Моделирование периодических колебаний

Простейший прием выделения периодической компоненты – это сглаживание временного ряда по методу скользящей средней.

Предварительно следует определиться с видом модели временного ряда – аддитивной или мультипликативной. Это можно сделать на основе анализаграфика временного ряда. Если амплитуда периодических колебаний примернопостоянна, то следует выбрать аддитивную модельY = T + S + E.

Если амплитуда периодических колебаний возрастает или уменьшается, то следует выбрать мультипликативнуюмодель временного ряда
Y = T · S · E.

Сглаженный по методу скользящей средней временной ряд уже не содержит периодической компоненты.

Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений T, S, E для каждого уровня ряда.

Процесс построения модели включает в себя следующие этапы:

1. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней.

2. Расчет значений периодической компоненты S.

3. Устранение периодической компоненты из исходных уровней ряда и получение выравненных данных (Т+Е) в аддитивной или (Т•Е) в мультипликативной модели.

4. Аналитическое выравнивание уровней ряда и расчет значений Т с использованием полученного уравнения тренда.

5. Расчет полученных по модели значений (Т+S) или (Т•S).

6. Расчет абсолютных и/или относительных ошибок.

Рассмотрим на примере методику построение аддитивной модели временного ряда.

Исходная информация: данные об объеме потребления электроэнергии жителями региона за последние 4 года.

1 этап. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней (табл. 3). Для этого:

- суммируем уровни ряда последовательно за каждые 4 квартала со сдвигом на один момент времени и определяем условные годовые объемы потребления эл/энергии (графа 3 табл. 3);

- разделив полученные суммы на 4, найдем скользящие средние (графа табл. 3), при этом полученные выравненные значения уже не содержат сезонной компоненты;

- приводим эти значения в соответствие с фактическим моментом времени, для чего находим средние значения их двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние (графа 5 табл. 3).

 

 

Таблица 3

Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели

Кварталы Потребление эл/энергии Итого за 4 квартала Скользящая средняя за 4 квартала Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
1 2 3 4 5 6=2-5
  6,0        
  4,4 24,4 6,10    
  5,0 25,6 6,40 6,250 -1,250
  9,0 26,0 6,50 6,450 2,550
  7,2 27,0 6,75 6,625 0,575
  4,8 28,0 7,00 6,875 -2,075
  6,0 28,8 7,20 7,100 -1,100
  10,0 29,6 7,40 7,300 2,700
  8,0 30,0 7,50 7,450 0,550
  5,6 21,0 7,75 7,625 -2,025
  6,4 32,0 8,00 7,875 -1,475
  11,0 33,0 8,25 8,125 2,875
  9,0 33,6 8,40 8,325 0,675
  6,6 33,4 8,35 8,375 -1,775
  7,0        
  10,8        

 

2 этап. Расчет значений периодической компоненты S (табл. 4).

Для этого используются оценки периодической компоненты – разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними (графа 6 табл. 3).

В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна нулю. (В мультипликативной модели – числу периодов в цикле, т.е. 4.)

В данной модели имеем: 0,6-1,958-1,275+2,708=0,075.

Определим корректирующий коэффициент: к=0,075/4=0,01875.

Рассчитаем скорректированные значения сезонной компоненты как разность между ее средней оценкой и корректирующим коэффициентом. Получим следующие значения: в 1 квартале S=0,581; во 2 квартале S=-1,977; в 3 квартале S=-1,294; в 4 кварталеS=2,690.

Тогда: 0,581-1,977-1,294+2,690=0.

 

Таблица 4

Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели

Показатель Год Кварталы
       
  1ый - - -1,250 2,550
2ой 0,575 -2,075 1,100 2,700
3ий 0,550 -2,025 -1,475 2,875
4ый 0,675 -1,775 - -
Итого за i-й квартал (за все годы)   х   1,800   -5,875   -3,825   8,125
Средняя оценка сезонной компоненты для i-го квартала,   х   0,600   -1,958   -1,275   2,708
Скорректированная сезонная компонента,   х   0,581   -1,977   -1,294   2,690

 

3 этап. Устранение периодической компоненты из исходных уровней ряда и получение выравненных данных (табл. 5).

Устраняем влияние сезонной компоненты, вычитая ее значение из каждого уровня исходного временного ряда (графа 4 табл. 5).

4 этап. Аналитическое выравнивание уровней ряда и расчет значений Т с использованием полученного уравнения тренда.

Проводим аналитическое выравнивание ряда (Т+Е) с помощью линейного тренда. Применяя МНК, получаем уравнение регрессии:

Подставив в это уравнение значения t, находим уровни Т для каждого момента времени (графа 5 табл. 5). График уравнения тренда представлен на рис. 3.

 

Таблица 5

Расчет выравненных значений Т и Е в аддитивной модели

t y S T+E= y-S T T+S E= y-(T+S)
1 2 3 4 5 6 7 8
  6,0 0,581 5,914 5,902 6,483 -0,483 0,2333
  4,4 -1,977 6,337 6,088 4,111 0,289 0,0835
  5,0 -1,294 6,294 6,275 4,981 0,019 0,0004
  9,0 2,690 6,310 6,461 9,151 -0,151 0,0228
  7,2 0,581 6,619 6,648 7,229 -0,029 0,0008
  4,8 -1,977 6,777 6,834 4,857 -0,057 0,0032
  6,0 -1,294 7,294 7,020 5,727 0,273 0,0745
  10,0 2,690 7,310 7,207 9,896 0,104 0,0108
  8,0 0,581 7,419 7,393 7,974 0,026 0,0007
  5,6 -1,977 7,577 7,580 5,603 -0,030 0,0009
  6,4 -1,294 7,694 7,766 6,472 -0,072 0,0052
  11,0 2,690 8,310 7,952 10,642 0,358 0,1282
  9,0 0,581 8,419 8,139 8,720 0,280 0,0784
  6,6 -1,977 8,577 8,325 6,348 0,252 0,0635
  7,0 -1,294 8,294 8,519 7,218 -0,218 0,0475
  10,8 2,690 8,110 8,698 11,388 -0,588 0,3457

 

Рис. 3. Потребление энергии жителями региона

5 этап. Расчет полученных по модели значений (Т+S) (графа 6 табл. 5 и рис. 3).

6 этап. Расчет абсолютных и/или относительных ошибок.

В соответствии с методикой построения аддитивной модели расчет ошибки производится по формуле: Е = Y – (Т+S) – это абсолютная ошибка (графа 7 табл. 5).

По аналогии с моделью регрессии для оценки качества построения модели, а также для выбора наилучшей модели можно использовать сумму квадратов отклонений.

Для данной модели =1,10, а =71,59.

Относительное отклонение: (1-1,10/71,59)*100%=1,5%.

Следовательно, данная аддитивная модель объясняет 98,5% общей вариации уровней временного ряда потребления эл/энергии за последние 4 года.

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: