
- •Модель авторегрессии 1-го порядка - ар(1)
- •Продолжение табл. 5.7.2
- •5.8. Модель авторегрессии 2-го порядка - ар(2)
- •Теория очередей
- •Линейная сглаживающая функция
- •2.2. Параболическая и кубическая сглаживающие функции
- •Аналитическое выравнивание временных рядов
- •. Кривые роста и интерполирование
- •Кривые роста 1-го класса
- •1. Класс полиномов
- •2. Простая экспоненциальная (показательная) кривая
- •3. Логарифмическая парабола
- •Кривые роста 2-го класса
- •1. Модифицированная экспонента
- •§2.1. Аддитивная и мультипликативная модели
- •Классическая сезонная декомпозиция
- •§2.3. Проведение классической сезонной декомпозиции
- •Автокорреляционная функция (акф)
- •5.5. Частная автокорреляционная функция (чакф)
- •Финансовые решения в условиях риска
- •5.1. Динамические модели планирования финансов
§2.3. Проведение классической сезонной декомпозиции
Пример 2.3.1
Выполнить сезонную декомпозицию ряда, представленного в табл. 2.3.1.
Данный пример использован в пособии [14, см. пример 5.16.1, с.118] при рассмотрении сезонных моделей АРПСС. Там же был построен график данного временного ряда [14, с. 118, рис. 5.16.1], кроме того, там же был определен и период сезонности – 12 месяцев.
Т а б л и ц а 2.3.1
Перевозки грузов в России железнодорожным
транспортом, млн. т [13, с. 206]
|
1993 г. |
1994 г. |
1995 г. |
1996 г. |
1997 г. |
1998 г. |
Январь |
114 |
91.5 |
84.2 |
75.8 |
69.1 |
69.3 |
Февраль |
107.9 |
83.1 |
79.7 |
71 |
67.8 |
64.3 |
Март |
122.6 |
92.8 |
89.1 |
79.1 |
76.5 |
73.2 |
Апрель |
121.5 |
91.7 |
85.8 |
78.9 |
73.7 |
71.7 |
Май |
119.6 |
88.7 |
87.6 |
77.2 |
72.6 |
70.2 |
Июнь |
115.1 |
86.8 |
83.8 |
73.9 |
71.5 |
67.4 |
Июль |
114.4 |
84.8 |
88.7 |
74.4 |
74.4 |
68.5 |
Август |
111.2 |
87.9 |
89 |
76.4 |
76.5 |
69.5 |
Сентябрь |
108.1 |
85.3 |
85.8 |
76.2 |
75.9 |
66.2 |
Октябрь |
110.8 |
89.6 |
88.1 |
79.8 |
79.5 |
73.4 |
Ноябрь |
100 |
85.6 |
82.4 |
74.4 |
75.1 |
68.1 |
Декабрь |
100.4 |
86.3 |
80.1 |
72.4 |
74.2 |
72.4 |
Решение в Excel по аддитивной модели
В данном случае, после сглаживания временного ряда, представленного в табл. 2.3.1 по 12-члененной скользящей средней, значения сезонной компоненты не позволяют отнести ее ни к аддитивной, ни к мультипликативной форме по описанным в главе 1 критериям, поэтому можно выполнить сезонную декомпозицию для обеих форм модели. Начнем с реализации аддитивной модели.
Результаты расчетов показаны в табл. 2.3.3. В столбцах A – D представлены исходные данные. При этом значения Y – в столбце D.
1-й шаг. Выполняется в столбце E. Для выполнения этого шага в ячейке E12 записывается формула =СРЗНАЧ(D6:D17). Затем содержимое ячейки E12 копируется в ячейки E13:E72. Так как значения интервала, по которому берется среднее не фиксируется, то формула модифицируется. Так, в ячейке E72 она будет модифицирована в =СРЗНАЧ(D66:D77). По существу, в столбце E рассчитывается трендовая компонента с некоторой ошибкой.
2-й шаг. Выполняется в столбце F. Для выполнения этого шага в ячейке F12 записывается формула =D12-E12. Затем содержимое ячейки F12 копируется в ячейки F13:F72. Так как значения ячеек не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке F72 она будет модифицирована в =D72-E72. По существу, в столбце F рассчитывается сезонная компонента с некоторой ошибкой.
