Одномерные временные ряды - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Одномерные временные ряды. Доклад-сообщение содержит 15 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Тема 4: Одномерные временные ряды Временной ряд – эконометрическая модель, которая строится по временным данным (в отличие от пространственных). Временной ряд (ряд динамики) – последовательность значений показателя у, упорядоченных по значениям переменной t (по времени) – уровень ряда

Слайд 2

Описание слайда:

Величина каждого уровня складывается под влиянием различных факторов, которые можно разбить на 3 группы: факторы, формирующие тенденцию ряда факторы, формирующие циклические (периодические) колебания случайные факторы Как правило, уровень ряда содержит все эти компоненты

Слайд 3

Описание слайда:

Модель временного ряда Аддитивная модель: Мультипликативная модель: Задача: определение наличия и количественная оценка каждой составляющей

Слайд 4

Описание слайда:

Автокорреляция уровней временного ряда Автокорреляция – корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда – коэффициент автокорреляции 1-го порядка (лаг = 1):

Слайд 5

Описание слайда:

– коэффициент автокорреляции 2-го порядка (лаг = 2): Совокупность различных порядков называется автокорреляционной функцией временного ряда. Её график – коррелограмма.

Слайд 6

Описание слайда:

Пример: yt – данные о средних расходах на конечное потребление за 8 лет

Слайд 7

Описание слайда:

Определение структуры временного ряда Высокое значение r1 свидетельствует о наличии линейной тенденции. При увеличении лага связь ослабевает Если r1 – наиболее высокий коэффи-циент, то ряд содержит только тенден-цию (линейную) Если наиболее высокий коэффициент – rm , то ряд содержит циклические колебания с периодом m

Слайд 8

Описание слайда:

Если нет статистически значимых коэф-фициентов, то: либо ряд не содержит тенденции и циклических колебаний, т. е. включает только случайную составляющую (стационарный ряд); либо ряд содержит сильную нелинейную тенденцию

Слайд 9

Описание слайда:

Моделирование тенденции временного ряда Метод – аналитическое выравнивание (определение функции ) с помощью МНК. Определение типа тенденции: построение и визуальный анализ графика расчёт и анализ показателей динамики расчёт и анализ коэффициентов авто-корреляции исходных и преобразованных уровней

Слайд 10

Описание слайда:

Наиболее распространённые функции трендов:

Слайд 11

Описание слайда:

Если ряд содержит нелинейную тенденцию, то выбор наилучшего уравнения тренда производится методом перебора на основе критерия максимума скорректированного индекса детерминации R2adj (либо минимума стандартной ошибки оценки Sст.)

Слайд 12

Описание слайда:

Моделирование ряда с циклическими (сезонными) колебаниями Тип модели выбирается в зависимости от характера колебаний: если амплитуды колебаний примерно одинаковы, используется аддитивная модель временного ряда; если амплитуды увеличиваются или уменьшаются, используется мультипли-кативная модель

Слайд 13

Описание слайда:

Алгоритм определения сезонной составляющей: Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней (у*) по интервалу, равному периоду колебаний (это устраняет сезонную компоненту c(t)) Расчёт значений c(t) для аддитивной модели: для мультипликативной модели: и их усреднение по годам.

Слайд 14

Описание слайда:

Алгоритм определения сезонной составляющей: Устранение сезонной компоненты из исходных данных: для аддитивной модели: для мультипликативной модели: Определение тенденции – расчёт Расчёт прогнозных значений:

Слайд 15

Описание слайда:

Расчёт и анализ ошибок Абсолютные ошибки: или Относительные ошибки: Отношение суммы квадратов абсолют-ных ошибок к общей сумме квадратов отклонений характеризует стандартную ошибку оценки аддитивной модели