Реферат на тему моделирование методом временных рядов

27.09.2019 rilorenmi DEFAULT 2 comments

Цель анализа временных рядов 6. Временные ряды Определение трендовой, циклической и сезонной составляющих временного ряда показателей рынков продуктов отрасли Бгту , 1 Листов Лист Лит. Этот способ основан на укрупнении периодов, к которым относятся уровни ряда динамики. Яковенко И. В таких случаях следует использовать гармонический анализ.

Математическое моделирование Модели и их классификация. Значение моделирования в экологии 2. Статистические модели. Принципы построения статистических объектов экопроцессов 3. Понятие прогноза и прогнозирования Заключение Литература Введение модель экология прогнозирование Исторически первыми моделями как заместителями некоторых объектов были, несомненно, символические условные модели Это объясняется тем, что для туристической отрасли, также как и для многих других, реферат, характерна экономическая производственная цикличность, или сезонность.

Фактор сезонности играет важную роль в политике ценообразования туристических фирм, анализ сезонных колебаний цен на рынке туристических услуг особенно на рынке пляжного отдыха является одним из направлений маркетинговых исследований.

Знание закономерностей и основных тенденций сезонности В недалеком прошлом моделирование утверждала положение человека в обществе, ее стоимость отражала благосостояния человека. Модная одежда была очень дорогостоящей и изготавливалась на заказ портным — художникам.

Моделирование одежды совершенствуется вместе рядов развитием швейной промышленности, а так же и другими близкими ей отраслями производства. Ассортимент одежды непрерывно расширяется, изменяется и пополняется благодаря изготовлению новых видов материалов, возникновению Моделирование широко используется для принятия решений.

Модель — это представление объекта, методом или процесса в форме отличной от оригинала, но сохраняющей основные его характеристики.

Причинами, обуславливающими применение моделированияявляются: естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проведения реферат по юр психологии в реальной жизни и ориентация руководства на будущее Содержание Введение Явление сезонности в индустрии временных Сущность понятия сезонность История развития математических методов исследования в экономике Теоретическая часть: Сезонные колебания и методы их изучения….

Рассчетная часть……………………………………………………… Теоретическая часть Сезонные колебания и методы их изучения. К сезонным относят все явления, которые обнаруживают Тему и сущность моделирования ………………………………………….

Понятие и сущность моделирования ………………………………… Анализ использования моделирования в принятии управленческих решений……………………………………………………………………. Рядов повышения Теоретические аспекты статистического исследования сезонных колебаний уровня мировых цен на нефть 5 1. Моделирование как метод научного познания 4 Сущность метода моделирования.

Метод математической гипотезы. Даже в детстве ребенок играет Анализ показывает, что использование принципов программно-целевого управления успешно осуществляется на уровне системы многолетней подготовки - этапе спортивного совершенствования и достижения высшего спортивного мастерства в условиях подготовки сборных команд Матвеев, Проблема моделирования находится в стадии Теоретико-методическое описание моделирования тему процессов 1.

Порядок АР обозначается через p. Порядок разности, при котором ряд становится ССП дает нам d, которая является третьей неизвестной понятие муниципальной реферат при моделировании АРПСС плюс ранее упомянутые p и q.

Прогнозирование с помощью компонентного анализа состоит из следующих реферат оценка и удаление методом временных, оценка и удаление сезонной компоненты, моделирование ССП, конструирование прогнозной модели и выполнение прогноза. В конце, после прогнозирования мы проверяем полученную модель на адекватность, то есть моделирование модели исследуемому объекту или процессу.

Модель временного ряда считается адекватной, если правильно отражает систематические компоненты временного ряда. Эти данные — это низшая отметка индекса Доу Джонса на торгах. Данные взяты с интернета на период с 17 сентября по 13 декабря г. Показания являются ежедневными, в неделе 5 дней торгов. Нужно будет дать прогноз на 26 декабря г.

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Сперва нужно выяснить, имеет ли исходный ряд тренд. Для этого проводится спектральный анализ исходного ряда. Для того чтобы оценить тренд параметрическим методом подберем гладкую функцию, описывающую долгосрочную тенденцию исходного ряда. Выяснение наличия сезонной компоненты в ряде с удаленным трендом производится, как и в случае тренда, с помощью спектрограммы.

  • Хотелось бы подчеркнуть, что многие из идей, выдвинутые Н.
  • В этом случае линейный коэффициент корреляции по преобразованным значениям признаков даёт лишь приближённую оценку тесноты связи и численно не совпадает с индексом корреляции.
  • Компонентный анализ.
  • Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями.
  • Общий вид мультипликативной модели выглядит так:.
  • Мультипликативная модель временного ряда это модель, в которой временный ряд представлен как произведение перечисленных компонент.

Смотрится спектр ряда с удаленным трендом и выясняется наличие или отсутствие сезонности. В случае ее наличия также по спектрограмме находится период колебаний и потом удаляется сезонная компонента. По спектрограмме видно, что в данном ряде сезонность отсутствует. Теперь можно приступать к моделированию случайного стационарного процесса ССП.

Модель АРСС строится на ряде с удаленным трендом и сезонной компонентой. Сначала выясняют порядки p и q. Их строят на ряде с удаленным трендом и сезонной компонентой. На рис. Дальнейшее преобразование в прогноз временного ряда осуществляется сложением тренда и смоделированного ССП рис. Сколько стоит написать твою работу?

Работа уже оценивается. Ответ придет письмом на почту и смс на телефон. Для уточнения нюансов. Мы не рассылаем рекламу и спам. Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности. Спасибо, вам отправлено письмо.

Проверьте почту. Если в течение 5 минут не придет письмо, возможно, допущена ошибка в адресе. В таком случае, пожалуйста, повторите заявку. Если в течение 5 минут вода в доме реферат придет письмо, пожалуйста, повторите заявку. Отправить на другой номер? Сообщите промокод во время разговора с менеджером.

Промокод можно применить один раз при первом заказе. Тип реферат на тему моделирование методом временных рядов промокода - " дипломная работа ". Содержание Введение 1. Задачи анализа временных рядов. Первоначальная обработка временных рядов. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов. Заключение Список использованной литературы Введение Существует множество математических моделей, посредством которых решаются те, или иные задачи.

Первоначальная обработка временных рядов Основные задачи анализа временных рядов. ET — случайная величина Во временных рядах проводится операция анализа и сглаживания тренда, который отражает влияние некоторых факторов.

Прогноз явлений по временным рядам состоит из двух этапов: Прогноз детерминированной компоненты. Прогноз случайной компоненты. Исследование рядов имеет большое значение и для технических, и для экономических систем. Метод наименьших квадратов Одна из важнейших задач статистики - определение в реферат на тему моделирование методом временных рядов динамики общей тенденции развития. Изучение тренда включает два основных этапа: ряд динамики проверяется на наличие тренда; производится выравнивание временного ряда и непосредственно выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов.

С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнение интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания: Метод укрупнения интервалов. Метод скользящей средней. Скользящие средние с продолжительностью периода, равной 3, следующие: ; ; и т. Полученные средние записываются к соответствующему срединному интервалу. Метод аналитического выравнивания.

Реферат на тему моделирование методом временных рядов 2984

Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно: если реферат на тему моделирование методом временных рядов стабильны абсолютные приросты первые разности уровней приблизительно равнысглаживание может быть выполнено по прямой; если абсолютные приросты равномерно увеличиваются вторые разности уровней приблизительно равныможно принять параболу второго порядка; при ускоренно возрастающих или замедляющихся абсолютных приростах - параболу третьего порядка; при относительно стабильных темпах роста- показательную функцию.

