в задачах прогнозирования 6. Обзор исследований и разработок по теме Выводы Важное замечание Список источников Введение Общественные явления можно изучать в двух разрезах: в статическом и динамическом.

С их помощью решается актуальная по сегодняшний день задача прогнозирования. Цель и задачи исследования Целью исследования является анализ существующего состояния научных исследований в области статистики и прогнозирования для последующей разработки алгоритма сегментации временных рядов.

Объектом исследования является временной ряд. Актуальность характеристики временных рядов реферат Одной из актуальных проблем на сегодняшний день можно выделить задачу прогнозирования.

Предполагаемая научная новизна Научной новизной данной работы является разработка алгоритма сегментации временных рядов — нового направления в предобработке временных рядов большого объема и формировании на их основе обучающих выборок, эффективно решающего проблемы предобработки данных в задачах прогнозирования.

Общие сведения о временных рядах Временным рядом называется ряд наблюдений за значениями некоторого показателя признакаупорядоченный в хронологической последовательности, то есть в порядке возрастания переменной t-временного параметра [ 2 ]. Таблица 4. Характеристики временных рядов реферат несмотря на свою простоту, оказывается полезной во многих реальных задачах. Если нелинейный характер тренда очевиден, то может подойти одна из следующих моделей:. Эта модель чаще всего применяется для данных, имеющих тенденцию сохранять постоянные темпы прироста.

Две последние модели задают кривые тренда S-образной формы. Они соответствуют процессам с постепенно возрастающими темпами роста в начальной стадии и постепенно затухающими темпами роста в конце. Необходимость подобных моделей обусловлена невозможностью многих экономических процессов продолжительное времяразвиваться с постоянными темпами роста или по полиномиальным моделям, в связи сих довольно быстрым ростом или уменьшением.

Кроме чисто статистических методов используют, в частности, вероятно-статистические модели. В таких моделях временной ряд рассматривается как случайный процессотсюда его основными характеристиками становятся: математическое ожидание Х t. И и автокорреляционная функция временного ряда Х t.

Аналитическое выравнивание временного ряда представляет из себя построение аналитической функции, модели тренда. Для этого применяются различного рода функции: линейные, степные, параболические и т. Параметры тренда определяются как и в случае линейной регрессии методом наименьших квадратов, где в качестве независимой переменной выступает время, а в качестве зависимой переменной — уровни временного ряда. Критерием отбора наилучшей формы тренда характеристики временных рядов реферат наибольшее значение коэффициента детерминации, критерии фишера и Стьюдента.

Задача заключается в следующем: при фиксируемых параметрах x и измеренных значениях y рассчитать вектор параметров kудовлетворяющий некоторому критерию оптимальности. Чтобы найти минимум функции, это выражение надо продифференцировать по параметрам и приравнять нулю условие минимума.

В результате поиск минимума суммы квадратов сводиться в простым операциям с матрицами. При расчете погрешностей предполагается, что точность значений x значительно превосходит точность измеряемых значений yпогрешность измерения которых подчиняется нормальному распределению.

  • Все множество стационарных процессов второго порядка в общем случае в зависимости от особенностей их автокорреляционных функций разбивается на несколько однородных групп, для каждой из которых можно подобрать и построить адекватную модель.
  • Необходимость подобных моделей обусловлена невозможностью многих экономических процессов продолжительное времяразвиваться с постоянными темпами роста или по полиномиальным моделям, в связи сих довольно быстрым ростом или уменьшением.
  • Широкому внедрению методов анализа и прогнозирования данных способствовало появление персональных компьютеров.
  • Эта модель описывает изучаемый процесс в момент t в зависимости от его значений в предыдущие моменты t-1, t-2, …, t-р.

Автокорреляция в остатках — корреляционная зависимость между значениями остатков за текущий и предыдущие моменты времени. Для определения автокорреляции остатков используется критерий Дарбина — Уотсона: 3. Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными, независимыми и автокоррелированными остатками. Отсюда естественным образом появляются более сложные модели. Например, дисперсия может зависеть от времени. Такие модели называют гетероскедастичными, а те, в которых нет зависимости от времени - гомоскедастичными.

Точнее говоря, эти термины могут относиться не только к переменной "время", но и к другим переменным.

Шагаева Елена Сергеевна

В случае, если погрешности никак не связаны между собой автокорреляционная функция должна быть вырожденной - равняться 1 при равенстве аргументов и 0 при их неравенстве. Понятно, характеристики временных рядов реферат для реальных временных рядов так бывает далеко не.

Идентификация моделей. Под идентификацией моделей обычно понимается выявление их структуры и оценивание параметров. Так как структура - это тоже параметр, хотя и нечисловой, то речь идет об одной из типовых задач эконометрики - оценивании параметров. Наиболее просто решается задача оценивания для линейных по параметрам моделей с гомоскедастичными независимыми остатками.

Восстановление зависимостей во временных рядах может быть проведено на основе методов наименьших квадратов и наименьших модулей, на случай временных рядов переносятся результаты, связанные с оцениванием необходимого набора регрессоров, в частности, легко получить предельное геометрическое распределение оценки степени тригонометрического полинома.

Тем не менее на более общую ситуацию такого простого переноса делать не рекомендуется. Рассмотрим, например, в случае временного ряда с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками снова можно воспользоваться общим подходом метода наименьших квадратов, однако система уравнений метода наименьших квадратов и, естественно, ее решение будут иными.

Формулы будут отличаться. Проанализируем эконометрическую модель временного ряда, описывающего рост индекса потребительских цен индекса инфляции. Пусть I t - рост цен в месяц t. Тогда по мнению некоторых экономистов естественно предположить. Где I t-1 - рост цен в предыдущий месяц а c- некоторый коэффициент затухания, предполагающий, что при отсутствии внешний воздействий рост цен прекратитсяa- константа она соответствует линейному изменению величины I t со временемbS t-4 - слагаемое, соответствующее влиянию эмиссии денег то есть увеличения объема денег в экономике страны, осуществленному Центральным Банком в размере S t-4 и пропорциональное эмиссии с коэффициентом b, причем это влияние проявляется не сразу, а через 4 месяца; наконец, - это неизбежная погрешность.

Модель, даже несмотря на характеристики временных рядов реферат простоту, демонстрирует многие характерные черты гораздо более сложных эконометрических моделей.

Во-первых, обратим внимание на то, что некоторые переменные определяются рассчитываются внутри модели, как I t. Их называют эндогенными внутренними. В основном временные ряды, с которыми имеют дело в экономике, не являются стационарными. Последовательность расположения исследуемых данных во времени в таких рядах имеет существенное значение для анализа, т.

Можно выделить три основные задачи исследования временных рядов. Первая из них заключается в описании изменения соответствующего показателя во времени и выявлении тех или иных свойств исследуемого ряда.

Для этого прибегают характеристики временных рядов реферат разнообразным способам: расчету обобщающего показателя изменения уровней во времени — среднего темпа роста; применению различных сглаживающих фильтров, уменьшающих колебания уровней во времени и позволяющих более четко представить тенденции развития; подбору кривых, характеризующих эту тенденцию; выделению сезонных и иных периодических и случайных колебаний; измерению зависимости между членами ряда автокорреляции.

К методам описания какого-либо свойства динамики можно с некоторым основанием отнести и методы проверки наличия или отчет по учебной экономика и учет долговременных тенденций в ряду.

Второй важной задачей анализа является объяснение механизма изменения уровней ряда. Для ее решения обычно прибегают к регрессионному анализу.