Оценивание параметров в уравнениях тренда

Виды математических функций, описывающих тенденцию

Моделирование тенденции временных рядов

Метод аналитического выравнивания сводится к замене фактических данных сглаженными, определенными по выбранной математической функции. При этом, уровни временного ряда рассматриваются как функция от времени: yt = f(t)

Этапы построения модели тенденции (уравнения тренда)

· Выбор математической функции, описывающей тенденцию

· Оценка параметров модели

· Проверка адекватности выбранной функции и оценка точности модели

· Расчет точечного и интервального прогнозов

· Функции с монотонным характером возрастания (убывания) и отсутствием пределов роста (сниж-я)

· Кривые с насыщением, т. е. устанавливается нижняя или верхняя граница изменения уровней ряда

· S -образные кривые, т. е. кривые с насыщением, имеющие точку перегиба

Уравнения трендов:

• линейная:
• параболическая:
• степенная:
• гипербола:
• показательная:
• экспонента:

		-

37. Модели сезонности: аддитивная и мультипликативная

Учет сезонности при построении модели регрессии

· z1 = 1 – для первого квартала,

· 0 – для остальных;

· z2 = 1 – для второго квартала,

· 0 – для остальных;

· z3 = 1 – для третьего квартала,

· 0 – для остальных.

Аддитивная модель yt = T+S+E модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы

Мультипликативная модель yt = T*S*E модель, в которую факторы входят в виде произведения

Приблизительно равная сезонная вариация указывает на существование аддитивной модели.

Усиление сезонной вариации с возрастанием тренда указывает на существование мультипликативной модели.

Дата добавления: 2015-04-24