Главная страница

Эконометрика контрольная. эконометрика. Объем продаж


Скачать 41.53 Kb.
НазваниеОбъем продаж
АнкорЭконометрика контрольная
Дата14.02.2022
Размер41.53 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаэконометрика.docx
ТипДокументы
#361690

Практическое задание

ВАРИАНТ 3

В таблице указан объем продаж (тыс. руб.) за последние 12 кварталов. Требуется построить график, аддитивную модель временного ряда и сделать прогноз на следующие 4 квартала:

Квартал

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Объем продаж

19,1

15,5

16

16,5

15,6

11,9

12,2

13,5

12

8,6

8,1

9,4


Построим аддитивную модель.

Общий вид аддитивной модели следующий:



Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой ( ), сезонной ( ) и случайной ( ) компонент.

Рассчитаем компоненты аддитивной модели временного ряда.

Произведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней.





Скользящая средняя

Центрированная скользящая средняя

Оценка сезонной компоненты

1

19,1

-

-

-

2

15,5

16,775

-

-

3

16

15,9

16,3375



4

16,5

15

15,45



5

15,6

14,05

14,525



6

11,9

13,3

13,675



7

12,2

12,4

12,85



8

13,5

11,575

11,9875



9

12

10,55

11,0625



10

8,6

9,525

10,0375



11

8,1

-

-

-

12

9,4

-

-

-

Произведем оценку сезонной компоненты.

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.

Показатели

Номер квартала

1

2

3

4

1

-

-

-0,3375

1,05

2

1,075

-1,775

-0,65

1,5125

3

0,9375

-1,4375

-

-

Всего за период









Средняя оценка сезонной компоненты









Скорректированная сезонная компонента,









Для данной модели имеем:



Корректирующий коэффициент:



Рассчитываем скорректированные значения сезонной компоненты и заносим полученные данные в таблицу.

Исключим влияние сезонной компоненты, вычитая ее значение из каждого уровня исходного временного ряда. Получим величины . Эти значения рассчитываются за каждый момент времени и содержат только тенденцию и случайную компоненту.









1

19,1



2

15,5



3

16



4

16,5



5

15,6



6

11,9



7

12,2



8

13,5



9

12



10

8,6



11

8,1



12

9,4




Найдем уравнение тренда для определения трендовой компоненты:



Параметры уравнения и определим при помощи системы двух нормальных уравнений, отвечающих требованию метода наименьших квадратов:



Построим таблицу предварительных расчетов:











1

18,141

1

329,082

18,141

2

17,153

4

294,230

34,306

3

16,541

9

273,592

49,622

4

15,266

16

233,039

61,063

5

14,641

25

214,348

73,203

6

13,553

36

183,687

81,319

7

12,741

49

162,324

89,184

8

12,266

64

150,446

98,125

9

11,041

81

121,895

99,366

10

10,253

100

105,127

102,531

11

8,641

121

74,660

95,047

12

8,166

144

66,677

97,988

78

158,4

650

2209,108

899,894

Для наших данных система уравнений имеет вид:





Теперь произведем элиминирование влияния сезонной компоненты , определим трендовую и случайную компоненты.

Вычисления произведем в таблице:















1

19,1

18,141

18,189

19,148

-0,048

0,00234

2

15,5

17,153

17,282

15,629

-0,129

0,016609

3

16

16,541

16,375

15,834

0,166

0,027432

4

16,5

15,266

15,468

16,702

-0,202

0,040956

5

15,6

14,641

14,561

15,520

0,080

0,006340

6

11,9

13,553

13,654

12,001

-0,101

0,010176

7

12,2

12,741

12,747

12,206

-0,006

0,000041

8

13,5

12,266

11,840

13,074

0,426

0,181157

9

12

11,041

10,933

11,892

0,108

0,011583

10

8,6

10,253

10,026

8,373

0,227

0,051586

11

8,1

8,641

9,119

8,578

-0,478

0,228843

12

9,4

8,166

8,212

9,446

-0,046

0,002151














0,579


Для оценки качества построенной модели применим сумму квадратов полученных абсолютных ошибок.



Среднее значение:










1

19,1

34,81

2

15,5

5,29

3

16

7,84

4

16,5

10,89

5

15,6

5,76

6

11,9

1,69

7

12,2

1,00

8

13,5

0,09

9

12

1,44

10

8,6

21,16

11

8,1

26,01

12

9,4

14,44

78

158,4

130,42



Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 99,6% общей вариации уровней временного ряда.

Прогнозирование по аддитивной модели. Прогнозное значение уровня временного ряда в аддитивной модели есть сумма трендовой и сезонной компонент. Для определения трендовой компоненты воспользуемся уравнением тренда:

Получим:



Значение сезонного компонента за соответствующий период равно

Таким образом,



Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:

Таким образом,



Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:

Таким образом,



Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:

Таким образом,

Изображение временного ряда и тренда:



написать администратору сайта