К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой. Бесплатный доступ к решению задач

Реферат.Справочник
Решенные задачи по эконометрике
К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой

К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой .pdf

Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥

Условие

К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой: а) 21,6 22,9 25,5 21,9 23,9 27,5 31,5 29,7 28,6 31,4 32,1 31,2 б) 146 106 123 89 97 74 80 53 56 35 Изобразить в системе координат исходные данные и выбранную линию тренда. Ниже (рис. 83 и 84) приведены отчеты о решении задач с помощью статистического ППП. Вам необходимо его проанализировать и сделать соответствующие выводы по аналогии с тренировочным примером. Рис. 46. Информация для решения задачи а) Рис. 47. Информация для решения задачи б) Прогноз сделать по линейному и квадратичному тренду.

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть

А) Как видно из отчета, представленного на рисунке 46:
- модель А - модель квадратичного тренда,
- модель В – линейное экспоненциальное сглаживание Холта,
- модель С - экспоненциальный тренд,
- модель D – модель простого экспоненциального сглаживания,
- модель Е - линейный тренд.
Ниже на этом рисунке приведены оценки точности прогнозов.
Более точной в нашем случае является последняя модель, т.е. модель линейного тренда y=20,8485+0,995105t (для нее MSE (средний квадрат ошибки прогноза) = 3,43932 – минимальный).
В таблице 1 представлены расчеты уровней временного ряда, произведенные с использованием модели линейного тренда.
Таблица 1
t
Фактические значения Значения ряда,
рассчитанные по линейному тренду
1 21,6 21,844
2 22,9 22,839
3 25,5 23,834
4 21,9 24,829
5 23,9 25,824
6 27,5 26,819
7 31,5 27,814
8 29,7 28,809
9 28,6 29,804
10 31,4 30,800
11 32,1 31,795
12 31,2 32,790
Графики исходных данных и линейного тренда изображены на рисунке 50
Рисунок 50 . Графики исходных данных и линейного тренда

Значения прогнозов для t=13;14;15;16;17;18;19;20, выполненные для данного примера по моделям линейного (y=20,8485+0,995105t) и квадратичного (y=19,7727+1,45614t-0,0354645t2) трендов, представлены в таблице 2.
Таблица 2
t Прогнозные значения по линейному тренду Прогнозные значения по квадратичному тренду
13 33,785 32,709
14 34,780 33,208
15 35,775 33,635
16 36,770 33,992
17 37,765 34,278
18 38,760 34,493
19 39,755 34,637
20 40,751 34,710
б) Как видно из отчета, представленного на рисунке 47:
- А – модель линейного тренда;
- В – модель квадратичного тренда,
- С – модель экспоненциального тренда,
- D – модель Брауна линейного экспоненциального сглаживания,
- Е – линейное экспоненциальное сглаживание Холта.
В этом примере наиболее точной так же является первая модель, т.е

50% задачи недоступно для прочтения

Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение

Получить задачу

К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой

Условие

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Классическая линейная модель множественной регрессии

По условию нижеприведенных задач необходимо построить поле корреляции результативного и факторного признаков

По заданному временному ряду оценить его структуру и построить аналитическую функцию для моделирования его тенденции