загрузка...
загрузка...
На головну

Аналіз часових рядів при наявності періодичних коливань: адитивна і мультиплікативна моделі.

  1. CR-аналіз журналу «Дипломат», №3-2005
  2. GAP-аналіз.
  3. I. Аналіз чутливості ПРОЕКТУ
  4. III. «Наприклад» в аналізі
  5. PEST-аналіз і приклад його використання
  6. SNW- аналіз.
  7. SWOT - аналіз на прикладі фабрики з виробництва взуття.

Існує кілька підходів до аналізу структури часових рядів, що містять сезонні або циклічні коливання [1].

Найпростіший підхід - розрахунок значень сезонної компоненти методом ковзної середньої і побудова адитивної моделі або мультиплікативної моделі часового ряду. Загальний вигляд адитивної моделі наступний:

У = Т + S + Е (5.5)

Ця модель передбачає, що кожен рівень часового ряду може бути представлений як сума трендової (Т), сезонної (S) і випадкової (Е) компонент. Загальний вигляд мультиплікативної моделі виглядає так

У = Т * S * Е (5.6)

Ця модель передбачає, що кожен рівень часового ряду може бути представлений як добуток трендової (Т), сезонної (S) і випадкової (Е) компонент. Вибір однієї з двох моделей здійснюється на основі аналізу структури сезонних коливань. Якщо амплітуда коливань приблизно постійна, будують аддитивную модель тимчасового ряду, в якій значення сезонної компоненти припускають постійними для різних циклів. Якщо амплітуда сезонних коливань зростає або зменшується, будують мультипликативную модель тимчасового ряду, яка ставить рівні ряду в залежності від значень сезонної компоненти.

Побудова адитивної моделі і мультиплікативної моделі зводиться до розрахунку значень Т, S, Е для кожного рівня ряду.

Процес побудови моделі включає в себе наступні кроки:

1. Вирівнювання вихідного ряду методом ковзної середньої.

2. Розрахунок значень сезонної компоненти S.

3. Усунення сезонної компоненти з вихідних рівнів ряду і отримання вирівняних даних (Т + Е) в адитивної моделі або (Т * Е) в мультиплікативної моделі.

4. Аналітичне вирівнювання рівнів (Т + Е) або (Т * Е) і розрахунок значень Т з використанням отриманого рівняння тренда.

5. Розрахунок отриманих за моделлю значень (Т + S) або (T * S)

6. Розрахунок абсолютних і / або відносних помилок

Якщо отримані значення помилок не містять автокореляції, ними можна замінити вихідні рівні ряду і надалі використовувати часовий ряд помилок Е для аналізу взаємозв'язку вихідного ряду і інших тимчасових рядів.

Детальніше методику побудови кожної з моделей розглянемо на прикладах.



Попередня   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64   65   66   Наступна

Специфіка часових рядів як джерела даних в економетричному моделюванні. | Моделі стаціонарних і нестаціонарних часових рядів і їх ідентифікація. | Аналітичне вирівнювання часових рядів. Оцінка параметрів рівняння тренду. | Автокорреляция в залишках, її вимір і інтерпретація. Критерій Дарбіна-Уотсона в оцінці якості трендового рівняння регресії. | Для тимчасового ряду витрат на кінцеве споживання, Д.Є. | Для тимчасового ряду витрат на кінцеве споживання, Д.Є. | Споживання електроенергії жителями регіону, млн кВт. ч | Коррелограмм тимчасового ряду електроенергії | Темпи зростання номінальної місячної заробітної плати за 10 місяців 1999 р,% до рівня грудня 1998 р | Автокореляційна функція часового ряду темпів рота номінальної місячної заробітної плати за 10 місяців 1999 р,% до рівня грудня 1998 р |

загрузка...
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати