Анализ временных рядов. Модели и прогнозирование

Сентябрь 14, 2022

Главная
Математика
Анализ временных рядов. Модели и прогнозирование

Содержание

2. ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
3. ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ Говоря о проблеме прогнозирования на основе одномерных временных рядов, обычно имеется ввиду кратко-
4. ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Долговременные, формирующие общую тенденцию в изменении анализируемого признака x(t). Обычно описывается при
5. ОБЩИЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
6. ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
7. ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
8. ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
9. ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
10. ТЕСТИРОВАНИЕ НАЛИЧИЯ/ОТСУТСТВИЯ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
11. КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕДИАНЕ
12. КРИТЕРИЙ «ВОСХОДЯЩИХ» И «НИСХОДЯЩИХ» СЕРИЙ
13. КРИТЕРИЙ АББЕ
14. МЕТОДЫ СГЛАЖИВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА
15. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
16. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ На практике различают четыре основных типа экономического роста: I – постоянный
17. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ Для каждого типа роста наиболее часто в практике экономических исследований встречаются
18. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ II тип роста Показательная функция: f(t)= α(1+β)t, где α > 0;
19. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ III тип роста Степенная функция: f(t)= α t β, где α>0;
20. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
22. Скачать презентацию

Слайд 2

ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

Слайд 3

ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
Говоря о проблеме прогнозирования на основе одномерных временных рядов,

обычно имеется ввиду кратко- и среднесрочный прогноз, поскольку построение долгосрочного прогноза подразумевает обязательное использование методов организации и статистического анализа специальных экспертных оценок.
Использование доступных к моменту t=N наблюдений временного ряда x(t) для прогнозирования может явиться основой для:
планирования в экономике, производстве, торговле
управления и оптимизации социально-экономических процессов
принятия оптимальных решений в бизнесе
частичного управления параметрами демографических процессов

Слайд 4

ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Долговременные, формирующие общую тенденцию в изменении анализируемого признака

x(t). Обычно описывается при помощи монотонной функции f(t), называемой трендом.
Сезонные, формирующие периодически повторяющиеся в определенное время года колебания анализируемого признака. Описывается периодической функцией ϕ(t) с периодом, кратным сезонам.
Циклические, формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической, демографической или астрономической природы. Описывается функцией ?(t).
Случайные, не поддающиеся учету и регистрации. Их воздействие обуславливает стохастическую природу анализируемого признака. Обозначается (t)

Слайд 5

ОБЩИЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Слайд 6

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Слайд 7

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Слайд 8

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Слайд 9

ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Слайд 10

ТЕСТИРОВАНИЕ НАЛИЧИЯ/ОТСУТСТВИЯ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

Слайд 11

КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕДИАНЕ

Слайд 12

КРИТЕРИЙ «ВОСХОДЯЩИХ» И «НИСХОДЯЩИХ» СЕРИЙ

Слайд 13

КРИТЕРИЙ АББЕ

Слайд 14

МЕТОДЫ СГЛАЖИВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА

Слайд 15

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

Слайд 16

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
На практике различают четыре основных типа экономического

роста:
I – постоянный рост (с постоянным или близким к нему абсолютным цепным приростом);
II – увеличивающийся рост (с увеличивающимся абсолютным цепным приростом);
III – уменьшающийся рост (с уменьшающимся абсолютным цепным приростом);
IV – рост с качественными изменениями динамических характеристик на протяжении исследуемого периода.

Слайд 17

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
Для каждого типа роста наиболее часто в

практике экономических исследований встречаются следующие виды функций трендов.
I тип роста
Линейная функция: f(t)= α0 + α1 t.
Линейно-гиперболическая функция: f(t)= α + β t + γ / t, где β >0; γ >0.
Линейно-логарифмическая функция 2-го порядка:
f(t)= α0 + α1ln(t) + α2ln2(t), где α1 >0; α2 >0.

Слайд 18

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
II тип роста
Показательная функция: f(t)= α(1+β)t, где

α > 0; β > 0.
Парабола 2-го порядка: f(t)= α0 + α1t + α2t2, где α1>0; α2>0.
Парабола 3-го порядка: f(t)= α0 + α1 t + α2 t2 + α3 t3,
где α1>0; α2>0; α3>0.

Слайд 19

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
III тип роста
Степенная функция: f(t)= α t β,

где α>0; 0<β<1.
Линейно-логарифмическая функция: f(t)= α0 + α1ln(t), где α1>0.
Парабола 2-го порядка: f(t)= α0 + α1t + α2 t 2, где α1>0; α2>0.
Гипербола 1-го порядка: f(t)= α0 + α1/t, где α1<0.
Гипербола 2-го порядка: f(t)= α0 + α1/t + α2/ t2 , где α1<0; α2<0.
Модифицированная экспонента: f(t)=α + βe-t, где β <0.

Слайд 20

Анализ временных рядов. Модели и прогнозирование

Содержание

ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ Говоря о проблеме прогнозирования на основе одномерных временных рядов,

ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВДолговременные, формирующие общую тенденцию в изменении анализируемого признака

ОБЩИЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ПРИМЕРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ТЕСТИРОВАНИЕ НАЛИЧИЯ/ОТСУТСТВИЯ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕДИАНЕ

КРИТЕРИЙ «ВОСХОДЯЩИХ» И «НИСХОДЯЩИХ» СЕРИЙ

КРИТЕРИЙ АББЕ

МЕТОДЫ СГЛАЖИВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙНа практике различают четыре основных типа экономического

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙДля каждого типа роста наиболее часто в

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙII тип ростаПоказательная функция: f(t)= α(1+β)t, где

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙIII тип ростаСтепенная функция: f(t)= α t β,

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

Похожие презентации

ИСХОДНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
Говоря о проблеме прогнозирования на основе одномерных временных рядов,

ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Долговременные, формирующие общую тенденцию в изменении анализируемого признака

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
На практике различают четыре основных типа экономического

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
Для каждого типа роста наиболее часто в

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
II тип роста
Показательная функция: f(t)= α(1+β)t, где

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕСЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
III тип роста
Степенная функция: f(t)= α t β,