2020-01-15
305
Вопросы для изучения
1. Построение аддитивной модели. Построение мультипликативной модели.
2. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений.
3. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
Контрольные вопросы
1. Как записывают аддитивную и мультипликативную модели временных рядов?
2. Какие этапы включает анализ структуры временного ряда?
3. Как выбрать тип модели: аддитивный или мультипликативный?
4. Чему равна сумма значений сезонной компоненты в мультипликативной модели?
5. Назовите этапы построения модели временного ряда.
6. В чем особенность моделирования тенденции временного ряда при наличии структурных изменений?
7. Какие проблемы имеются при изучении взаимосвязи временных рядов?
8. Назовите методы исключения тенденции.
9. Как рассчитывается прогноз по временным рядам и его доверительный интервал?
Практические задания
Задача 1*. Имеются поквартальные данные за 3 года об объемах выпуска продукции некоторого предприятия (в тыс. шт.) (табл.4.21):
|
|
|
Таблица 4.21
| Год | 1999 | 2000 | 2001 | |||||||||
Квартал, 
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 |
Объем выпуска, 
| 410 | 400 | 715 | 600 | 585 | 560 | 975 | 800 | 765 | 720 | 1235 | 1100 |
Задание: построить график данного ряда, обосновать выбор аддитивной модели ряда, рассчитать значения трех составляющих ряда и оценить точность модели.
Задача 2*. Приводятся следующие поквартальные данные о прибыли компании за последние 4 года (табл.4.22):
Таблица 4.22
| Год | Квартал | |||
| I | II | III | IV | |
| 2001 | 72 | 100 | 90 | 64 |
| 2002 | 70 | 92 | 80 | 58 |
| 2003 | 62 | 80 | 68 | 48 |
| 2004 | 52 | 60 | 50 | 30 |
Задание: построить график данного ряда, обосновать выбор мультипликативной модели ряда, рассчитать значения трех составляющих ряда и оценить точность модели.
Задача 3*. Имеются поквартальные данные об объемах экспорта из Российской Федерации за 6 лет (табл.4.23):
Таблица 4.23
| Номер квартала | Экспорт, млрд. долл. | Номер квартала | Экспорт, млрд. долл. |
| 1 | 4087 | 13 | 6975 |
| 2 | 4737 | 14 | 6891 |
| 3 | 5768 | 15 | 7527 |
| 4 | 6005 | 16 | 7971 |
| 5 | 5639 | 17 | 5875 |
| 6 | 6745 | 18 | 6140 |
| 7 | 6311 | 19 | 6248 |
| 8 | 7107 | 20 | 6041 |
| 9 | 5741 | 21 | 4626 |
| 10 | 7087 | 22 | 6501 |
| 11 | 7310 | 23 | 6284 |
| 12 | 8600 | 24 | 6707 |
Задание:
1) построить график временного ряда;
2) построить аддитивную и мультипликативную модели временного ряда;
3) оценить качество каждой модели через показатели средней абсолютной ошибки и среднего относительного отклонения. Выбрать лучшую модель.
Задача 4. На основе помесячных данных о потреблении электроэнергии в регионе (млн кВт.ч) за последние 3 года была построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за соответствующие месяцы приводятся в следующей таблице (табл.4.24):
|
|
|
Таблица 4.24
| Январь | +25 | Май | -32 | Сентябрь | +2 |
| Февраль | +10 | Июнь | -38 | Октябрь | +15 |
| Март | +6 | Июль | -25 | Ноябрь | +27 |
| Апрель | -4 | Август | -18 | Декабрь | ? |
Построенное уравнение тренда имеет вид:
, 
.
Задание:
1) определить значение сезонной компоненты за декабрь;
2) на основе построенной модели дать точечный прогноз ожидаемого потребления электроэнергии в течение первого квартала следующего года.
Задача 5. Для прогнозирования объема продаж компании (млн. руб.) на основе поквартальных данных за 2001-2005 гг. была построена аддитивная модель временного ряда объема продаж. Уравнение, моделирующее динамику трендовой компоненты этой модели, имеет вид: 
.
