Характеристика анализа временных рядов

Numberofforecasts: Вводится число точек для прогноза.

Startingfromorigin: Вводится положительное число, определяющее с какой точки начинать считать прогнозные значения. Если эта позиция остается не заполненной Minitab начинает считать прогнозные значения, начиная с последней точки исходного временного ряда. Например, если в примере 1 н

еобходимо сделать прогноз валового сбора хлеба на три года вперед, начиная с последнего года, т. е. с 22-го по счету, то в эту позицию вводят число 21 или оставляют незаполненной и программа подсчитает прогноз в точках 22, 23, 24.

Title: Вводится вами заданный заголовок для выводимого графика.

Результат проведенного исследования Minitab выводит в виде графика, на котором показаны исходные данные, аппроксимирующая их линия тренда и рассчитанные прогнозные значения для этого ряда. В качестве оценок точности аппроксимации и вычисленного прогноза Minitab использует следующие три показателя:

MAPE – средняя абсолютная ошибка в процентах (meanabsolutepercentageerror– среднее относительное отклонение);

MAD – среднее абсолютное отклонение (meanabsolutedeviation);

MSD – s2 – среднеквадратическое отклонение (meansquareddeviation). Близко по своей структуре к среднеквадратической ошибке, но не зависит от числа степеней свободы для разных моделей, поэтому может быть использовано для сравнения точности разных моделей.

Вычисляются эти оценки точности следующим образом:

MAPE, где ; MAD ; MSD ;

Определение типа модели для аппроксимации тренда временного ряда – одна из наиболее сложных задач анализа временных рядов. Оценка коэффициентов уравнения тренда осуществляется по методу наименьших квадратов (МНК).

Наиболее часто в экономике при аппроксимации тренда используются следующие виды функций:

линейная , параболическая , степенная ,

экспоненциальная , функция Гомперца , логистическая

.

Пример 1. Рассмотрим динамику валового сбора хлеба и цен на хлеб в России за 1890 –1910 гг., данные представлены в таблице 1.1. Необходимо определить тип модели для аппроксимации имеющихся временных рядов. В качестве критерия оптимальности выбора модели воспользуемся показателем MSD – среднеквадратическим отклонением.

Таблица 1.1

В статистическом пакете Minitab рассматриваются следующие четыре типа моделей: линейная, квадратическая, экспоненциального роста, логистическая S – кривая. Выполним расчеты по каждой из моделей для обоих временных рядов и представим данные расчетов в таблице 2.

Таблица 1.2

 Скачать реферат