2015-06-16
754
Понятие основной тенденции и динамики развития социально-экономических явлений.
Основные принципы построения моделей тенденции.
Статистические модели тенденции. Графический метод и метод укрупнения интервалов как методы выявления тенденции временного ряда. Метод скользящих средних. Метод аналитического выравнивания на основе кривых роста. Проверка гипотезы о существовании тренда.
Статистические модели тенденции среднего уровня, дисперсии, автокорреляции.
Методы выявления тенденции в целом во временном ряду: кумулятивный критерий, фазочастотный критерий знаков разностей Валлиса и Мура.
Методы выявления тенденции по видам: метод сравнения средних уровней временного ряда, метод Фостера-Стюарта.
Методы определения типа тенденции: критерий Кокса-Стюарта.
Кривые роста: характеристика основных моделей, методы выбора наилучшей кривой роста, оценивание параметров моделей.
Абсолютные и относительные показатели временных рядов и выбор формы тренда. Метод разностного исчисления в анализе тенденции временных рядов и выборе формы тренда.
|
|
|
Дисперсионный метод анализа. Критерий серий, основанный на медиане выборки. Кумулятивный Т-критерий.
Критерии адекватности и значимости моделей тренда.
Изучив данную тему, студент должен:
Знать:
· основные понятия и определения темы;
· сущность и назначение основной тенденции временного ряда при построении прогноза;
· классификацию и содержание основных составляющих тенденции временного ряда;
· сущность, возможности применения, содержание основных гипотез, алгоритм расчета и интерпретацию основных гипотез метода сравнения средних уровней временного ряда;
· сущность, возможности применения, содержание основных гипотез, алгоритм расчета и интерпретацию основных гипотез метода Фостера-Стюарта;
· сущность, возможности применения, содержание основной гипотезы, алгоритм расчета и интерпретацию основной гипотезы кумулятивного Т-критерия;
· сущность, возможности применения, cодержание основной гипотезы, алгоритм расчета и интерпретацию основной гипотезы фазочастотного критерия знаков разностей Валлиса и Мура;
· сущность, возможности применения, содержание основной гипотезы, алгоритм расчета и интерпретацию выходных характеристик метода Кокса-Стюарта;
· алгоритм расчета различных модификаций метода скользящих средних и анализ основной тенденции на его основе;
· алгоритм расчета, интерпретацию и возможности применения метода аналитического выравнивания в анализе основного направления развития социально-экономических явлений;
· сущность и алгоритм реализации гипотезы методом дисперсионного анализа;
|
|
|
· сущность и возможности применения критерия серий, основанного на медиане выборки, в анализе выбора формы трендовой модели.
Уметь применять вышеперечисленные методы в анализе наличия тенденции, выявления и характеристики видов и типов тенденции во временных рядах конкретных социально-экономических явлений и процессов с учетом их специфики.
Приобрести и развить навыки выявления, анализа и моделирования основной тенденции во временных рядах конкретных объектов исследования.
При изучении Темы 4 необходимо:
Читать:
· учебное пособие под ред Садовниковой Н.А. и Шмойловой Р.А., М.: МЭСИ, 2004. – РАЗДЕЛ II, п. 2.3;
· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Королев Ю.Г., Рабинович П.М., Шмойлова Р.А. – М.: МЭСИ, 1985, стр. 52–59;
· Четыркин Е.М., Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977, стр. 17–23.
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: тенденция, тренд, тенденция среднего уровня, тенденция дисперсии, автокорреляция, тенденция автокорреляции, основная гипотеза, критерии значимости.
Для выполнения заданий необходимо:
1. Определить наличие основной тенденции развития в исследуемом временном ряду;
2. Определить тип основной тенденции;
3. Определить вид тенденции;
4. Выявить основное направление тенденции;
5. Определить аналитическую форму выражения основной тенденции;
6. Обосновать модель тренда для описания тенденции;
7. Определить параметры выбранной модели;
8. Проверить правильность и значимость выбранного уравнения тренда.
Необходимо подробно ознакомиться с заданием практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» и выполнить задание в соответствии с изложенными в них последовательностями.
