Лабораторная работа 5 Моделирование временных рядов

Цель изучения темы: научитьсяопределять тип тенденции и выявлять наличие периодической составляющей во временном ряду, а также оценивать уровень сезонности, осуществлять фильтрацию периодических составляющих временного ряда и их моделирование. Научитсяоценивать тесноту и направление связи между показателями, представленными временными рядами. Строить модели регрессии по временным рядам, имеющим тенденцию, и прогнозировать на их основе.

Контрольные вопросы:

1 Охарактеризуйте основные типы кривых роста, наиболее часто используемые на практике при построении трендовых моделей.

2 Назовите важнейшие характеристики точности моделей прогнозирования.

3 Какова интерпретация коэффициентов линейной трендовой модели?

4 Какова интерпретация коэффициентов показательной трендовой модели?

5 Какие методы проверки ряда на стационарность вы знаете?

6 Что понимается под сезонными колебаниями?

7 Назовите основные этапы построения аддитивной модели сезонности.

8 Назовите основные этапы построения мультипликативной модели сезонности.

9 Как проводится моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных?

10 Что такое автокорреляционная функция и в чем ее назначение?

11 В чем специфика построения регрессионной модели по рядам динамики?

12 Перечислите основные способы построения регрессионных моделей по рядам динамики. Какой способ применяется на практике чаще?

13 Назовите основные способы оценки тесноты и направления связи по рядам динамики.

14 В чем суть построения модели регрессии первых разностей?

15 В чем суть построения модели регрессии по отклонениям от тренда?

16 В чем суть построения модели регрессии с включением фактора времени?

Задание:

Для временного ряда финансового или социально-экономического показателя с помесячной или поквартальной динамикой требуется:

1) на основе графического анализа провести исследование компонентного состава временного ряда;

2) при обнаружении тенденции во временном ряду оценить параметры линейного и параболического тренда;

3) построить прогноз по тренд – сезонной аддитивной или мультипликативной модели;

4) построить прогноз по модели регрессии с включением фактора времени и фиктивных переменных;

5) по данным приложения Б для своего варианта оцените тесноту и направление связи между указанными признаками, а также постройте уравнение регрессии по первым разностям, по отклонениям от тренда и уравнение регрессии с включением фактора времени.

Для всех построенных моделей с помощью средней относительной ошибки аппроксимации оценить их качество и дать прогноз на следующие два периода.

Решение типовых задач: