Классификация экономических прогнозов

1) От исходного ряда у\ переходим к ранжированному расположив значения исходного ряда в порядке возрастания;

2) Т. к. п=20 (четное) => медиана Me=у′10+ у′11/2=+=516,53)

Значение каждого уровня исходного ряда yt сравнивается со значением медианы. Если yt >Me, то принимает значение «+», если меньше, то»-»;

4) v (20)=:8- число серий;

тах(20)=4- протяженность сам

ой большой серии.

В соответствии с (1.7.) делаем проверку:

τmax(20)<[3,3(lg20+1)]

υ(20)>[1/2(20+1-1,96√19] { 4>7;8>6

Оба неравенства выполняются. С вероятностью 0,95 тренд во временном ряду отсутствует, что согласуется с выводом, сделанным с помощью метода Фостера-Стюарта.

3. Вспомогательные вычисления в задании

В графе ставим "+", если последующее значение уровня временного ряда больше предыдущего, "-"- если меньше. Определим v (21)=8- число серий. τ тах(21)=6 - протяженность самой большой серии. Табличное значение τ (21)=5. В соответствии с (1.5.) делаем проверку:

v(21)[1/3(l2*21-1) -1.96√¯16*21-29/90]

τmax(21)≤τ0(21) {8>10;6≤5

Т. к. оба неравенства не выполняются, то делаем вывод: во временном ряду урожайности имеется тенденция.

Список использованной литературы

1. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. МЭСИ (МВБШ).- М,, 1999.

2. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. УПП., МЭСИ-М, 2000.

3. Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие. (Под ред. А. Г. Гранберга). М., "Финансы и статистика", 1990.

4. Экономико-математические методы и прикладные модели. (Под ред. В.В. Федосеева). М., "Юнити", 1999.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М., "Мир", 1976.

6. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., "Юнити", 1998.

7. Боровиков В.П. , Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. M., "Финансы и статистика", 1999.

8. Кендэл М. Временные ряды. М., "Финансы и статистика", 1981.

9. Кильдишев Г. С, Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М., "Статистика", 1973.

Ю.Пугачев М.И., Ляпунцов Ю.П. Методы социально-экономического прогнозирования. - М., Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 1999.

П.Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М., "Статистика", 1979.

12.Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.; ЮНИТИ, 1998.

 Скачать реферат