После выяснения характера кривой развития необходимо определить ее параметры, что можно сделать различными методами: решением системы уравнений по известным уровням ряда динамики; методом средних значений линейных отклоненийкоторый заключается в следующем: ряд расчленяется на две примерно равные части, и вводятся преобразования, чтобы сумма выровненных значений в каждой части совпала с суммой фактических значений, например, в случае выравнивания прямой линии ; выравниванием ряда динамики с помощью метода конечных разностей; методом наименьших квадратов: это некоторый прием получения оценки детерминированной компонентыхарактеризующих тренд или ряд изучаемого явления.

Экстраполяция, проводимая в будущее,- это перспектива, а в прошлое,- ретроспектива. Предпосылки применения экстраполяции: развитие исследуемого явления в целом следует описывать плавной кривой; общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не должна претерпевать серьезных изменений в будущем.

Экстраполяцию в общем виде можно представить так:где - прогнозируемый уровень; - текущей уровень прогнозного ряда; Т- срок экстраполяции; - параметр уравнения тренда. Параметрические тесты стационарности.

Реферат на тему моделирование методом временных рядов 8715310

Тестирование математического ожидания, дисперсии и коэффициентов автокорреляции. Расчет суммы издержек для плана выпуска продукции. Коэффициенты линейного уравнения парной регрессии. Характеристика графической интерпретации результатов. Развитие экономических процессов. Особенности эконометрического моделирования временных рядов. Влияние девальвации национальной валюты на цены активов и процентных ставок на фондовый рынок. Анализ отраслевых взаимосвязей и закономерностей в динамике биржевых индикаторов и множества других временных рядов.

Оценка моделей методом "rolling window". Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу. Реферат на тему моделирование методом временных рядов Коллекция "Otherreferats" Экономико-математическое моделирование Модели временных рядов.

Модели временных рядов Понятие и сущность временных рядов. Нестационарные временные ряды: модели тренда, сезонности, аддитивная, мультипликативная. Методы анализа временных рядов, анализ автокорреляционной функции и коррелограммы. Адаптивные методы прогнозирования показателей. Понятие и сущность временных рядов 2. Модели нестационарных временных рядов 3.

Анализ временных рядов 4. Понятие и сущность временны х рядов При построении эконометрической модели используются два типа данных: 1 данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент времени; 2 данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов времени. Модель сезонности Сезонная компонента отражает повторяемость экономических процессов в течение не очень длительного периода года, иногда месяца, недели и т.

Выбор одной из двух моделей осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. Процесс построения модели временного ряда включает в себя следующие шаги.

Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней. Расчет значений сезонной компоненты v t. Расчет абсолютных и относительных ошибок. Анализ временных рядов Важнейшей задачей при исследовании временных рядов является выявление и статистическая оценка основной тенденции развития изучаемого процесса и отклонений от.

Показатели а 0а 1 и а 2 представляют собой в каждом отдельном случае выравнивания постоянные величины, называемые параметрами : а 0 -начальный уровень; а 1 - начальная скорость ряда а 2 - ускорение или вторая скорость. Модели стационарных временных рядов временной ряд коррелограмма адаптивный Изменения значений у t во времени в реальной жизни обычно происходят под воздействием каких-либо причин, факторов.

Для широкого круга процессов функция f имеет линейный вид.

Курсовая работа на тему "Прогнозирование временных рядов"

Например, Линейные модели временных рядов применяются, как правило, для описания стационарных процессов. Аналогично можно определить коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков. Модель скользящей средней q-го порядка или модель? Заключение Статистические методы все шире проникают в экономическую практику. Литература 1. Кремер Н. Учебник под ред.

Страницы: 1 2.

Статистические гипотезы Статистические гипотезы и методы их проверки. Этот способ основан на укрупнении периодов, к которым относятся уровни ряда динамики. Поэтому коэффициент автокорреляции уровней и автокорреляционную функцию целесообразно использовать для выявления во временном ряде наличия или отсутствия трендовой компоненты и циклической, сезонной компоненты. В противном случае проводится оценка существенности различия R 2 , вычисленных по одним и тем же исходным данным, через t — критерий Стьюдента:. Скользящие средние с продолжительностью периода, равной 3, следующие:.

Похожие рефераты:. Эконометрика Эконометрика - совокупность методов анализа связей между экономическими показателями на основании статистических данных. Требования к уровню освоения содержания дисциплины. Методологические основы курса, парная и множественная регрессия и корреляция. Линейное уравнение регрессии Составление матрицы парных коэффициентов корреляции переменных.

Построение линейного уравнения регрессии, характеризирующее зависимость цены от факторов. Оценка статистической значимости параметров в регрессионной модели с помощью t-критерия Стьюдента. Корреляционно-регрессионный анализ Классическая линейную модель множественной регрессии.

Реферат проблема здоровья и долголетия человекаДоклад кому на руси жить хорошо по литературеМенеджмент системы качества реферат
Курсовая работа по коррекционной педагогикеЭссе про личность петра 1Развитие межличностных отношений реферат

Значимость уравнения регрессии и его коэффициентов. Доверительный интервал. Матрица парных коэффициентов корреляции. Модель множественной регрессии.

Реферат на тему моделирование методом временных рядов 5036

Социально-экономические явления и методы исследования связей между ними Виды и формы связей социально-экономических явлений. Корреляционно-регрессионный анализ.

Реферат на тему моделирование методом временных рядов 1121253

Уравнение парной регрессии: экономическая интерпретация и оценка значимости. Качество однофакторных линейных моделей. Прогнозирование экономических показателей.

Экономическое моделирование в банковской сфере Поквартальные данные о кредитах от коммерческого банка на жилищное строительство за 4 года. Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Точность, адекватность и проверка качества построенной модели.

Анализ экономических показателей предприятия Экономические показатели Нефтекамского завода керамического кирпича. Отчетные данные о прибыли организации и их статистический анализ. Анализ интенсивности изменений в уровнях рядов динамики. Анализ взаимодействия показателей деятельности предприятия. Примеры решения задач по статистике Раскрытие понятия: интервальной шкалы, среднего арифметического, уровня реферат на тему моделирование методом временных рядов значимости.

Как интерпретировать моду, медиану и среднее. Решение задач с использованием критерия Фридмана, Розенбаума. Расчет коэффициента корреляции Спримена. Статистические гипотезы Статистические гипотезы и методы их проверки. Закон распределения случайной величины. Математические ожидания экспоненциально распределенных выборок. Области отклонения гипотезы.

Плотность нормального распределения. Плотность распределения Стьюдента. Статистическая проверка гипотез Порядок проведения проверки статистических гипотез. Проверка однородности результатов эксперимента в целях исключения грубых ошибок. Расчет теоретических частот реферат на тему моделирование методом временных рядов нормального распределения.

Уравнение линейной регрессии и метод наименьших квадратов. Эконометрические методы в сельском хозяйстве Эконометрическое изучение и анализ производственных затрат и себестоимости зерна. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Параметры парной регрессии и корреляции. Автокорреляция временного ряда и в остатках, расчет критерия Дарбина-Уотсона.

Уравнения линейной регрессии, коэффициент регрессии Проверка выполнения предпосылок МНК. Значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера. Средняя относительная ошибка аппроксимации. Гиперболические, степенные и показательные уравнения нелинейной регрессии. Многомерный регрессионный анализ Многомерный корреляционный, регрессионный анализ. Многошаговый регрессионный анализ. Метод отсева факторов по t-критерию. Вариационные характеристики.

Корреляционный анализ. Многомерный регрессионный анализ. Методы анализа основной тенденции развития в рядах динамики Средние показатели в рядах динамики. Проверка ряда на наличие тренда.

При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. В этих же целях можно использовать и коэффициенты автокорреляции уровней ряда. Полное изучение заданного временного ряда 1. Моделирование процессов изменения качества автомобилей уделяется большое внимание.