Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курсовой 5 курс Врем ряды.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
09.07.2019
Размер:
313.34 Кб
Скачать

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.(в тетради «Анализ отдельной реализации схема»)

II. Выделение трендовой компоненты.

  1. Реализовать алгоритм выделения полиномиального тренда (квадратичного) в виде функции в m-файле.

  2. Реализовать алгоритм выделения тренда с помощью метода скользящего среднего (по 5-ти точкам).

Сравнить качество выделения тренда обоими методами для заданных рядов.

  1. Выполнить прогнозирование с помощью трендов скользящего среднего и полиномиального тренда для 5 отсчетов на тех же рядах. 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:

В) асимптотически несмещенная;

Г) нормированная.

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:

В) разбиения сигнала на пересекающиеся сегменты и усреднения периодограмм по каждому из сегментов;

Г) с использованием окон;

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.

  1. Вычислить СПМ методом Уэлча (функция psd) и методом Берга (функция pburg). Привести графики, сравнить их.

  2. Вычислить АР-коэффициенты, используя функцию prony.

  3. Выполнить прогнозирование на 5 с помощью АР-коэффициентов. Сравнить качество прогноза с помощью различных методов. Привести графики реального и спрогнозированного ряда. выбрать оптимальный порядок АР-модели с помощью критерия Парзена.

  4. Вычислить АР-коэффициенты временного ряда для модели c оптимальным порядком. Сравнить точность аппроксимации временного ряда АР-процессом с оптимальным порядком и АР-процессом с любым другим порядком по критерию минимальной среднеквадратичной ошибки.

V. Прогнозирование экономических временных рядов на основе АРПСС-модели.

  1. Для исходных временных рядов запрограммировать функцию вычисления разности первого порядка.

  2. Выполнить прогнозирование на 5 отсчетов с помощью АРПСС(2,1,0)-коэффициентов. Сравнить качество прогноза различных рядов с помощью критерия минимальной среднеквадратичной ошибки. Привести графики реального и спрогнозированного ряда.

Выводы. Сравнить прогнозы экономических временных рядов на основе модели спектрального анализа, АРСС-модели и АРПСС-модели.

Вариант 4.

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: c7.dat, c8.dat

Основное содержание работы: