Применение простых скользящих средних.Стр 1 из 5Следующая ⇒
Творческое задание ММиПЭ Вариант 1 Понятие экономического прогноза. Классификация прогнозов. Экономический прогноз- это научно-обоснованное описание возможных состояний объекта в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этих состояний. Классификация прогнозов: 1) Научно-технических прогноз; 2) Демографические прогнозы; 3) Экономические прогнозы; 4) Прогноз природных ресурсов; 5) Социальные прогнозы; 6) Внешне-политические, военно-политические прогнозы. По масштабам объекта прогнозирования: 1) Глобальный прогноз; 2) Макро-прогноз. 3) Микро-прогнозы 4) Межотраслеые 5) Региональные 6) Отраслевые и т.д. По времени упреждения: 1) Долгосрочный 2) Среднесрочный 3) Краткосрочный 4) Оперативный По целям прогнозирования: 1) Поисковый; 2) Нормативный. Модель линейной регрессии. Расчет коэффициентов уравнения линейной регрессии. Линейная регрессия — используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной y от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) x с линейной функцией зависимости. Для того,чтобы определить существует ли связь между переменными У и Х необходимо провести линейную выборку х1,х2,х3,..хn и у1,у2,у3…уn. Предположим, что точки ложатся вокруг прямой =а0+а1х., в этом случае можно найти коэффициенты: а0= а1= Средняя относительная ошибка по модулю считается по формуле Где - расчетное значение показателя; - фактическое значение показателя; n- число уровней временного ряда.
0,03208163 0,03175914 Так как средняя относительная ошибка по модулю 2 модели меньше средней относительной ошибки 1 модели, то точность 2 модели выше точности 1 модели.
2 вариант Применение простых скользящих средних. Метод скользящей средней применяется, если графическое изображение динамического ряда напоминает прямую. Когда тренд выравниваемого ряда имеет изгибы и для исследования важно сохранить мелкие волны,то применение скользящей средней не целесообразно. Скользящая среднея позволяет сгладить как случайные, так и периодические колеебания. Алгоритм сглаживания по простой скользящей средней: -Определение длины интервала l (l<n). Чем больше интервал сглаживания, тем в большей степени поглащаюся отрицательные колебания и тенденция носит плавный характер. -Разбивается весь период наблюдения на участки, при которых интервал сглаживания как бы скользит по шагу равному 1. -Рассчитвается среднеарифметическое из уровня ряда, который образует каждый участок. -Заменяется фактическое значение ряда, стоящее в центре каждого участка на соответствующее среднее значение. Где - фактическое значение i-го уровня; -значение скользящей средней в момент времени t; 2р-интервал сглаживания. Если сглаживание производится по 3точкам, то у1+2у2-у3) уn-2+2yn-1+5yn) сли по 5 точкам (3у1+2у2-у5) (4у1+3у2+2у3+4у4) (yn-3+2yn-2+3yn-1+4yn) (-yn-4+yn-2+2yn-1+3yn) Процедура сглаживания приводит к устранению периодических колебаний во временном ряду, если длина интервала сглаживания берется равной или кратной периоду колебания.
©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|