- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •2. Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •2.Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •2. Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
- •I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
- •Определение структуры системы.
- •II. Выделение трендовой компоненты.
- •III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
I. Определение информационной модели бд и структуры системы .
1. Определение информационной модели БД. Определить, какие поля будут входить в базу данных. Характер временных рядов, представленных в столбцах таблицы базы данных, количество отсчетов анализируемых рядов.
2.Определение структуры системы.
Вычислить основные статистические характеристики временных рядов: рhрржлолрпввазличные оценки среднего и дисперсии, сравнить их. Когда какая оценка применяется (в зависимости от характера данных)?
Выбрать модель, с помощью которой будет выполняться анализ и прогнозирование временных рядов. Обосновать выбор модели (проверить данные на адекватность модели). В случае модели тренд+синусоиды+шум или тренд+АРСС-процесс ряд последовательно проверяется на наличие тренда, на стационарность, на нормальность согласно схеме анализа отдельной реализации. Привести схему анализа отдельной реализации случайного процесса.
II. Выделение трендовой компоненты.
Реализовать алгоритм выделения логарифмического тренда в виде функции в m-файле.
Реализовать алгоритм гармонической регрессии в виде функции в m-файле. Сравнить качество выделения тренда обоими методами для заданных рядов.
Выполнить прогнозирование на 100 отсчетов с помощью трендов логарифмического и гармонической регрессии Сравнить качество прогноза с помощью различных методов.
III. Прогнозирование экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа.
Модель ряда, используемая в спектральном анализе. Цель спектрального анализа.
Построить различные оценки корреляционной функции для модельного ряда и реальных данных:
Б) несмещенная;
В) асимптотически несмещенная;
Сравнить свойства вычисленных оценок.
Что такое спектральная плотность, для чего используется. Построить оценки спектральной плотности для модельного и реального временных рядов с помощью следующих методов:
Г) с использованием окон;
Д) функции psd (метод Уэлча);
Охарактеризовать основную идею каждого метода. Сравнить свойства вычисленных оценок.
Определить, используя одну из оценок спектральной плотности (лучшую), значимые периодические составляющие, их амплитуды и частоты с помощью спектральной плотности.
Выполнить прогнозирование исходного временного ряда с помощью тренда и периодических компонент. Вычислить среднеквадратическую ошибку прогноза.
IV. Прогнозирование экономических временных рядов на основе АРСС-модели.
Вычислить СПМ методом Уэлча (функция psd) и методом Юла-Уокера (функция pyulear). Привести графики, сравнить их.
Вычислить CC-коэффициенты с помощью функции prony для моделей разных порядков, сравнить качество аппроксимации с помощью метода наименьших квадратов.
Выполнить прогнозирование на 10 отсчетов с помощью CC-коэффициентов модели лучшего в смысле качества аппроксимации порядка. Сравнить качество прогноза с помощью различных методов. Привести графики реального и спрогнозированного ряда.
V. Прогнозирование экономических временных рядов на основе АРПСС-модели.
Для исходных временных рядов запрограммировать функцию вычисления разности первого порядка.
Выполнить прогнозирование на 10 отсчетов с помощью АРПСС(1,1,0)-коэффициентов. Сравнить качество прогноза различных рядов с помощью критерия минимальной среднеквадратичной ошибки. Привести графики реального и спрогнозированного ряда.
Выбрать оптимальный порядок p АРПСС(p,1,0)-модели с помощью информационного критерия Акаике.
Вычислить АР ПСС(p,1,0)-коэффициенты временного ряда для модели c оптимальным порядком. Сравнить точность аппроксимации временного ряда АРПСС(p,1,0)-процессом с оптимальным порядком и АР(1,1,0)-процессом по критерию минимальной среднеквадратичной ошибки.
Выводы. Сравнить прогнозы экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа, АРСС-модели и АРПСС-модели.
Вариант 21.
Тема: Сравнительная оценка прогнозирования экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа, АРСС-модели и АРПСС-модели.
Разработать систему организации управления “Обменный Пункт”. Для этой системы требуется разработать прогнозируемую базу данных, которая содержит ежедневную информацию о курсе продажи валют. Для упрощения задания допускаем, что пункт работает с двумя видами валют.
Ряды: c1.dat, c2.dat
Основное содержание работы: