- •Тренінг
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
- •Тренінг
- •Сезонну компоненту часового ряду (s);
- •Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
- •Прогнозні значення показника.
Сезонну компоненту часового ряду (s);
помилку прогнозу (Е), якщо відомі сезонна компонента (S) та рівняння тренду: Y = 15,691 - 0,3266x;
Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
Прогнозні значення показника.
Таблиця
Квартал |
t |
БВ |
Разом за 4кв. |
Ковзкі середні |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Січень-Березень 20Х7 |
1 |
10,600 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
2 |
11,500 |
|
|
|
|
|
|
|
Липень-Вересень |
3 |
8,700 |
|
|
|
|
|
|
|
Жовтень-Грудень |
4 |
22,900 |
|
|
|
|
|
|
|
Січень-Березень 20Х8 |
5 |
8,700 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
6 |
20,200 |
|
|
|
|
|
|
|
Липень-Вересень |
7 |
16,800 |
|
|
|
|
|
|
|
Жовтень-Грудень |
8 |
11,200 |
|
|
|
|
|
|
|
Січень-Березень 20Х9 |
9 |
12,200 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
10 |
24,000 |
|
|
Тренінг
Завдання:
Прогнозування бюджетних видатків на економіку та підтримку зовнішної торгівлі на основі декомпозиційного аналізу
В-10
За даними наведеної таблиці, користуючись адитивною та мультиплікативною моделлю декомпозиційного аналізу часових рядів, розрахувати:
Сезонну компоненту часового ряду (s);
помилку прогнозу (Е), якщо відомі сезонна компонента (S) та рівняння тренду: Y = 15,691 - 0,3266x;
Середнє абсолютне відхилення (мае) та середню квадратичну помилку (мsе);
Прогнозні значення показника.
Таблиця 6.
Квартал |
t |
Бюджетні видатки |
Разом за 4кв. |
Ковзкі середні |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Січень-Березень 20Х1 |
1 |
10,200 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
2 |
22,000 |
|
|
|
|
|
|
|
Липень-Вересень |
3 |
39,100 |
|
|
|
|
|
|
|
Жовтень-Грудень |
4 |
15,700 |
|
|
|
|
|
|
|
Січень-Березень 20Х2 |
5 |
7,100 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
6 |
7,600 |
|
|
|
|
|
|
|
Липень-Вересень |
7 |
8,500 |
|
|
|
|
|
|
|
Жовтень-Грудень |
8 |
7,400 |
|
|
|
|
|
|
|
Січень-Березень 20Х3 |
9 |
3,700 |
|
|
|
|
|
|
|
Квітень-Червень |
10 |
5,200 |
|
|