ввв. Моделирование сезонных колебаний 2. 1. Построить на диаграмме временной ряд показателей инфляции
 Скачать 0.5 Mb.
|
|
1. Построить на диаграмме временной ряд показателей инфляции. 2. Построить коррелограмму для первых 14 лагов (с помощью функции КОРРЕЛ вычислить 14 коэффициентов корреляции для исходного ряда и соответствующего лага). Определить, есть в данных сезонная компонента и чему равен период. 3. Алгоритм исключения сезонной компоненты для аддитивной модели Простейший подход к моделированию сезонных колебаний - это расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ряда. Общий вид аддитивной модели: Y=T+S+E. Шаг 1. Проведите выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого: 1.1. Просуммируйте уровни ряда последовательно за каждые четыре квартала со сдвигом на один момент времени 1.2. Разделите полученные суммы на 4, найдите скользящие средние. Полученные таким образом выровненные значения уже не содержат сезонной компоненты. 1.3. Приведите эти значения в соответствие с фактическими моментами времени. Для чего найдите средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние. Шаг 2. Найдите оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними. Рассчитайте значение сезонной компоненты S: Для этого найдите средние за каждый квартал (по всем годам) оценки сезонной компоненты S I ; найдите корректирующий коэффициент: 𝑘 = сумма средних за каждый квартал количество кварталов рассчитайте скорректированные значения сезонной компоненты по формуле: 𝑆 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑘 В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна нулю. Проверим равенство нулю суммы значений сезонной компоненты. Шаг 3. Исключите влияние сезонной компоненты, вычитая ее значение из каждого уровня исходного временного ряда. Получим величины T + E = Y − S. Эти значения рассчитываются за каждый момент времени и содержат только тенденцию и случайную компоненту. Шаг 4. Определите компоненту T данной модели, используя функцию ЛИНЕЙН. Для этого проведите аналитическое выравнивание ряда (T + E) с помощью линейного тренда, используя МНК. Шаг 5. Найдите значения уровней ряда, полученные по аддитивной модели. Для этого прибавьте к уровням T значения сезонной компоненты для соответствующих кварталов. На одном графике отложите фактические значения уровней временного ряда и теоретические (T+S), полученные по аддитивной модели. Шаг 6. Для оценки качества построенной модели вычислите коэффициент детерминации: |