Характеристика анализа временных рядов — страница 3

  • Просмотров 1426
  • Скачиваний 10
  • Размер файла 400
    Кб

– классическая декомпозиция временных рядов. Moving Average – вычисление скользящего среднего. Exp Smoothing – экспоненциальное сглаживание временного ряда. Lag – смещение рядов на заданное значение. Autocorrelation – вычисление автокорреляционной функции. Cross Correlation – вычисление кросскорреляционной функции (взаимная корреляция). ARIMA – оценивание модели Бокса-Дженкинса (autoregressive integrated moving average model) – интегрированная модель авторегрессии и

скользящего среднего). 1.1 Анализ тенденции развития (тренда) временного ряда Понятие тенденция развития не имеет достаточно четкого определения. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой кривой, которой соответствует некоторая функция времени. Эта кривая, назовем ее трендом, характеризует основную закономерность движения во времени и в известной мере (но не полностью) свободна от случайных

воздействий. Тренд описывает некоторую усредненную для достаточно протяженного периода наблюдения тенденцию развития во времени. В большинстве случаев полученная траектория связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что с помощью переменной время можно выразить влияние всех основных факторов. Механизм их влияния в явном виде не учитывается. Для анализа линии тренда в статистическом пакете «MINITAB»

необходимо выполнить следующую операцию: Stat > Time Series > Trend Analysis. На мониторе появится следующее диалоговое окно (Рисунок 1.1): Рисунок 1.1 – Диалоговое окно «Анализ линии тренда» Диалоговое окно включает в себя следующие параметры: Variable: вводится идентификатор (название) столбца в таблице с исследуемым временным рядом. Model Type: определяется тип модели для аппроксимации тренда временного ряда. В используемой программе Minitab

рассматриваются следующие четыре типа моделей: – Linear – линейная; – Quadratic – квадратическая; – Exponential growth – экспоненциального роста; – S-Curve (Pearl-Reed logistic) – логистическая S – кривая. Generate forecasts: Отмечается при необходимости просчитать прогнозные значения, на графике эти точки отмечаются красным цветом. Number of forecasts: Вводится число точек для прогноза. Starting from origin: Вводится положительное число, определяющее с какой точки начинать

считать прогнозные значения. Если эта позиция остается не заполненной Minitab начинает считать прогнозные значения, начиная с последней точки исходного временного ряда. Например, если в примере 1 необходимо сделать прогноз валового сбора хлеба на три года вперед, начиная с последнего года, т. е. с 22-го по счету, то в эту позицию вводят число 21 или оставляют незаполненной и программа подсчитает прогноз в точках 22, 23, 24. Title: Вводится