МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«МИРЭА – Российский технологический университет» РТУ МИРЭА

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине Языки программирования для статистической обработки данных

Тема курсовой работы:

Анализ временных рядов. Прогнозирование средних доходов населения России по отношению к доходам федерального бюджета.

Выполнил студент группы ИНБО-06-20

Руководитель курсовой работы

Митина Ольга Алексеевна

Постановка задачи

Цель: проанализировать терминологию доходов населения и федерального бюджета, провести анализ временных рядов из полученных в табличном виде данных и предоставить отчетность о результатах работы.

Задачи:

•исследование теоретических основ прогнозирования доходов населения;

•анализ временных рядов;

•использование знаний математической статистики с использованием языка программирования для статистической обработки данных – R.

Основные понятия и определения

Доходы населения — это сумма денежных средств и материальных благ, полученных или произведенных домашними хозяйствами за определенный промежуток времени. Уровень потребления населения напрямую зависит от уровня доходов.

Федеральный бюджет — основное звено бюджетной системы РФ. Он разрабатывается Правительством РФ и утверждается Федеральным собранием РФ в виде федерального закона. По экономическому содержанию федеральный бюджет представляет форму образования и использования централизованного фонда денежных средств РФ.

Прогнозирование является одной из форм косвенного воздействия государства на экономику. Особенно важно для государства иметь возможность снизить (или ликвидировать) влияние негативных факторов на социально-экономические процессы и стимулировать воздействие позитивных факторов.

Основные понятия и определения

Если в качестве признака, по которому производится упорядочивание, берется время, то такие ряды называют временными рядами.

Существует несколько подходов к анализу структуры временных рядов, содержащих сезонные или циклические колебания. Простейший подход — расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней.

где у — фактическое значение t-го уровня;

m — число уровней, входящих в интервал сглаживания m = 2p+1;

—текущий уровень ряда динамики;

i — порядковый номер уровня в интервале сглаживания; р — при нечетном m имеет значение р = .

Основные понятия и определения

ARIMA — это класс моделей прогнозирования временных рядов, а название является аббревиатурой от AutoRegressive Integrated Moving Average. Основой ARIMA является математическая модель, которая представляет значения временного ряда, используя его прошлые значения. Эта модель основана на двух основных характеристиках: прошлые ценности и ошибки.