Статистический анализ временных рядов

Сентябрь 13, 2022

Главная
Математика
Статистический анализ временных рядов

Содержание

2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Прогнозы на основе статистического анализа ретроспективных рядов данных являются наиболее приемлемыми при
3. ГРАФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА ПОЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ «НОВОЙ ФИРМЫ»
4. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Общий подход в этом способе прогнозирования – попытка выявления трех типов зависимости
5. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Для их выявления: строится график зависимости прогнозируемого параметра от времени по фактическим
6. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Обычно прогностическая функция подбирается методом наименьших квадратов: требуется построить график функции по
7. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В качестве прогностической может выступать любая функция: константа, линейная, экспонента, парабола, синусоида
8. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ ПРОСТОГО СРЕДНЕГО Рассчитывается среднее за отчетный период и принимается в качестве прогностической оценки на
9. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «СКОЛЬЗЯЩЕГО» СРЕДНЕГО Метод простой, но недостаточно точный, так как предполагает, что в следующем периоде
10. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ» Первая прогнозная оценка здесь находится по формуле: Вторая и последующие оценки определяются
11. ПРИМЕР Известен спрос на товар за первые 8 месяцев года. Требуется дать прогноз относительно его реализации
12. ПРИМЕР 1. Рассчитанный методом простого среднего за 8 месяцев прогноз на 9-й, 10-й, 11-й, 12-й месяцы
13. ПРИМЕР 2. Прогноз, рассчитанный методом скользящего среднего (база – 5 месяцев):
15. Скачать презентацию

Слайд 2

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Прогнозы на основе статистического анализа ретроспективных рядов данных

являются наиболее приемлемыми при условии, что между прошлым и будущим имеется тесная причинно-следственная связь.
При этом прогноз следует корректировать всякий раз, когда заранее становятся известными те или иные обстоятельства, влияющие на прогнозируемую величину, которые будут иметь место в будущем.
При прогнозировании спроса это:
- появление новых рынков сбыта;
- появление новых конкурентов;
- проведение рекламных компаний;
- появление новых научно-технических решений и т.п.

Слайд 3

ГРАФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА ПОЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ «НОВОЙ ФИРМЫ»

Слайд 4

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Общий подход в этом способе прогнозирования – попытка

выявления трех типов зависимости прогнозируемого параметра (λ) от времени:
тренда (тенденции);
цикличности;
случайных отклонений

Рисунок - Иллюстрация действия на прогнозируемый параметр трех типов зависимости от времени

Слайд 5

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Для их выявления:
строится график зависимости прогнозируемого параметра от

времени по фактическим данным за отчетный период;
выбирается прогностическая функция и даются оценки на будущий период;
рассчитывается погрешность этих оценок;
принимается решение о принятии этой или о переходе к другой прогностической функции.

Слайд 6

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Обычно прогностическая функция подбирается методом наименьших квадратов: требуется

построить график функции по некоторой ограниченной совокупности точек так, чтобы среднеквадратичное отклонение стремилось к минимуму:

Слайд 7

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
В качестве прогностической может выступать любая функция: константа,

линейная, экспонента, парабола, синусоида и др.
Этот метод достаточно сложен для расчетов, но дает хорошие результаты. Сегодня широко используются пакеты прикладных программ для выполнения соответствующих расчетов, например, Statgraf. В ряде случаев можно пользоваться соответствующим аппаратом из MS EXCEL.
Рассмотрим более простые методы, которые легко применять без помощи ПЭВМ, однако они не обеспечивают такой точности.

Слайд 8

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ ПРОСТОГО СРЕДНЕГО
Рассчитывается среднее за отчетный период и принимается в

качестве прогностической оценки на будущее. Метод хорош, если преобладающим является случайный тип зависимости прогнозируемого параметра от времени.

Слайд 9

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «СКОЛЬЗЯЩЕГО» СРЕДНЕГО
Метод простой, но недостаточно точный, так как предполагает,

что в следующем периоде значение прогнозируемой функции будет средним за последние k интервалов.
Базу прогнозирования k здесь нужно минимизировать.

Слайд 10

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ»
Первая прогнозная оценка здесь находится по формуле:
Вторая и

последующие оценки определяются по формуле:

Слайд 11

ПРИМЕР
Известен спрос на товар за первые 8 месяцев года. Требуется

дать прогноз относительно его реализации на 4 оставшихся месяца. Будем считать, что по ходу дела нам становятся известны фактические данные за 8-й ÷ 12-й месяцы. Они также указаны в таблице:
Спрогнозируем спрос на основе данных последних месяцев, для которых спрос уже известен, т. е. базы прогнозирования.

Слайд 12

ПРИМЕР
1. Рассчитанный методом простого среднего за 8 месяцев прогноз на 9-й,

10-й, 11-й, 12-й месяцы одинаков – 206.
Отклонение прогноза за 4 месяца от фактического спроса:

Слайд 13

Статистический анализ временных рядов

Содержание

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВПрогнозы на основе статистического анализа ретроспективных рядов данных

ГРАФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА ПОЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ «НОВОЙ ФИРМЫ»

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВОбщий подход в этом способе прогнозирования – попытка

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВДля их выявления:строится график зависимости прогнозируемого параметра от

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВОбычно прогностическая функция подбирается методом наименьших квадратов: требуется

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВВ качестве прогностической может выступать любая функция: константа,

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ ПРОСТОГО СРЕДНЕГОРассчитывается среднее за отчетный период и принимается в

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «СКОЛЬЗЯЩЕГО» СРЕДНЕГОМетод простой, но недостаточно точный, так как предполагает,

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ «ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ»Первая прогнозная оценка здесь находится по формуле:Вторая и

ПРИМЕР Известен спрос на товар за первые 8 месяцев года. Требуется

ПРИМЕР1. Рассчитанный методом простого среднего за 8 месяцев прогноз на 9-й,

ПРИМЕР2. Прогноз, рассчитанный методом скользящего среднего (база – 5 месяцев):

Похожие презентации