Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Тема 5. Моделирование случайной компоненты временного ряда

Читайте также:
  1. A. ARIS - моделирование бизнес-процессов
  2. А. Причины кризиса современного образования.
  3. А.1.1. Моделирование стратегических бизнес-процессов
  4. А.2.4. Моделирование на уровне выходов
  5. А.3.3.1. Моделирование на уровне определения требований
  6. А.3.4.1. Моделирование определения требований
  7. А.3.5.1. Моделирование определения требований

 

Цель изучения: рассмотреть методику статистического анализа и моделирования случайной компоненты временного ряда и определить ее роль при построении моделей динамики и прогнозирования.

Дидактические характеристики Темы 5:

Понятие случайной компоненты и основные этапы ее анализа.

Автокорреляция и методы ее устранения. Модели авторегрессии, скользящего среднего и модели с распределенными запаздываниями.

Применение обобщенного метода наименьших квадратов и авторегрессионных преобразований.

Спектральный анализ.

Изучив данную тему, студент должен:

Знать:

· основные понятия и определения темы;

· сущность, возможности применения и алгоритм реализации метода выявления автокорреляции в уровнях временного ряда;

· сущность, возможности применения и алгоритм реализации метода выявления автокорреляции в остатках временного ряда;

· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований методом последовательных или конечных разностей;

· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований методом Фриша-Воу;

· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований по отклонениям эмпирических значений признака от теоретических, полученных по модели тренда;

· сущность, возможности применения и алгоритм расчета критерия серий, основанного на медиане выборки;

· сущность, возможности применения и алгоритм реализации критерия минимумов и максимумов;

· сущность, возможности применения и алгоритм реализации критерия восходящих и нисходящих серий;

· сущность и условия применения методов проверки случайности распределения случайной компоненты;

· сущность и условия применения методов проверки подчиненности или близости нормальному закону распределения распределение случайной компоненты.

Уметь применять вышеперечисленные методы в анализе конкретных социально-экономических явлений и процессов с учетом их особенностей развития и предпосылок реализации методов.

Приобрести навыки практического применения методики анализа случайной компоненты при решении практических задач разных уровней.

При изучении Темы 5 необходимо:

 

Читать:

· учебное пособие под ред Садовниковой Н.А. и Шмойловой Р.А., М.: МЭСИ, 2007. – РАЗДЕЛ II, п. 2.5;

· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Гранберга А.Г. – М.: Финансы и статистика, 1990, стр. 181–184;

· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Королева Ю.Г., Рабиновича П.М., Шмойловой Р.А. – М.: МЭСИ, 1985, стр. 77–78.

Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».

Акцентировать внимание на следующих понятиях: случайнаякомпонента, автокорреляция, тенденция автокорреляции, связный временной ряд, временной лаг, модель авторегрессионных преобразований, нормальный закон распределения, асимметрия, эксцесс, стационарный случайный процесс.

 

Для выполнения заданий необходимо:

1. Уяснить смысловое значение поставленной темы изучения.

2. Определить отклонения эмпирических от теоретических значений признака.

3. Определить наличие случайной компоненты во временном ряду.

4. Проверить гипотезу о нормальности распределения случайной компоненты различными методами.

5. Проверить гипотезу о стационарности случайной компоненты.

 

Для самооценки Темы 5

 

Необходимо выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» по данным, рассмотренным в теме 1 данного руководства, либо по данным любого статистического ежегодника.

Ответить на вопросы 17, 18 вопросов для самопроверки.

 

План семинарских и практических занятий по теме 5

 

Занятие 1,2. Методы выявления и анализа случайной компоненты. Решение задач с применением критерия серий, критерия минимумов и максимумов, критерия восходящих и нисходящих серий.

Занятие 2. Статистический анализ нормальности распределения случайной компоненты: этапы, алгоритм и интерпретация результатов на конкретных примерах.

Занятие 3,4. Рассмотрение проблем автокорреляции и методов ее выявления.

Занятие 4,5. Разработка и апробация методики построения моделей авторегрессионных преобразований различными методами. Оценка преимуществ и недостатков каждого из них.

Занятие 6. Аудиторная контрольная работа по теме «Моделирование случайной компоненты временного ряда».

Выполнение задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».


Дата добавления: 2015-08-03; просмотров: 232 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Простейшие методы прогнозной экстраполяции | Прогнозирование на основе экстраполяции тренда | Прогнозирование с учетом дисконтирования информации | Прогнозирование на основе кривых роста | Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции | Оценка точности и надежности прогнозов | Глоссарий | Цели, задачи изучения дисциплины и сферы профессионального применения | Тема 1. Методологические аспекты анализа и статистического моделирования временных рядов | Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Дидактические характеристики Темы 4| Тема 6. Моделирование периодической компоненты временного ряда

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)