Показатели за 2004 г., полученные в ходе построения аддитивной модели, представлены в следующей таблице (табл.4.25):
Таблица 4.25
| Время года | Объем продаж в 2004 г. | Компоненты аддитивной модели | ||
| Трендовая | Сезонная | Случайная | ||
| Зима | 100 | ? | ? | +4 |
| Весна | ? | ? | 10 | +5 |
| Лето | 150 | ? | 25 | ? |
| Осень | ? | ? | ? | ? |
Задание: определить недостающие в таблице данные, учитывая, что объем продаж компании за 2004 год в целом составил 490 млн руб.
Задача 6. На основе поквартальных данных объемов продаж за 1995 – 2000 гг. была построена аддитивная модель временного ряда, причем трендовая компонента имеет вид: 
. Показатели за 2000 год приведены в следующей таблице (табл. 4.26):
Таблица 4.26
| Квартал | Объем продаж 2000 г. | Компоненты аддитивной модели | ||
| Трендовая | Сезонная | Случайная | ||
| 1 | 270 | 
| 
| -9 |
| 2 | 
| 
| 10 | +4 |
| 3 | 310 | 
| 40 | 
|
| 4 | 
| 
| 
| 
|
| Итого | 2000 | - | - | - |
Задание: определить численные значения недостающих данных в таблице.
Задача 7. На основе поквартальных данных об уровне безработицы в летнем курортном городе (% от экономически активного населения) за последние 5 лет была построена мультипликативная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за каждый квартал приводятся в таблице (табл.4.27):
Таблица 4.27
| I квартал | II квартал | III квартал | IV квартал |
| 1,4 | 0,8 | 0,7 | ? |
Уравнение тренда имеет вид:
.
Задание:
1) определить значение сезонной компоненты за IV квартал.
2) на основе построенной модели дать точечный прогноз уровня безработицы на I и II кварталы следующего года.
Задача 8. Имеются данные об объемах потребления электроэнергии (млн кВт.ч) жителями региона за 16 кварталов (табл.4.28):
Таблица 4.28
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 6,0 | 4,4 | 5,0 | 9,0 | 7,2 | 4,8 | 6,0 | 10,0 | 8,0 | 5,6 | 6,4 | 11,0 | 9,0 | 6,6 | 7,0 | 10,8 |
Задание: проверьте, что данный временной ряд содержит сезонные колебания с периодичностью в четыре квартала и постройте модель регрессии, включающую наряду с фактором времени фиктивные переменные.
Задача 9. Имеются поквартальные данные о выплате доходов компании акционерам в форме дивидендов за последние 4 года (усл. ед.) (табл. 4.29):
Таблица 4.29
| Квартал | Год | |||
| 1 | 2 | 3 | 4 | |
| I | 40 | 60 | 50 | 30 |
| II | 50 | 80 | 70 | 50 |
| III | 60 | 100 | 80 | 60 |
| IV | 70 | 110 | 130 | 70 |
Задание:
1) построить график и по нему установить характер тренда, наличие сезонных колебаний;
2) построить модель регрессии с учетом сезонности, включающую наряду с фактором времени фиктивные переменные.
Задача 10. На основе квартальных данных с 1991 г. по 2004 г. получено уравнение регрессии 
. При этом было найдены суммы квадратов 
21,4 и 
90,4 (
- остаточная сумма квадратов, 
- объясненная сумма квадратов). Для учета сезонности в уравнение были добавлены три фиктивные переменные, соответствующие трем первым кварталам года. Величина 
увеличилась до 92.
Задание: на уровне значимости 
=0,05 проверить гипотезу о наличии сезонности во временном ряду.
