- •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
2.2.2 Двухпараметрическая модель Хольта
Врезультате построения модели и оптимизации значений коэффициентов их значения получились следующими:
= 0,526, = 1. Это говорит о том, что в модели учитываются прошлые значения ряда.
Среднепроцентная ошибка подгонки модели составила 74,5%, ошибка прогноза 46,74%.
Таблица 2.2.2.1
Прогноз продаж евро
Декабрь 2006 |
19473 |
Январь 2007 |
18831 |
Февраль 2007 |
18190 |
Март 2007 |
17548 |
Апрель 2007 |
16906 |
Май 2007 |
16265 |
Июнь 2007 |
15623 |
Июль 2007 |
14981 |
Август 2007 |
14340 |
Сентябрь 2007 |
13698 |
Октябрь 2007 |
13056 |
Ноябрь 2007 |
12415 |
Декабрь 2007 |
11773 |
График модели и прогноза приведен на рисунке 2.2.2.2.
Рис. 2.2.2.2. График модели Хольта и прогноз покупки евро
График подтверждает тенденцию к уменьшению объемов продаж евро. Данная модель более адекватно характеризует ряд, нежели предыдущая.
2.2.3 Аддитивная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Тейла, Вейджа)
В ходе построения модели были найдены оптимальные значения её параметров: al = 0,2614, bet = 0,0992, gam = 0,6384.
Среднепроцентная ошибка подгонки модели составила 151,54%, ошибка прогноза 43,36%. Прогноз продаж евро представлен в таблице 2.2.3.1.
Таблица 2.2.3.1
Прогноз продаж евро
Декабрь 2006 |
-6940 |
Январь 2007 |
-4481 |
Февраль 2007 |
-376 |
Март 2007 |
-6985 |
Апрель 2007 |
-2205 |
Май 2007 |
10190 |
Июнь 2007 |
9826 |
Июль 2007 |
21510 |
Август 2007 |
39068 |
Сентябрь 2007 |
29181 |
Октябрь 2007 |
-9497 |
Ноябрь 2007 |
1454 |
Декабрь 2007 |
-20577 |
График модели и прогноза приведен на рисунке 2.2.3.2.
Рис. 2.1.3.2. График модели Тейла-Вейджа и прогноз продаж евро
Несмотря на большую ошибку подгонки, модель повторяет тенденции ряда, но уходит в отрицательную область. Прогноз говорит об изменении объема покупки валюты в 2007 г. от 0 до 40000 и о тенденции к небольшому снижению общего уровня продажи евро.
2.2.4 Мультипликативная модель сезонных явлений с линейным ростом (модель Хольта-Уинтерса)
В ходе построения модели были найдены оптимальные значения её параметров: al = 0,5016, bet = 0,1298, gam = 0. Т.к. gam = 0, то сезонность не учитывается.
Среднепроцентная ошибка подгонки модели составила 174,33%, ошибка прогноза 178,19%. Прогноз продаж евро представлен в таблице 2.2.4.1.
Таблица 2.2.4.1
Прогноз продаж евро
Декабрь 2006 |
10058 |
Январь 2007 |
60315 |
Февраль 2007 |
23832 |
Март 2007 |
10569 |
Апрель 2007 |
14044 |
Май 2007 |
12777 |
Июнь 2007 |
9857 |
Июль 2007 |
6676 |
Август 2007 |
10977 |
Сентябрь 2007 |
2216 |
Октябрь 2007 |
2450 |
Ноябрь 2007 |
699 |
Декабрь 2007 |
0 |
График модели и прогноза приведен на рисунке 2.2.4.2.
Рис. 2.1.4.2. График модели Хольта-Уинтерса и прогноза продаж евро
Из графика видно, что, несмотря на большие ошибки, модель постепенно адаптируется к тенденциям ряда и адекватно отображает их. Модель подтверждает выдвинутую ранее гипотезу о постепенном уменьшении спроса на евро.