
Анализ временных рядов и прогнозирование
.pdf
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
3. Определите тип основной тенденции в исследуемом ряду методом скользящей средней. Обоснуйте выбор порядка скольжения.
ЗАДАНИЕ 2. Моделирование и прогнозирование основной тенденции развития изучаемого объекта.
По исследуемому ряду динамики Вашего варианта произведите следующее:
1.Определите аналитическую форму выражения основной тенденции исследуемого ряда динамики по любому рациональному многочлену (прямая и парабола второго порядка).
2.Выберите и обоснуйте модель на основе графического метода. Определите параметры выбранной функции на основе метода наименьших квадратов.
3.Проверьте правильность выбранного уравнения тренда на основе:
—средней квадратической ошибки;
—дисперсионного анализа.
4.На основе выбранного уравнения тренда сделайте прогнозна 2-3 периодаупреждения.
5.Произведите оценку точности полученных в п. 5 прогнозов на основе:
—средней квадратической ошибки;
—коэффициента несоответствия.
ЗАДАНИЕ 3. Статистический анализ и моделирование случайного компонента.
По данным Вашего варианта и на основе полученной модели тренда в п. 2.3 произведите следующее:
1.Определите отклонения теоретических значений исследуемого ряда динамики, полученных по уравнению тренда от эмпирических значений признака.
2.Определите наличие случайного компонента в исследуемом Вами ряду динамики ( см. п.2.3) на основе критериев:
—серий, основанного на медиане выборки;
—«восходящих» и «нисходящих» серий.
ЗАДАНИЕ 4. Прогнозирование одномерных рядов динамики на основе простейших методов.
По данным Вашего варианта:
1.Постройте прогноз методами:
—среднего абсолютного прироста;
—среднего темпа роста.
Обоснуйте выбор метода прогнозирования, предварительно проверив предпосылки
их реализации.
2.Произведите оценку точности полученных прогнозов на основе:
—средней квадратической ошибки;
—коэффициента несоответствия.
ЗАДАНИЕ 5. Прогнозирование одномерных рядов динамики наоснове кривых роста.
1.Произведите прогноз на 2-3 периода упреждения на основе кривой роста Гомперца.
121

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
2.Произведите прогноз на 2–3 периода упреждения на основе кривой роста Перля–Рида.
3.Произведите оценку точности полученных прогнозов на основе:
—средней квадратической ошибки;
—коэффициента несоответствия
ЗАДАНИЕ 6. Прогнозирование одномерных рядов динамики наоснове кривых роста.
По данным любого статистического ежегодника, периодической печати или Internet выберите одномерный ряд динамики не менее 15 уровней и выполните следующее:
1.Проверьте и обоснуйте предпосылки реализации методов простого экспоненциального сглаживания и гармонических весов на основе графического метода анализа.
2.Произведите прогноз на 2–3 периода упреждения методом простого экспоненциального сглаживания.
3.Произведите прогноз на 2–3 периода упреждения методом гармонических весов.
4.Произведите оценку точности полученных в пп.2 и 3 прогнозов на основе:
—средней квадратической ошибки;
—коэффициента несоответствия.
122

ПРИЛОЖЕНИЕ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ
ПРИЛОЖЕНИЯ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ
Таблица 1.
Динамика численности безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости
Год |
Численность безработных, млн. чел. |
1994 |
0,58 |
1995 |
1,28 |
1996 |
1,64 |
1997 |
2,33 |
1998 |
2,51 |
1999 |
2,05 |
2000 |
1,93 |
2001 |
1,26 |
2002 |
1,04 |
Таблица 2.
Динамика сброса загрязненных сточных вод в РФ
Год |
Сброс загрязненных сточных вод, млрд. куб. м |
1994 |
27,1 |
1995 |
26,3 |
1996 |
24,6 |
1997 |
24,5 |
1998 |
22,4 |
1999 |
23,0 |
2000 |
22,0 |
2001 |
20,6 |
2002 |
20,3 |
Таблица 3.
Динамика выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников
Год |
Выбросов загрязняющих веществ в атмосферный |
|
воздух от стационарных источников, млн. т |
1994 |
28,2 |
1995 |
26,5 |
1996 |
21,9 |
1997 |
21,3 |
1998 |
20,3 |
1999 |
19,3 |
2000 |
18,7 |
2001 |
18,5 |
2002 |
18,8 |
123

ПРИЛОЖЕНИЕ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ
Таблица 4.
|
Динамика жилищного фонда РФ |
|
|
|
|
Год |
|
Жилищный фонд РФ, млрд. кв. м |
1994 |
|
2,492 |
1995 |
|
2,600 |
1996 |
|
2,604 |
1997 |
|
2,645 |
1998 |
|
2,676 |
1999 |
|
2,710 |
2000 |
|
2,738 |
2001 |
|
2,761 |
2002 |
|
2,788 |
Таблица 5.
Динамика числа семей, состоявших на учете на получение жилья
Год |
Число семей, состоявших на учете |
|
на получение жилья, млн. ед. |
||
|
||
1994 |
9,65 |
|
1995 |
9,21 |
|
1996 |
8,47 |
|
1997 |
7,70 |
|
1998 |
7,25 |
|
1999 |
6,76 |
|
2000 |
6,29 |
|
2001 |
5,88 |
|
2002 |
5,36 |
Таблица 6.
Динамика числа проданных квартир
Год |
Число проданных квартир, тыс.ед. |
1994 |
7,37 |
1995 |
8,61 |
1996 |
14,47 |
1997 |
26,48 |
1998 |
29,96 |
1999 |
42,52 |
2000 |
44,15 |
2001 |
37,05 |
2002 |
44,77 |
124

ПРИЛОЖЕНИЕ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ
Таблица 7.
Динамика коэффициента обновления основных фондов промышленности РФ
Год |
Коэффициент обновления основных фондов |
1994 |
2,8 |
1995 |
2,0 |
1996 |
1,5 |
1997 |
1,3 |
1998 |
1,2 |
1999 |
1,1 |
2000 |
1,0 |
2001 |
0,9 |
2002 |
0,9 |
Таблица 8.
Динамика коэффициента выбытия основных фондов промышленности РФ
Год |
Коэффициент выбытия основных фондов |
1994 |
0,8 |
1995 |
1,1 |
1996 |
1,4 |
1997 |
1,3 |
1998 |
1,3 |
1999 |
1,3 |
2000 |
1,3 |
2001 |
1,1 |
2002 |
1,0 |
Таблица 9.
Динамика числа действующих предприятий промышленности РФ (на конец года)
Год |
Число действующих предприятий |
|
промышленности, тыс. |
||
|
||
1994 |
61 |
|
1995 |
87 |
|
1996 |
138 |
|
1997 |
139 |
|
1998 |
156 |
|
1999 |
159 |
|
2000 |
160 |
|
2001 |
161 |
|
2002 |
163 |
125

ПРИЛОЖЕНИЕ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ
Таблица 10.
Динамика среднегодовой численности промышленно-производственного персонала промышленности РФ, млн. чел.
Год |
Среднегодовая численность промышленно- |
|
производственного персонала, млн. чел. |
1994 |
20,02 |
1995 |
19,35 |
1996 |
17,44 |
1997 |
16,01 |
1998 |
14,93 |
1999 |
14,01 |
2000 |
13,17 |
2001 |
13,08 |
2002 |
13,45 |
126

ГЛОССАРИЙ
|
|
ГЛОССАРИЙ |
Автокорреляция |
– |
наличие сильной корреляционной зависимости между последо- |
|
|
вательными значениями уровней временного ряда. |
Анализ |
– |
это метод научного исследования объекта или их совокупности |
|
|
путем рассмотрения их отдельных сторон и частей. |
Верификация |
– оценка достоверности статистических прогнозов. |
|
прогноза |
|
|
Дисконтирование |
– взвешивание информации по степени значимости для построения |
|
информации |
|
точных и надежных прогнозов. |
Единица |
– |
каждый отдельно взятый элемент данного множества, обладаю- |
статистической |
|
щих определенными признаками. |
совокупности |
|
|
Инерционность |
– предполагает сохранение присущих социально-экономическим |
|
|
|
явлениям и процессам тенденций и закономерностей прошлого и |
|
|
настоящего в будущем. |
Классификация статистических моделей:
–В зависимости от уровня социально-экономического явления:
♦Макроэкономические;
♦Межотраслевые;
♦Отраслевые;
♦Территориальные;
♦Социальные;
♦Социометрические.
–По характеру развития объектов во времени:
♦Дискретные;
♦Интервальные;
♦Циклические.
–По характеру используемой информации:
♦Пространственные;
♦Временные;
♦Пространственно-временные.
–По степени информационного обеспечения:
♦С полным информационным обеспечением;
♦С неполным информационным обеспечением.
–По размерности:
♦Сублокальные с числом факторных признаков до 3;
♦Локальные — от 4 до 14;
♦Субглобальные — от 15 до 35;
♦Глобальные — свыше 100.
–По сложности:
♦Сверхпростые;
127

