Переписать все полученные данные в отчет

3 Переписать все полученные данные в отчет.

4 Сделать выводы об исследуемом временном ряде.

Вариант № 1 Поквартальные индексы розничной цены на овощи в Великобритании (1951 – 1958 гг.) в фунтах.

Вариант № 2 Помесячная продажа пива в Австралии (1991 – 1995 гг.) млн. л.

Вариант № 3 Данные ежемесячного объёма реализации товара А (в тыс. грн.). После выполнения процедуры декомпозиции временного ряда, предложите свои варианты, чем может в действительности являться товар А.

Вариант № 4 Количество пассажиров, перевезенных авиа компанией "PanAmerican", в месяц (в тыс.)

Вариант № 5 Данные ежемесячного реализации товара В. После выполнения процедуры декомпозиции временного ряда, предложите свои варианты, чем может в действительности являться товар В.

Вариант № 6 Дан ежемесячный объём реализации товаров торгового предприятия (в тыс. грн.). После выполнения процедуры декомпозиции временного ряда, предложите свои варианты, какие виды товаров может реализовывать предприятие.

4 Контрольные вопросы

1. Какие три основные задачи анализа временных рядов?

2. Где используются в экономике результаты анализа временных рядов?

3. Какие основные математические функции используются при аппроксимации временных рядов в экономике?

4. Какой критерий в данной работе используется для сравнения точности моделей?

5. На какие составляющие разбивается временной ряд при его декомпозиции?

6. Какие факторы в экономике влияют на наличие сезонной и циклической составляющей временного ряда?

7. Какие типы моделей используются при декомпозиции временного ряда?

8. Какими свойствами должна обладать случайная составляющая?

1 Г.С. Кильдышев, А.А. Френкель. Анализ временных рядов и прогнозирование. — М.: Статистика. 1973 — 101 с.

2 М. Кендалл, А. Стьюарт. Многомерный статистический анализ и временные ряды. — М.: Наука, 1976. — 736 с.

3 Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова — М.: ИНФРА–М, 1998. — 528 с.

4 Makridakis S. Forecasting: methods and applications. / Makridakis S., Wheelwright S, Hyndman R. — New York: John Wiley & Sons, Inc., 1998. — 642 c.

Похожие работы

Анализ временных рядов

Скачать

33627

0

0

... в том, что здесь исследуются те модели, в которых упомянутые выше величины, меняющиеся со временем, являются известными функциями t. Глава 1. Анализ временных рядов 1.1 Временной ряд и его основные элементы Временной ряд –это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием ...

Оценивание смещения статистики взаимной спектральной плотности многомерного временного ряда

Скачать

10988

2

17

... =, , при условии, что . Из определения видно, что спектральная плотность непрерывная, периодическая функция с периодом, равным  по каждому из аргументов. 2. ОЦЕНИВАНИЕ СМЕЩЕНИЯ СТАТИСТИКИ ВЗАИМНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Рассмотрим действительный стационарный в широком смысле случайный процесс,, с математическим ожиданием , , взаимной ковариационной функцией , и взаимной спектральной ...

Прогнозирование временных рядов

Скачать

12267

5

16

... модели строится прогноз на один шаг вперед, причем его отклонение от фактических уровней ряда расценивается как ошибка прогнозирования, которая учитывается в соответствии со схемой корректировки модели. Далее по модели со скорректированными параметрами рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени и т.д. Т.о. модель постоянно учитывает новую информацию и к концу периода обучения ...

Компоненты временных рядов

Скачать

15159

4

4

овных этапов анализа и прогнозирования временных рядов. Последний раздел посвящен развивающемуся направлению статистических исследований - прогнозированию временных рядов с помощью адаптивных моделей. 1. Теоретическая часть   1.1 Компоненты временных рядов Проверка гипотезы о существовании тенденции В практике прогнозирования принято считать, что значения уровней временных рядов ...