Презентация «Временные ряды Эконометрическую модель можно построить, используя два типа исходных данных: данные, характеризующие совокупн»
Смотреть слайды в полном размере 
Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 15 слайдов и доступен в формате ppt. Размер файла: 445.50 KB
Pic.1
Временные ряды Эконометрическую модель можно построить, используя два типа исходных данных: данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени; данные, …
Pic.2
Три составляющие временного ряда
Pic.3
Модели временного ряда: Основная задача эконометрического исследования временного ряда: выявление и количественное выражение его компонент (тенденции, периодичности, случайной компоненты) в целях их …
Pic.4
Автокорреляция уровней временного ряда – это корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда. Измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции между уровнями …
Pic.5
τ – величина сдвига во времени, или лаг Например, лаг τ=1 означает, что ряд сдвинут на один период (момент) назад и т. д. С увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент …
Pic.6
Свойства коэффициента автокорреляции: характеризует тесноту только линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда, поэтому по данному коэффициенту можно судить о наличии линейной или близкой к …
Pic.7
Автокорреляционная функция временного ряда (АКФ) – это последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т. д. порядков. Коррелограмма – это график зависимости значений АКФ от …
Pic.8
Моделирование тенденции временного ряда Аналитическое выравнивание – это построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени, т. е. построение тренда: линейный тренд …
Pic.9
Для определения вида тенденции применяются следующие методы: – качественный анализ изучаемого процесса; – построение и визуальный анализ графика зависимости уровней ряда от времени; – расчет и анализ …
Pic.10
Выбор вида тенденции на основе качественного анализа
Pic.11
Моделирование периодических колебаний Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений T, S, E для каждого уровня ряда. Процесс построения модели включает в себя …
Pic.12
1 этап. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней
Pic.13
2 этап. Расчет значений периодической компоненты S
Pic.14
3 этап. Устранение периодической компоненты из исходных уровней ряда и получение выравненных данных (Т+Е)
Pic.15
4 этап. Аналитическое выравнивание уровней ряда и расчет значений Т с использованием полученного уравнения тренда
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!