ГЛОССАРИЙ
♦Простые;
♦Сложные;
♦Сверхсложные.
Классификация прогнозов:
–В зависимости от цели исследования:
♦Поисковый прогноз;
♦Нормативный прогноз.
–В зависимости от области применения:
♦Естествоведческие;
♦Научно-технические;
♦Обществоведческие.
–По сложности:
♦Сверхпростые;
♦Простые;
♦Сложные.
–По масштабности объекта:
♦Глобальные;
♦Макроэкономические;
♦Структурные;
♦Региональные;
♦Прогнозы развития народнохозяйственных комплексов;
♦Отраслевые;
♦Микроэкономические.
–По времени упреждения:
♦Текущие;
♦Краткосрочные;
♦Среднесрочные;
♦Долгосрочные;
♦Дальнесрочные.
Количественные |
– это признаки, имеющие числовое выражение, и они могут быть |
признаки |
измерены по каждой единице совокупности. |
Интервальный |
– ряд числовых значений определенного статистического показа- |
ряд динамики |
теля, характеризующего размеры изучаемого явления за опре- |
|
деленные промежутки /периоды, интервалы/ времени. |
Моделирование |
– воспроизведение основныххарактеристикисследуемого объектана |
|
другомобъекте, специальносозданномдляэтихцелей. |
Модель |
– это отображение или аналог явления или процесса в основных |
|
существенных для него чертах. |
Моментный ряд |
– ряд числовых значений определенного статистического пока- |
|
зателя, характеризующего размеры изучаемого явления на оп- |
|
ределенные даты, моменты времени. |
Объективизация |
– процедура выбора метода прогнозирования. |
прогноза |
|
128

ГЛОССАРИЙ
Предсказание |
– это предвидение таких событий, количественная характери- |
|
|
|
стика которых невозможна или затруднена. |
Период |
– это отрезок времени от момента, для которого имеются по- |
|
упреждения |
|
следние статистические данные об изучаемом объекте до мо- |
|
|
мента, к которому относится прогноз. |
Признак |
– общее свойство, характерная черта или иная особенность еди- |
|
|
|
ниц совокупности, которые могут быть наблюдаемы или изме- |
|
|
рены. |
Принцип |
– |
предполагает сохранение, присущих социально-экономическим |
инерционности |
|
явлениям, тенденций и закономерностей прошлого и настоящего |
|
|
в будущем. |
Прогноз |
– |
это количественное вероятностное утверждение в будущем о |
|
|
состоянии объекта, с относительно высокой степенью досто- |
|
|
верности, на основе анализа тенденций и закономерностей |
|
|
прошлого и настоящего. |
Прогнозирование |
– |
это научно-обоснованное, основанное на системе установлен- |
|
|
ных причинно-следственных связей и закономерностей, выяв- |
|
|
ление состояния и вероятных путей развития явлений и процес- |
|
|
сов. |
Ранг |
– |
порядковый номер значения признака, расположенного в по- |
|
|
рядке возрастания или убывания величин. |
Ранжирование |
– общее свойство, характерная черта или иная особенность еди- |
|
|
|
ниц совокупности, которые могут быть наблюдаемы или изме- |
|
|
рены. |
Результативный |
– |
предполагает сохранение, присущих социально-экономическим |
признак |
|
явлениям, тенденций и закономерностей прошлого и настоящего |
|
|
в будущем. |
Ряд динамики |
– |
это количественное вероятностное утверждение в будущем о |
|
|
состоянии объекта, с относительно высокой степенью досто- |
|
|
верности, на основе анализа тенденций и закономерностей |
|
|
прошлого и настоящего. |
Связные |
– это научно-обоснованное, основанное на системе установленных |
|
временные ряды |
|
причинно-следственных связей и закономерностей, выявление |
|
|
состояния и вероятных путей развития явлений и процессов. |
Статистическая |
– |
порядковый номер значения признака, расположенного в по- |
информация |
|
рядке возрастания или убывания величин. |
Статистическая |
– форма проявления причинной связи, выражающаяся в последо- |
|
закономерность |
|
вательности, регулярности, повторяемости событий с достаточ- |
|
|
но высокой степенью вероятности, если причины, порождаю- |
|
|
щие события, не изменяются или изменяются незначительно. |
|
|
Статистические закономерности устанавливаются на основе |
|
|
анализа массовых данных. |
129

ГЛОССАРИЙ
Статистическая – множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, совокупность определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.
Тенденция
Тенденция
автокорреляции
Тенденция
дисперсии
Тенденция среднего уровня
–основное направление, закономерность развития явления.
–тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда.
–это изменения отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, полученных по уравнению тренда.
–аналитически выражается в виде математической функции, вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.
Тренд |
– это некоторая математическая функция f (t), которая описывает |
|
тенденцию изменения явления. |
Факторные |
– это признаки, оказывающие влияние на изменение результа- |
признаки |
тивного признака. |
Экономико- |
– это разработка экономических основ на широком применении |
статистический |
традиционных статистических и математико-статистических |
анализ |
методов с целью контроля адекватного отражения исследуемо- |
|
го явления. |
Экстраполяция |
– нахождение уровней за пределами изучаемого временного ряда, |
|
то есть продление временного ряда на основе выявленной зако- |
|
номерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени. |
Этапы анализа:
–Формулировка целей анализа;
–Критическая оценка данных;
–Сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных;
–Формирование системы обобщенных показателей;
–Регистрация и обоснование существенных свойств, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;
–Формулировка заключительных выводов и практических предложений о резервах развития изучаемого явления.
130