Уникальные учебные работы для студентов


Временные ряды и прогнозирование контрольная работа

Основные элементы временного ряда, автокорреляция уровней и выявление структуры ряда. Суть, причины и последствия автокорреляции. Процедуры Кохрейна-Оркатта и Хильдрата-Лу. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.

Анализ временных рядов

Автокорреляция остатков и критерий Дарбина-Уотсона. Прогнозирование и декомпозиция временного ряда.

  1. Пример построения корреляционного поля данных.
  2. В первом случае используют прогнозирование помощью авторегрессионных зависимостей.
  3. Анализ показателей финансового состояния ООО "Альфа". Прогнозирование и планирование образования и подготовки специалистов.

Анализ сезонных колебаний, его цели и задачи. Временные ряды, процесс белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов.

  • Уравнение регрессии строится в следующем виде;
  • Тренд и его анализ;
  • Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости; линейная, параболическая и экспоненциальная;
  • Основные методы прогнозирования, используемые на государственном уровне в США;
  • Описательные характеристики динамики социально-экономических явлений.

Тренд и его анализ. Автокорреляция уровней временного ряда.

Прогнозирование временных рядов

Моделирование тенденции временного ряда, сезонных и циклических колебаний. Модели прогнозирования и применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний. Определение основных показателей динамики для временного ряда годовых данных. Проверка гипотезы о наличии тренда.

Сглаживание временного ряда квартальных данных с помощью скользящих средних.

Анализ и прогнозирование в авторегрессионной модели временных рядов [18.01.15]

Построение коррелограммы для исходного временного ряда. Выбор аддитивной или мультипликативной модели временного ряда, расчет ее компонентов и отклонений, методика построения. Проверка гипотезы о существовании тренда. Моделирование тенденции временного ряда: Определение коэффициентов автокорреляции второго и более высоких порядков.

  • Успешное решение перечисленных задач, обусловленных базовой целью статистического анализа временного ряда, является основой для достижения конечных прикладных целей исследования и, в первую очередь, для решения задачи кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда;
  • Список использованных источников 1;
  • Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости; линейная, параболическая и экспоненциальная;
  • Заключение Список использованной литературы Введение Существует множество математических моделей, посредством которых решаются те, или иные задачи;
  • Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.

Длинна, уровни элементы временного ряда. Краткосрочные экономические показатели РФ. Абсолютный прирост, темп прироста. Уровни ряда, составляющие временных рядов.

  • Основные тенденции динамики финансового состояния и результатов деятельности можно прогнозировать с определенной точностью, сочетая формализованные и неформализованные методы;
  • Сезонность, аддитивная и мультипликативная модели.

Аддитивная, мультипликативная и смешанная модели. Пример построения корреляционного поля данных. Анализ отличительных черт нечетких временных рядов от числовых рядов.

  1. В соответствии с поставленной целью будут решаться следующие задачи.
  2. Исследование рядов имеет большое значение и для технических, и для экономических систем.
  3. Метод сезонной компоненты, расчет средних значений. Существуют моментальные и интервальные ряды.
  4. Автокорреляция остатков и критерий Дарбина-Уотсона.
  5. Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. Приведем кратко основные элементы эконометрического анализа временных рядов.
VK
OK
MR
GP