5. Выявление сезонности

Анализ графика и периодограммы

По графику нельзя сказать однозначно о периоде сезонности. Как отмечалось ещё при анализе абсолютных приростов периоды сезонности непостоянны и зависят от фаз спада или подъема. Периодограмма (приложение 15) также не дает однозначного ответа о периоде сезонности. Сильные скачки ординаты наблюдаются на периодах: 129; 32,25. На основе этого можно сделать вывод о возможности несущественной сезонной составляющей. Из графиков показателя по годам (приложение 16) видно, что сезонная составляющая отсутствует.

6. Выбор модели

Для определения модели генератора прогноза сравним модели с лучшими прогностическими характеристиками:

1. модель простого, линейного и квадратичного экспоненциального сглаживания Брауна

2. ARIMA(3,3,1).

модель	параметры	Характеристики модели
		R^2	s^2	Kt1	Kt2	Ut
Простой экспоненциальной средней	a=0,95	0,921530921	20,35529531	0,048168	0,03325	0,023518
линейной экспоненциальной средней	a=0,6	0,909006918	2639,819257	0,033543	0,023324	0,016495
квадратичной экспоненциальной средней	a=0,5	0,882301543	3441,89106	0,020884	0,014614	0,010334
ARIMA	p=3,d=3,q=1	0,902331111	2898,747253	0,015794	0,01108	0,007835

Таблица 15

Модель ARIMA имеет лучшие прогностические характеристики. Также стоит отметить, что модели экспоненциальной средней проходят не все тесты. Модель линейного и квадратичного экспоненциального сглаживания Брауна не проходят тест на равенство дисперсий и на автокорреляцию. Модель простого экспоненциального сглаживания не проходит тест на равенство дисперсий.

Models

(A) Simple exponential smoothing with alpha = 0,95

(B) Brown's linear exp. smoothing with alpha = 0,6

(C) Brown's quadratic exp. smoothing with alpha = 0,5

(D) ARIMA(3,3,1)

Estimation Period

Model	RMSE	RUNS	RUNM	AUTO	MEAN	VAR
(A)	47,3383	OK	OK	OK	OK	*
(B)	50,9762	OK	OK	*	OK	*
(C)	57,976	OK	OK	**	OK	*
(D)	53,84	OK	OK	OK	OK	OK

Исходя из этого, следует выбрать модель ARIMA. Выбранная модель имеет вид:

Интервальный прогноз на период упреждения:

Значение индекса находится в интервале от 928,71 до 1131,61.

Обоснование выбора показателя, непосредственно оказывающего влияние на данный, его динамический и структурный анализ