Как уже было отмечено, на данном шаге определяется выбор модели. В табл. 2.3.2 показаны сглаженные значения, полученные на 1-м шаге и значения сезонности, полученные на 2-м шаге, соответственно для месяцев с минимальными (февраль) и максимальными (октябрь) значениями сезонной компоненты. Из табл. 2.33 можно заключить, что значения сезонной компоненты “скачут”, поэтому окончательный выбор типа модели будет осуществляться позже исходя из анализа случайной компоненты.
Т а б л и ц а 2.3.2
|
|
1993 г. |
1994 г. |
1995 г. |
1996 г. |
1997 г. |
1998 г. |
Февраль |
|
|
95.825 |
86.13 |
79.64 |
73.73 |
72.15 |
|
|
-12.725 |
-6.43 |
-8.642 |
-5.93 |
-7.85 |
|
Октябрь |
|
105.7 |
86.6 |
83.1 |
74.75 |
73.35 |
|
|
5.09 |
2.95 |
5.0 |
5.05 |
6.15 |
|
3-й шаг. Усреднение уровней ряда, полученного на 2-м шаге, выполняется в столбце G. Для выполнения этого шага в ячейке G6 записывается формула =(F18+F30+F42+F54+F66)/5. Затем содержимое ячейки G6 копируется в ячейки G7:G11. Так как значения ячеек в формуле не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке G11 она будет модифицирована в =(F23+F35+F47+F59+F71)/5. Далее в ячейке G12 записывается формула =(F12+F24+F36+F48+F60+F72)/6. Затем в ячейке G13 записывается формула =(F13+F25+F37+F49+F61)/5. Затем содержимое ячейки G13 копируется в ячейки G14:G17. Таким образом, по июлю расчет среднего значения производится по 6 уровням, а по остальным месяцам – по 5 (всего 6 периодов, но в силу 12-членного сглаживания при расчете среднего значения по январю–июню выпадает 1993 год, а по августу–декабрю – 1998 год). В ячейке G18 производится расчет корректирующего значения по формуле =СУММ(G6:G17)/12, так как обычно суммы компонент сезонности в пределах периода не равны 0.
Корректировка сезонной составляющей выполняется в столбцах H и I. Значение корректирующего значения вычитается из значений не скорректированной пока сезонной компоненты. Для этого в ячейку H6 записывается формула =G6-$G$18, где корректирующее значение зафиксировано. Затем содержимое ячейки H6 копируется в ячейки H7:H17. Так как значения ячеек не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке H18 она будет модифицирована в =G17-$G$18. В ячейке H17 проверяется правильность выполнения операции по корректировке сезонной компоненты по формуле =СУММ(H6:H17). Таким образом, в ячейках H6:H17 получаем сезонную составляющую по одному периоду, и сумма компонент которой равна 0. Значения элементов сезонной компоненты копируются с 1993 по 1998 гг. Заметим, что такое копирование надо выполнять при помощи копирования только значений с использованием режима специальная вставка. Итак, по завершении 4-го шага в столбце I имеем значения сезонной компоненты для всех значений исходного временного ряда.
4-й шаг. Выполняется в столбце J. В ячейке J6 записывается формула =D6-I6. Затем содержимое ячейки J6 копируется в ячейки J7:J77. Так как значения ячеек в формуле не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке J77 она будет модифицирована в =D77-I77. После этого в столбце J будут находиться значения трендовой составляющей с ошибкой.
5-й шаг. Выполняется в столбце K. Сглаживание осуществляется по 5 точкам с весами 1, 2, 3, 2, 1 так же, как это реализовано в программе STATISTICA. В ячейке K8 записывается формула =(J6+J7*2+J8*3+J9*2+J10)/9. Затем содержимое ячейки K8 копируется в ячейки K9:K75. Так как значения ячеек в формуле не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке K75 она будет модифицирована в =(J73+J74*2+J75*3+J76*2+J77)/9. После этого в столбце K будут находиться значения трендовой составляющей.
6-й шаг. Выполняется в столбце L. В ячейке L8 записывается формула =D8-I8-K8. Затем содержимое ячейки L8 копируется в ячейки L9:L75. Так как значения ячеек в формуле не фиксируются, то формула модифицируется. Так, в ячейке L75 она будет модифицирована в =D75-I75-K75. После этого в столбце L будут находиться значения cлучайной составляющей.