Задача 11. При исследовании сбережений населения 
(усл. ед) за 20 лет было обнаружено, что на 12 году наблюдений экономическая ситуация страны изменилась и это стимулировало население к большим сбережениям по сравнению с первым этапом рассматриваемого периода. Были получены следующие статистические данные (табл.4.30):
|
|
|
Таблица 4.30
| Год | 1975 | 1976 | 1977 | 1978 | 1979 | 1980 | 1981 | 1982 | 1983 | 1984 |
| 4,7 | 6,1 | 6,5 | 6,8 | 5,2 | 6,5 | 7,5 | 8,0 | 9,0 | 9,1 |
| Год | 1985 | 1986 | 1987 | 1988 | 1989 | 1990 | 1991 | 1992 | 1993 | 1994 |
| 8,7 | 12,0 | 16,2 | 18,5 | 18,0 | 17,6 | 20,0 | 23,0 | 22,5 | 24,3 |
Задание: проверить с помощью теста Чоу необходимость разбиения интервала наблюдений на два подынтервала и построения для каждого из них отдельной модели регрессии.
Задача 12. В задаче № 157 проверить с помощью теста Гуйарати необходимость построения кусочно-линейной модели регрессии.
Задача 13. По следующим данным (табл.4.31):
Таблица 4.31
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 1,0 | 1,2 | 1,5 | 1,6 | 1,8 | 2,0 | 2,5 | 3,5 | 4,6 | 5,5 |
определить наличие структурных изменений при 
6 по критерию Гуйарати.
Задача 14. На основе квартальных данных получено уравнение множественной регрессии и 
=110,32; 
=21,43 ( - объясненная сумма квадратов, - остаточная сумма квадратов). Для этой же модели были раздельно проведены регрессии на основе данных:
- 1-й квартал 1991 г. – 1-й квартал 1995 г.;
- 2-й квартал 1995г. – 4-й квартал 1996 г.
Соответственно получены следующие значения сумм квадратов остатков 
=12,25 и 
=2,32.
Задание: проверить, используя тест Чоу, гипотезу о том, что произошли структурные изменения на уровне 
=0,05.
Задача 15. Некоторая фирма занимается продажей молока. В следующей таблице представлены объемы ежемесячных продаж 
(тыс. л) по различным ценам 
(руб. за 1 л) (табл.4.32):
Таблица 4.32
| Месяцы |
|
| Месяцы |
|
|
| 1 | 98 | 10,0 | 8 | 113 | 13,0 |
| 2 | 100 | 11,0 | 9 | 116 | 13,0 |
| 3 | 103 | 12,5 | 10 | 118 | 13,8 |
| 4 | 105 | 12,5 | 11 | 121 | 14,2 |
| 5 | 80 | 14,6 | 12 | 123 | 14,4 |
| 6 | 87 | 14,6 | 13 | 126 | 15,0 |
| 7 | 94 | 14,9 | 14 | 128 | 16,1 |
Во время пятого, шестого и седьмого месяца на одном из предприятий фирмы происходила забастовка.
Задание:
1) произошел ли сдвиг свободного члена (константы) во время забастовки по сравнению с обычным режимом?
2) произошел ли сдвиг как константы, так и коэффициента регрессии на ?
Задача 16. На основе поквартальных данных с 2001 по2006 г. с помощью МНК получено следующее уравнение:
|
|
|
, в скобках указаны стандартные ошибки, 
=110,32, 
=21,43.
Задание:
1) проверить значимость каждого из параметров модели;
2) найти коэффициент детерминации;
3) протестировать значимость уравнения регрессии в целом;
4) когда в уравнение были добавлены три фиктивные переменные, соответствующие трем первым кварталам года, величина выросла до 118,20. Проверить гипотезу о наличие сезонности на уровне значимости 
=0,05;
5) для той же исходной модели были раздельно проведены две регрессии на основе данных: 1-й квартал 2001 г. – 1-й квартал 2005 г. и 2-й квартал 2005 г. – 4-й квартал 2006 г. Соответственно получены следующие значения сумм квадратов остатков: 
=12,25, 
=2,32. Проверить гипотезу о том, что между 1-м и 2-м кварталами 2005 г. произошли структурные изменения ( =0,05).
Рекомендуемая литература
1. Бородич С.А. Эконометрика: учебное пособие. -Мн.: Новое знание, 2006.- Гл. 12.
2. Практикум по эконометрике: учебное пособие / Под ред И. И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2007. -Разделы 5,6.
3. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. 2-е изд. -М.: Финансы и статистика, 2005. – Гл. 6.
