Содержание
- 2. Моделирование колебаний Рассмотрим процесс построения аддитивной модели*: Y=T+S+E, где Т – трендовая компонента S – сезонная
- 3. Шаги построения моделей:
- 4. Аддитивная модель Если временной ряд содержит сезонные колебания с определенной периодичностью и амплитуда этих колебаний приблизительно
- 5. назад
- 6. Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней: 1.1. Просуммируем уровни ряда последовательно за
- 7. 1.3. Приведем эти значения в соответствие с фактическими моментами времени, для чего найдем средние значения из
- 8. Рассчитаем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда (yt) и центрированными скользящими средними (y3
- 9. Таблица 9
- 10. В моделях с сезонной компонентой предполагают, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются, это означает, что в
- 11. Проверим их еще раз, просуммируем: 0,581 – 1,977 – 1,294 + 2,690=0. Теперь сумма равна 0.
- 12. Шаг 3. Исключим теперь влияние сезонной компоненты, вычитая ее значения из каждого уровня временного ряда. Получим
- 14. Определим компоненту T модели. Для этого проведем аналитическое выравнивание ряда (T+E) модели с помощью линейного тренда:
- 15. Стандартная ошибка коэффициента регрессии Sb= 0,015188 R2 = 0,914971 n = 16 Число степеней свободы n-2
- 16. Шаг 5. Для вычисления ошибки (остатков) E найдем значения уравнений ряда ŷt, вычисленные по модели, т.
- 17. Шаг 6.Рассчитываем ошибку: Е=Y-(T+S) Для оценки качества модели используем анализ суммы квадратов ошибки Е2 (см. столбец
- 19. Скачать презентацию