Для самооценки темы 4
Необходимо выполнить следующее задание: по данным любого статистического ежегодника или данных, отобранных в теме 1 данного руководства проанализировать одномерный ряд динамики на предмет наличия, вида и типа тенденции в последовательности, изложенной в задании практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Ответить на вопросы 13, 14, 15, 16, 20 вопросов для самопроверки.
План семинарских и практических занятий по теме 4
Занятие 1. Выявление тенденции во временном ряду. Кумулятивный Т- критерий, Критерий знаков разностей Валлиса и Мура.
Занятие 2, 3. Анализ типа тенденции временных рядов. Метод скользящих средних (четночленных, нечетночленных, простых и взвешенных). Критерий Кокса-Стюарта.
Занятие 4. Анализ тенденции временных рядов по видам. Метод сравнения Средних уровней временного ряда. Метод Фостера-Стюарта.
Занятие 5. Аналитическое выравнивание как метод описания основной Тенденции временных рядов.
Занятие 6. Методы и критерии выбора формы тренда.
Занятие 7. Аудиторная контрольная работа по теме «Моделирование основной тенденции временного ряда».
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Тема 5. Моделирование случайной компоненты
временного ряда
Цель изучения: рассмотреть методику статистического анализа и моделирования случайной компоненты временного ряда и определить ее роль при построении моделей динамики и прогнозирования.
Дидактические характеристики Темы 5:
Понятие случайной компоненты и основные этапы ее анализа.
Автокорреляция и методы ее устранения. Модели авторегрессии, скользящего среднего и модели с распределенными запаздываниями.
Применение обобщенного метода наименьших квадратов и авторегрессионных преобразований.
Спектральный анализ.
Изучив данную тему, студент должен:
|
|
|
Знать:
· основные понятия и определения темы;
· сущность, возможности применения и алгоритм реализации метода выявления автокорреляции в уровнях временного ряда;
· сущность, возможности применения и алгоритм реализации метода выявления автокорреляции в остатках временного ряда;
· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований методом последовательных или конечных разностей;
· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований методом Фриша-Воу;
· сущность, предпосылки применения и алгоритм построения моделей авторегрессионных преобразований по отклонениям эмпирических значений признака от теоретических, полученных по модели тренда;
· сущность, возможности применения и алгоритм расчета критерия серий, основанного на медиане выборки;
· сущность, возможности применения и алгоритм реализации критерия минимумов и максимумов;
· сущность, возможности применения и алгоритм реализации критерия восходящих и нисходящих серий;
· сущность и условия применения методов проверки случайности распределения случайной компоненты;
· сущность и условия применения методов проверки подчиненности или близости нормальному закону распределения распределение случайной компоненты.
Уметь применять вышеперечисленные методы в анализе конкретных социально-экономических явлений и процессов с учетом их особенностей развития и предпосылок реализации методов.
Приобрести навыки практического применения методики анализа случайной компоненты при решении практических задач разных уровней.
При изучении Темы 5 необходимо:
Читать:
· учебное пособие под ред Садовниковой Н.А. и Шмойловой Р.А., М.: МЭСИ, 2007. – РАЗДЕЛ II, п. 2.5;
· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Гранберга А.Г. – М.: Финансы и статистика, 1990, стр. 181–184;
· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Королева Ю.Г., Рабиновича П.М., Шмойловой Р.А. – М.: МЭСИ, 1985, стр. 77–78.
|
|
|
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: случайнаякомпонента, автокорреляция, тенденция автокорреляции, связный временной ряд, временной лаг, модель авторегрессионных преобразований, нормальный закон распределения, асимметрия, эксцесс, стационарный случайный процесс.
Для выполнения заданий необходимо:
1. Уяснить смысловое значение поставленной темы изучения.
2. Определить отклонения эмпирических от теоретических значений признака.
3. Определить наличие случайной компоненты во временном ряду.
4. Проверить гипотезу о нормальности распределения случайной компоненты различными методами.
5. Проверить гипотезу о стационарности случайной компоненты.
Для самооценки Темы 5
Необходимо выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» по данным, рассмотренным в теме 1 данного руководства, либо по данным любого статистического ежегодника.
Ответить на вопросы 17, 18 вопросов для самопроверки.
План семинарских и практических занятий по теме 5
Занятие 1,2. Методы выявления и анализа случайной компоненты. Решение задач с применением критерия серий, критерия минимумов и максимумов, критерия восходящих и нисходящих серий.
