Аналитическое сглаживание временного ряда. Уравнение тренда.
Кривые роста, описывающие закономерности развития явлений во времени – это результат аналитического выравнивания динамических рядов. Аналитическое сглаживание с использованием той или иной функции позволяет получить выровненные, или теоретические значения уровней динамического ряда, т. е. те уровни, которые наблюдались бы, если бы динамика явления полностью совпадала с кривой. Наиболее надежные методы выбора уравнения тренда основаны на свойствах различных кривых, применяемых при аналитическом выравнивании. Для выравнивания выбирается та кривая, закон изменения прироста которой наиболее близок к закономерности изменения фактических данных. Рост сложности кривой в целом ряде случаев может действительно увеличить точность описания тренда в прошлом, однако прогноз по ней будет нецелесообразным, так как не будет видно наглядной тенденции, удобной и пригодной для дальнейшего прогнозирования.
Экспорт: Далее рассмотрим линейную модель тренда: , где t – это номер временного периода. Рис. 28. Результаты расчета параметров линейной модели тренда для экспорта. Все коэффициенты в уравнении значимы по t-критерию и само уравнение значимо по F-критерию. R2=0,85 Рис.29. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков
Графическое представление Рис.29. графическое представление линейной модели тренда и исходного динамического ряда.
Параболическая модель тренда: , где t – это номер временного периода.
Рис. 30. Результаты расчета параметров параболической модели тренда для экспорта.
Элемент а1 не является значимым.
Экспоненциальная модель тренда: , где t – это номер временного периода.
Рис.31. Параметры экспоненциальной модели тренда Все коэффициенты в уравнении значимы по t-критерию и само уравнение значимо по F-критерию. R2=0.88 Рис.32. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков Графическое представление: Рис.33. Исходный динамический ряд и модель тренда Гиперболическая модель тренда: где t – это номер временного периода.
Рис.34. Параметры гиперболической модели тренда Все коэффициенты в уравнении значимы по t-критерию и само уравнение значимо по F-критерию. R2=0,59 Рис.35. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков Графическое представление: Рис.36. Исходный динамический ряд и модель тренда Полином 3-ей степени: где t – это номер временного периода. Рис.37. Параметры модели тренда полином 3-ей степени. Все коэффициенты в уравнении значимы по t-критерию и само уравнение значимо по F-критерию. R2=0,97
Рис.38. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков Графическое представление: Рис.39. Исходный динамический ряд и модель тренда
Далее так же построим 5 моделей для импорта:
Популярное: Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (387)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |