- •Введение
- •1. Принципы и подходы исследования динамики экономических процессов
- •1.1. Необходимость и объективность процессов анализа динамических рядов (тенденция, сезонность, цикличность)
- •1.2. Основные показатели динамики экономических явлений
- •1.3 . Виды временных рядов. Требования, предъявляемые к исходной информации
- •1.4. Компонентный состав временного ряда
- •1.5. Виды моделей динамического ряда и их характеристики
- •2. Моделирование экономических процессов на базе временных рядов
- •2.1. Методы оценки гипотезы о существовании тенденции. Метод восходящих и нисходящих серий.
- •2.2. Метод медианы выборки
- •2.3. Метод фостера-стюарта
- •3. Методы выделения тренда в динамических рядах
- •3.1. Методы сглаживания и согласование временных рядов
- •3.2. Метод механического сглаживания. Скользящая средняя
- •3.3. Адаптивные методы. Метод экспоненциального сглаживания
- •3.4. Анализ временных рядов с помощью кривых роста
- •4. Модель динамического ряда с аддитивными компонентами
- •4.1. Оценка сезонной компоненты в аддитивных моделях
- •4.2. Десезонализация данных при расчете тренда
- •4.3. Расчет ошибок аддитивной модели ряда
- •5. Модель динамического ряда с мультипликативными компонентами
- •5.1. Расчет значений сезонной компоненты
- •5.2. Десезонализация данных и расчет уравнения тренда
- •5.3. Расчет ошибки модели ряда
- •5.4. Прогнозирование по модели с мультипликативной компонентой
- •6. Методы и модели аналитического выравнивания
- •6.1.Аппроксимация временных рядов аналитическими функциями
- •6.2. Определение парметров линейной функции матричным способом
- •6.3. Решение уравнения связи методом центрирования времени
- •7. Исследование временного ряда аналитическими методами (примеры решения задач по выделению тренда и сезонной компоненты)
- •7.1. Способы выделения тренда временного ряда
- •7.1.1. Решение уравнения методом Крамера
- •7.1.2. Решение уравнения методом Жордана-Гаусса
- •7.1.3. Решение уравнения в системе Excel
- •7.141. Определение коэффициентов нелинейного уравнения.
- •7.2. Выделение сезонных колебаний во внутригодовой динамике методом центрирования времени
- •8. Определение уравнения тренда с помощью инструментов системы excel
- •8.1. Оценка уравнения тренда с помощью пакета «анализ данных»
- •8.2. Применение стандартных статистических функций
- •9. Выделение сезонной компоненты временного ряда аналитическими методами
- •9.1 .Анализ сезонности рыночного спроса
- •9.2. Выделение сезонной компоненты с помощью гармонического анализа
- •Самостоятельные упражнения
- •Значения валового объема продаж компании z2
- •Библиографический список
Значения валового объема продаж компании z2
Период продаж |
Объем розничной продажи, тыс. ф. ст. |
Январь-март 1988 |
285 |
Апрель-июнь 1988 |
310 |
Июль-сентябрь 1988 |
315 |
Октябрь-декабрь 1988 |
385 |
Январь-март 1989 |
340 |
Апрель-июнь 1989 |
370 |
Июль-сентябрь 1989 |
375 |
Октябрь-декабрь 1989 |
460 |
Январь-март 1990 |
395 |
Апрель-июнь 1990 |
425 |
Консультант по менеджменту дал также некоторые рекомендации по поводу того, как можно избежать расчета индексов сезонности для универмага. Он счел эту продедуру нецелесообразной, поскольку в его распоряжении было слишком мало информации за прошлые периоды. Он решил использовать национальный поквартальный индекс сезонности, значения которого публикуются в прессе. Он предполагал, что ассортиментный набор мебельного магазина его клиента незначительно отличается от того ассортиментного набора, на основе которого строится национальный индекс.
Национальный поквартальный индекс сезонности продаж для мебели
|
Январь-март |
Апрель-июнь |
Июль- сентябрь |
Октябрь-декабрь |
Мультипликативный индекс сезонности |
94 |
98 |
96 |
112 |
Требуется:
а) Нанести на график фактические значения квартальных объемов продаж и объяснить, почему мультипликативная модель соответствует этим данным в большей степени, чем аддитивная.
б) Найти значения десезонализированных данных и нанести их на график.
в) Используя метод наименьших квадратов, определить параметры уравнения прямой, проходящей через десезонализированные данные.
г) Рассчитать оценки валового объема продаж в третьем и четвертом кварталах 1990 г.
д) Определить вероятную точность полученных оценок.
Контрольные вопросы
1.Дан временной ряд производства холодильников и морозильников (тыс. штук):
месяцы |
1.98 |
2.98 |
3.98 |
4.98 |
5.98 |
T |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Yt |
146 |
181 |
174 |
152 |
106 |
Этот временной ряд является:
а) моментным;
б) интервальным;
в) производным.
2. На основе данных о месячной динамике производства металлорежущих станков с 1.1993 г. по 5.1998 г. рассчитывается прогноз годового уровня производства в 1998 г. Этот прогноз является:
а) оперативным, поисковым;
б) краткосрочным, поисковым;
в) краткосрочным, нормативным.
3. Прогноз индекса физического объема промышленной продукции в будущем месяце относится к:
а) макропрогнозу;
б) отраслевому прогнозу;
в) межотраслевому прогнозу;
г) правильный ответ отсутствует.
4. Временной ряд, характеризующий изменения курса акций (дол.) пред ставлен в таблице. Использовав метод Фостера-Стюарта, с вероятно стью 0,95 сделать вывод:
а) тенденция во временном ряду присутствует;
б) тенденция во временном ряду отсутствует.
Наблюдаемое значение критерия равно ...
t |
Yt |
t |
У. |
t |
Yt |
t |
Yt |
1 |
466 |
6 |
473 |
11 |
474 |
16 |
467 |
2 |
464 |
7 |
478 |
12 |
488 |
17 |
473 |
3 |
465 |
8 |
467 |
13 |
483 |
18 |
475 |
4 |
466 |
9 |
480 |
14 |
476 |
19 |
481 |
5 |
475 |
10 |
458 |
15 |
471 |
20 |
478 |