Занятие 2. Статистический анализ нормальности распределения случайной компоненты: этапы, алгоритм и интерпретация результатов на конкретных примерах.
Занятие 3,4. Рассмотрение проблем автокорреляции и методов ее выявления.
Занятие 4,5. Разработка и апробация методики построения моделей авторегрессионных преобразований различными методами. Оценка преимуществ и недостатков каждого из них.
Занятие 6. Аудиторная контрольная работа по теме «Моделирование случайной компоненты временного ряда».
Выполнение задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Тема 6. Моделирование периодической
компоненты временного ряда
Цель изучения: рассмотрение комплексной методики анализа и моделирования периодической компоненты как одной из составляющих компонент уровней временного ряда.
Дидактические характеристики Темы 6:
Понятие периодической компоненты временного ряда. Классификация моделей временных рядов с периодическими колебаниями. Методы выявления периодической составляющей во временных рядах. Дисперсионный метод анализа.
Фильтрация периодической компоненты. Фильтрация сезонной компоненты. Итеративные методы фильтрации периодической компоненты: метод Четверикова, метод Ферстера, метод Шискина-Эйзенпресса.
Аналитическое выравнивание периодической составляющей. Методы анализа сезонной волны. Статистические модели сезонной волны. Гармоники Фурье. Спектральный анализ временных рядов.
Изучив данную тему, студент должен:
Знать:
· определение и сущность периодической компоненты;
· классификацию моделей периодических колебаний;
· критерий минимумов и максимумов;
· дисперсионный метод анализа;
· метод Четверикова;
· метод Ферстера;
· метод Шискина-Эйзенпресса;
· метод аналитического выравнивания;
· гармонический метод анализа;
· метод спектрального анализа временных рядов.
Уметь применять в практических исследованиях вышеперечисленные методы выявления и анализа периодической компоненты с учетом специфики предложенных методов и особенностей изучения и поведения объекта исследования.
Приобрести навыки практического использования рассмотренной в данной теме методологии анализа периодической и сезонной компонент.
При изучении Темы 6 необходимо:
Читать:
· учебное пособие под ред Садовниковой Н.А. и Шмойловой Р.А., М.: МЭСИ, 2007. – РАЗДЕЛ II, п. 2.6;
· учебное пособие «Статистическое изучение сезонности в сельском хозяйстве» под ред. Литвиновой Л.В., Шмойловой Р.А. – М.: МЭСИ, 1989, стр. 36–65;
· учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Гранберга А.Г. – М.: Финансы и статистика, 1980, стр. 108–114;
· учебник «Теория статистики» под ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2008, стр. 375–389.
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: сезонная компонента, периодическая компонента, сезонная волна, гармоники Фурье, спектральный анализ.
Для выполнения заданий необходимо:
1. Изобразить графически исходные данные.
2. Проверить исходный временной ряд на наличие тенденции.
3. Выбрать и обосновать модель тренда.
4. Определить абсолютные отклонения эмпирических значений уровней временного ряда от теоретических, полученных по тренду.
5. Проверить временной ряд на наличие сезонной компоненты.
6. Определить связь между трендом и сезонными колебаниями.
7. Проверить остатки на наличие автокорреляции.
8. Построить модель сезонной волны по отклонениям.
9. Определить порядок гармоники Фурье и определить ее параметры.
Задание выполнить в соответствии с условиями задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» и в аналогичной последовательности.
Для самооценки Темы 6
Необходимо выполнить по условиям задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование», по данным, изложенным в статистических ежегодниках и периодической печати в соответствии с последовательностью выполнения задания к теме.
План семинарских и практических занятий по Теме 6
1. Рассмотрение сущности перечисленных в дидактических характеристиках методов анализа периодической компоненты.
2. Сравнительный анализ методов выявления периодической компоненты.
3. Рассмотрение алгоритма реализации и интерпретации выходных характеристик критерия минимумов и максимумов и дисперсионного метода анализа как методов выявления периодической составляющей.
4. Рассмотрение сущности, алгоритма реализации и интерпретации основных характеристик итеративных методов фильтрации периодической компоненты.
5. Анализ динамики сезонной волны.
6. Построение моделей гармоник Фурье и выбор наилучшей.
7. Выполнение задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
