- •Введение Цели и задачи учебной дисциплины, ее место в учебном процессе
- •Задачи учебной дисциплины, решаемые посредством практикума:
- •Роль практикума (учебно-методического пособия)
- •Цель и задачи практикума (формы обучения)
- •Содержание практикума Тематика срс и срсп
- •Тема: базовые понятия
- •Тема: математические основания анализа временных рядов
- •Тема: динамические ряды (общие сведения)
- •Тема: моделирование общей тенденции
- •Исходные данные
- •Тема: прогнозирование по тренду. Выбор «наилучшей» модели
- •Тема: выявление тенденции, колеблемости, структурных изменений, прогнозирование
- •Тема: фурье-анализ
- •Тема: статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов
- •Тема: стационарные ряды. Модели авторегрессии-скользящего среднего arma (p,q)
- •Тема: нестационарные процессы. Метод Бокса-Дженкинса построения модели arima (p,d,q)
- •Тема: популярные направления в анализе временных рядов
- •Тематика лабораторного практикума Тема: предварительная обработка значений временных рядов
- •Тема: выделение компонент тренд-сезонного временного ряда
- •Тема: моделирование тренда
- •Тема: построение адаптивных моделей
- •Пример: Анализ тенденции развития (тренда) временного ряда
- •Тема: исследование структурных изменений
- •Возможны следующие сочетания изменения численных оценок параметров этих уравнений:
- •Тема: построение авторегрессионных моделей, построение и интерпретация коррелограммы
- •Тема: Исследование стационарности временного ряда
- •Вопросы для проверки знаний и систематизации теоретических положений
- •Семестровое задание
- •Унирс Организация унирс
- •Содержание унирс
- •Примеры тематики унирс Демонстрация междисциплинарных связей на примере «Законы природы – взаимосвязи между изучаемыми явлениями»
- •Конструирование динамической модели по временному ряду
- •Нечеткие временные ряды в задачах прогнозирования
- •Фракталы и временные ряды
- •Вейвлет-преобразование
- •Список литературы
Тема: моделирование тренда
Цель работы: приобретение навыков определения наличия тренда временного ряда, выбора кривых роста и определение их параметров методом наименьших квадратов, приобретение навыков построения прогнозов развития экономических процессов на основе трендовых
моделей.
Порядок выполнения работы:
Выявить в заданном временном ряду наличие тренда методом Фостера-Стьюарта.
Сгладить заданный временной ряд Yt по трем точкам и вычислить величины, указанные в таблице (см. ниже).
На основании анализа полученных значений выбрать вид кривой роста.
Найти параметры выбранной кривой роста, а также полинома первого порядка методом наименьших квадратов.
Построить на одном графике исходный ряд полинома первого порядка и выбранную кривую роста.
Выполнить проверку случайности уровней остаточной последовательности с помощью критерия пиков и критерия се-
рий.
Выполнить проверку соответствия распределения остаточной компоненты нормальному закону распределения с помо-
щью показателей асимметрии и эксцесса и с помощью RS-критерия.
Выполнить проверку равенства нулю математического ожидания остаточной компоненты с помощью критерия Стью-
дента.
Выполнить проверку независимости уровней остаточной компоненты с помощью критерия Дарбина-Уотсона.
Сделать мотивированный вывод об адекватности трендовой модели.
Определить точечный и интервальный прогноз на 3 и 7 шагов по уравнению нелинейного тренда.
Сделать мотивированный вывод о полезности полученных прогнозов для пользователя
Методические указания:
А) см. справку к теме Моделирование общей тенденции
Б) Для выбора кривой роста используется метод характеристик прироста, основанный на использовании отдельных характерных свойств рассмотренных выше кривых. Процедура выбора кривых с использованием этого метода включает выравнивание ряда Yt с помощью скользящей средней (обычно среднеарифметической по трем точкам) и определение средних приростов и производных величин:
–
первый средний
прирост;
–
второй средний
прирост;
,
,
–
производные величины.
В соответствии с характером изменений средних приростов и производных показателей выбирается вид кривой роста с помощью табл. 4. Вставить
-
Показатель
Характер изменения
Кривая роста
Примерно постоянный
Полином первого порядка
Примерно линейный
Полином второго порядка
Примерно линейный
Полином третьего порядка
Примерно постоянный
Экспонента
Примерно линейный
Модифицированная экспонента
Примерно линейный
Кривая Гомперца
Примерно линейный
Логистическая кривая
На практике отбирают две-три кривые роста и окончательный вывод делают исходя из значений критерия, в качестве которого принимают сумму квадратов отклонений фактических значений уровней от расчетных. Из рассматриваемых кривых предпочтение будет отдано той, которой соответствует минимальное значение критерия. Это удобно еще и потому, что параметры выбранной кривой роста определяются методом наименьших квадратов.
