ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Критерий составил – 0,7751662Лабораторная работа №3 «Обоснование авторегрессионной модели сбыта продукции»
Выполнила: Студентка 4 курса группы 6.03.38.12.02 Факультета МиМ Ыбыдов М.Д Проверила: Кандидат экономических наук, доцент Омелаенко Нина Николаевна
Харьков - 2015 Задание 3 «Обоснование авторегрессионной модели сбыта продукции» Условие задачи. Есть данные о спросе за 16 периодов времени. Цель задачи. Построить авторегресивную модель и определить на ее основе прогноз на 17 период. Исходные данные (спрос за 16 периодов) к данным расчетам представлены ниже.
Порядок решения задания: 1. Определить параметры модели Yt = b1 Yt-1 методом средних. 2. Оценить порядок авторегресивной модели с помощью критерия Джона фон Неймана. 3. При наличии автокорреляции отказаться от модели Yt = b1Yt-1 и расчеты повторить для модели Yt = b1 Yt-1 + b2 Yt-2. 4. Определить прогноз на следующий (t = 17) период и его доверительные интервалы. Решение 1) Следует рассчитать параметры модели, так как эти значения необходимы для дальнейших расчетов. Результат представлен ниже.
В таблице необходимо найти все значения, которые понадобятся для расчета параметра Б1. Параметр b1 рассматриваемой модели определяем методом средних по формуле: b 1 = å Y t / å Y t-1. По значениям параметров модели следует составить график, который представлен ниже.
2) Далее следует оценить порядок авторегрессионной модели с помощью критерия Джона фон Неймана. Формула для его определения: Кн = В этой формуле в числителе имеется сумма квадратов разностей следующих (et) и предыдущих (et-1) ошибок. Расчетный критерий Кн сравниваем с табличным и вычисляем вид корреляции. Пример представлен ниже. Критерий составил – 0,7751662 Если расчетный критерий попадает в интервал Кн 1 <Кн <Кн 2, том форуме автокорреляции. Если Кн <Кн1, то есть во временном ряде положительная автокорреляция, если Кн> Кн2 - то отрицательная. Так как во временном ряде существует положительная автокорреляция, то необходимо отказаться от модели Yt = b1Yt-1 и расчеты повторить для модели Yt = b1 Yt-1 + b2 Yt-2. Следует решить модель при помощи сдвигов.
Следует определить Б0, Б1, Б2, Б. значения необходимо рассчитать для окончания таблицы. Пример представлен ниже.
После решения сдвигов необходимо определить ABS, Еt, Еt2, (Еt - Еt-1)2. Пример представлен ниже. Рассчитав параметры модели необходимо найти МРЕ. Которое находиться как: Σ (Еt - Еt-1)2 / 14 значений. Оно составит 18, 056. Дополнительные расчеты представлены ниже. Так как, значение 1,581 больше 1, 29 – то нет автокорреляции. Необходимо определить У принятое. У пр = 1,628*У(t-1)-0,626*У(t-2) Упр = 43, 336.
И последним этапом следует определить MAPE и MPE. Расчет MAPE = ABS / период MAPE = 180, 467 / 15 = 12,031
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|