Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу! Архитектура Биология География Искусство История Информатика Маркетинг Математика Медицина Менеджмент Охрана труда Политика Правоотношение Разное Социология Строительство Физика Философия Финансы Химия Экология Экономика Электроника Практическое занятие 15-16. Тема 7. Представление о методах обработки и анализа рядов динамики (временных рядов) А) Использование методов статистики для прогнозирования временных рядов:   1) Имеются следующие данные о произведенной продукции на условном предприятии за 7 лет. Для анализа ряда динамики определите базисные и цепные показатели динамики, выраженные в коэффициентах. год 1 2 3 4 5 6 7 выпуск продукции, тыс. руб. 56 65 45 49 53 59 67   2) Численность промышленно-производственного персонала на предприятии за год характеризуется данными, представленными в таблице. Рассчитайте абсолютные и относительные показатели динамики с постоянной и переменной базами сравнения, выраженные в %. Сделайте выводы. год 1 2 3 4 5 Численность, чел. 107 99 81 63 69   3) В прошедшем году организация реализовала 100 шт. изделий. На текущий год было запланировано увеличить реализацию на 25%, но фактически организация перевыполнила свои планы на 14%.. Таким образом, выполнение установленного плана составило 114%. Определите относительный показатель динамики оборота. Б) Использование методов эконометрики для моделирование и прогнозирование временных рядов – алгоритм: 1) Оценка стационарности временного ряда и выбор модели для его прогнозирования. 2) Выделение тренда, сезонной и периодической компонент. Задание. Выполнить анализ данных временного ряда «число безработных» или «среднегодовая цена барреля нефти» для оценки его стационарности: Безработных в среднем за год Среднегодовое число безработных в тысячах человек по методике МОТ Росстат (*) (Y) В том числе: среднегодовая цена барреля нефти Brent за год (**) (X) мужчин женщин 2009 6373	3468	2905	61,9
2010	5636	3075	2562	79,6
2011	4922	2684	2238	111
2012	4131	2250	1881	121,4
2013	4137	2242	1895	108,8
2014	3889	2123	1766	98,9
2015	4264	2296	1968	52,4
2016	4243	2268	1975	44
2017(**)	3900	2074,8	1825,2	54,4
2018	3700	1964,7	1735,3	55

1) Сделать диаграмму значений фактора Y. С учетом результата визуального анализа формы линии прикинуть есть ли тренд, сезонность и каковы они (если есть). Проверить свои предположения статистическими тестами.

2) Построить 2 модели временного ряда:

- аддитивную, учитывающую лишь тренд и сезонность (если они есть),

- мультипликативную (как произведение тренда и сезонности).

3) Оценить значимость и погрешность обеих моделей, построить диаграммы для визуальной оценки качества подгонки исходных данных моделями.

4) По наилучшей модели сделать прогноз (экстраполировать модель) на 1-2 единицы времени вперед и оценить погрешность прогноза. Сделать вывод.

Критерии и методика оценивания работы на практических занятиях 1-2 модулей:

- 1 балл выставляется студенту за 1 правильно выполненную задачу простую, 1-шаговую;

– до 2 баллов выставляется студенту за 1 правильно выполненную задачу сложную многоэтапную.

В течение 1 практического занятия студент может набрать до 6-7 баллов в зависимости от сложности задач.

Типовые задания для практических занятий модуля 3

Модуль 3. Моделирование и прогнозирование (5 семестр)

Практические занятия 1-4. Тема 1. Моделирование и прогнозирование временных рядов. Методы эконометрики.

Содержание.

· Статистические и эконометрические методы моделирования и прогнозирования экономических процессов.

· Выбор модели для прогнозирования временного ряда. Адаптивные модели, авторегрессия (AR(p)), модель скользящего среднего (MA(q), ARIMA-модель, модель адаптивных ожиданий. Нахождение параметров модели, проверка пригодности (обучение) модели. прогнозирование и оценка погрешности прогноза.

· Программные средства и инструменты математического моделирования и прогнозирования. Использование прогнозирования и других инструментов математической статистики для оценке экономических рисков.

Задача 1. Имеются данные о продаже электропылесосов в регионе поквартально (тыс. шт.):

Год    1 квартал  2 квартал  3 квартал 4 квартал

1997       102               104          100          95

1998       145               150          152             151

1999       169               164          169        177

2000       210               216          220        204

2001       294               310          395        287

На основе приведенных данных необходимо:

1. Рассчитать среднеквартальные уровни продажи электропылесосов, определить общий характер тенденции продажи за 1997 – 2001 гг.;

2. Измерить сезонные колебания продажи пылесосов (выбрав соответствующий метод выравнивания ряда динамики);

3. Сезонную волну (линию сезонной компоненты) изобразить графически;

4. Рассчитать годовой объем продажи пылесосов за каждый год;

5. На основе данных п.4 рассчитать базисные темпы прироста, темпы наращивания, абсолютный среднегодовой прирост пылесосов за 1997 – 2001 гг.

6. Сделать прогноз объема продажи пылесосов на 2003 г.

7. Используя рассчитанные индексы сезонности, сделать прогноз продажи пылесосов.

Задача 2. Построить мультипликативную модель динамического ряда, выделить тренд и, если имеется, сезонность. Построить прогноз на 1 квартал следующего за последним годом, дать оценку состоятельности модели. Исходные данные:

Задача 3. Для данных из задачи 2 построить модели адаптации:

- авторегрессионную модель,

- модель скользящего среднего,

- модель ARIMA (SARIMA)).

Оценить качество и погрешность каждой из моделей, сделать прогноз на 2-3 шага вперед. Сравнить результат с прогнозом по модели из задания 2 (выше). Сделать выводы