- •Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
- •Глава 1. Анализ временных рядов
- •1.1 Идентификация модели временных рядов
- •1.1.1 Систематическая составляющая и случайный шум
- •1.1.2 Два общих типа компонент временных рядов
- •1.1.3 Анализ тренда
- •1.1.4 Анализ сезонности
- •1.2 Arima-модели
- •1.2.1 Два основных процесса
- •1.2.2 Модель arima
- •1.2.3 Идентификация
- •1.2.4 Оценивание параметров
- •1.2.5 Оценивание модели
- •1.3 Экспоненциальное сглаживание
- •1.3.1 Простое экспоненциальное сглаживание
- •1.3.2 Выбор лучшего значения параметра a (альфа)
- •1.3.3 Индексы качества подгонки
- •1.3.4 Сезонная и несезонная модели с трендом или без тренда
- •1.4 Сезонная декомпозиция
- •1.5 Анализ распределенных лагов
- •1.5.1 Общая цель
- •1.5.2 Общая модель
- •1.5.3 Распределенный лаг Алмона
- •1.6 Одномерный анализ Фурье
- •1.7 Подготовка данных к анализу
- •Глава 2. Прогнозирование объемов покупки и продажи евро
- •2.1 Прогнозирование объема покупки евро
- •2.1.1 Конечно-разностное дифференцирование
- •2.1.2 Двухпараметрическая модель Хольта
- •2.1.3 Аддитивная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Тейла, Вейджа)
- •2.1.4 Мультипликативная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Хольта-Уинтерса)
- •2.1.5 Arima-модели
- •2.1.6 Итоги прогнозирования
- •2.2 Прогнозирование объема продаж евро
- •2.2.1 Конечно-разностное дифференцирование
- •2.2.2 Двухпараметрическая модель Хольта
- •2.2.3 Аддитивная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Тейла, Вейджа)
- •2.2.4 Мультипликативная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Хольта-Уинтерса)
- •2.2.5 Arima-модели
- •2.2.6 Итоги прогнозирования
- •2.3 Итоги прогнозирования и выводы
- •Заключение
Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Челябинский государственный университет»
Кафедра математических методов в экономике
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПОКУПКИ И ПРОДАЖИ ЕВРО КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ
Факультет экономический Исполнитель Е.В.Ашмарина
Специальность «Математические Группа ЭММ 401
методы в экономике» Научный руководитель
Дата защиты _____________
Оценка __________________
Челябинск
2006
СОДЕРЖАНИЕ
Введение…………………………………………………………………………5
Глава 1. Анализ временных рядов……………………………………………..7
Идентификация модели временных рядов……………………………..8
ARIMA-модели…………………………………………………………..12
Экспоненциальное сглаживание………………………………………..20
Сезонная декомпозиция…………………………………………………26
Анализ распределенных лагов………………………………………….28
Одномерный анализ Фурье……………………………………………...31
Подготовка данных к анализу…………………………………………..32
Глава 2. Прогнозирование объемов покупки и продажи евро……………….33
2.1 Прогнозирование объема покупки евро……………………….………..34
2.2 Прогнозирование объема продаж евро………………………..………...45
2.3 Итоги прогнозирования и выводы………………………………………56
Заключение……………………………………………………………………...59
Литература………………………………………………………………………60
Приложения
Введение
В данной работе методы эконометрического анализа применяются с целью моделирования и прогнозирования объемов покупки и продажи валюты (евро) коммерческим банком г. Челябинска. Значения объемов покупки и продажи евро представляют собой одномерные временные ряды ежемесячных данных за период с 2003 по 2006 год.
Актуальность исследования вытекает из необходимости детального анализа тенденций валютного рынка для целей планирования и бюджетирования деятельности коммерческого банка. Исследование проводилось на финансовых данных за четыре года, поэтому также его целью является анализ и корректировка краткосрочной и долгосрочной валютной политики банка.
Объектом исследования являются операции коммерческого банка по купле-продаже евро. Купля-продажа валюты осуществляется свободно и без ограничений в центрах обмена валюты банка.
В качестве предмета исследования выступают объемы покупки и продажи евро в абсолютном выражении. Объемы продажи и покупки валюты рассматриваются в абсолютной величине, а не в рублевом эквиваленте, по следующим причинам. При прогнозировании в рублевом эквиваленте в значения уровней ряда автоматически включается курс валюты, который меняется каждый день. Также на рублевые суммы влияет величина инфляции. Это может исказить прогноз. Объём продажи и покупки в абсолютном выражении освобожден от прямого влияния курса валюты и инфляции. Поэтому для выявления тенденций в данном случае предпочтительнее использовать абсолютные показатели.
Целью данной курсовой работы является описание, моделирование и выявление тенденций временных рядов объемов покупки и продажи евро коммерческим банком, а также построение прогноза на 2007 год.
В первой главе данной работы дается описание существующих применяемых методов анализа, моделирования и прогнозирования временных рядов. Рассматривается классификация моделей, алгоритмы и технологии их построения, а также критерии выбора наиболее подходящей модели.
Во второй главе работы непосредственно проводится исследование временных рядов объемов покупки и продажи евро. Строится несколько моделей для каждого ряда, из которых выбираются наиболее адекватные и значимые. На основе выбранных моделей строится итоговый прогноз на 2007 год по каждому ряду. Описываются тенденции и характер рядов и полученный прогноз. Таким образом, описывается и прогнозируется ситуация на валютном рынке (на рынке евро).
Для нахождения параметров, оценок моделей, проведения тестов на качество и значимость, а также для прогнозирования использовались пакеты EViews4 и Excel.