Лаба 6 / Решение 3

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ

ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Лабораторная работа №6

по дисциплине:

«Эконометрика»

Цель: построение прогноза показателя на основе моделей адаптивного сглаживания на краткосрочные перспективы.

1. Исходные данные: структура ряда цен на платину в период с 01.01.2010 по 20.04.2016 гг.

Рисунок 1- Исходные данные

Графически анализируя данные можно сделать предположение о наличии детерминированной линейности тренда, так как показатель в целом имеет убывающую тенденцию.

2. Оценим модель адаптивного сглаживания с параметрами адаптации, выбранными самостоятельно.

Alpha=0.1; Delta=0.1; Gamma=0.1

На рис. 2 представлен график исходного ряда, подобранного и остатков, в таблице 1 представлены таблицы с соответствующими значениями.

Рисунок 2- График исходного ряда, подобранного и остатков,

для параметров alpha 0,1,delta 0,1, gamma 0,1

Таблица 1

3. Выберем параметры адаптации по сетке поиска и построим прогноз с отобранными параметрами адаптации.

Таблица 2. Сетка поиска

По наименьшим ошибкам sums of squares и mean squares выберем следующие параметры адаптации: alpha 0,1, delta 0,1, gamma 0,1. Для данных значений параметров адаптации график исходных данных уже был построен выше.

4. Построим прогноз по адаптивной модели с автоматически подобранными параметрами адаптации.

На рис. 4 представлен график фактических значений, расчетных и остатков.

Рисунок 4 – график фактических значений, расчетных и остатков

Таблица 4

5. Ниже представлены графики АКФ и ЧАКФ

Рисунок 5 – ЧАКФ и АКФ для параметров, рассчитанных в пункте 2

Рисунок 6 – ЧАКФ и АКФ для параметров, рассчитанных в пункте 4

Таблица 5. Прогнозные значения

Рисунок 8. Прогноз

Лучшей моделью прогнозирования является модель с параметрами адаптации, рассчитанными автоматически (alpha 0,727,delta 0,0, gamma 0,0). Анализ АКФ и ЧАКФ показал, что показатели находятся в пределах белого шума, что свидетельствует об адекватности подобранной модели.

Уфа 2016