Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий. - раздел Экономика, ЭКОНОМЕТРИКА Этот Критерий «Улавливает» Постепенное Смещение Среднего Значения В Исслед...
Этот критерий «улавливает» постепенное смещение среднего значения в исследуемом распределении не только монотонного, но и более общего, например, периодического характера.
Так же, как и в предыдущем критерии, исследуется последовательность знаков - плюсов и минусов, однако правило образования этой последовательности в данном критерии иное.
Здесь на i-ом месте вспомогательной последовательности ставится «+», если yi+1 - yi > 0, и «-», если yi+1 - yi < 0 (если два или несколько следующих друг за другом наблюдений равны между собой, то принимается во внимание только одно из них).
Последовательность подряд идущих «+» (восходящая серия) будет соответствовать возрастанию результатов наблюдения, а последовательность «-» (нисходящая серия) - их убыванию. Критерий основан на том же соображении, что и предыдущий: если выборка случайна, то в образованной последовательности знаков общее число серий не может быть слишком малым, а их протяженность - слишком большой.
При уровне значимости 0,05 < a < 0,0975 критерий вид:
(1.6)
где величина t0(n) определяется следующим образом:
n
n£ 26
26 < n£ 153
153 < n£ 1170
t0(n)
t0 = 5
t0 = 6
t0 = 7
Если хотя бы одно из неравенств (1.6) окажется нарушенным, то гипотезу о неизменности среднего значения временного ряда следует отвергнуть.
• Один из способов проверки обнаружения тренда основан на сравнении средних уровней ряда:
временной ряд разбивают на две примерно равные по числу уровней части, каждая из которых рассматривается как некоторая самостоятельная выборочная совокупность, имеющая нормальное распределение.
Если временной ряд имеет тенденцию к тренду, то средние, вычисленные для каждой совокупности, должны существенно (значимо) различаться между собой.
Если же расхождение незначительно, несущественно (случайно), то временной ряд не имеет тенденции.
Таким образом, проверка наличия тренда в исследуемом ряду сводится к проверке гипотезы о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей. Рассмотрим применение этого метода на следующем примере.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ... МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ... Кафедра ИС и ПМ...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий.
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Требования к исходной информации
Применяемые при обработке временных рядов методы во многом опираются на методы математической статистики, которые базируются на достаточно жестких требованиях к исходным данным (таким как од
Этапы построения прогноза по временным рядам.
экстраполяционное[1] прогнозирование экономических процессов, представленных одномерными временными рядами, сводится к выполнению следующих основны
Предварительный анализ данных.
В ходе предварительного анализа определяют соответствие имеющихся данных требованиям, предъявляемым к ним математическими методами (объективности, сопоставимости, полноты, однородности и устойчив
Решение
Результаты расчетов по методу Ирвина приведены в табл1.3.
Метод простой скользящей средней.
1. Согласно этому методу определяется количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания.
При этом используют правило:
если необходи
Метод экспоненциального сглаживания.
Рассмотренные методы простой и взвешенной скользящей средней не дают возможности сгладить первые и последние p наблюдений временного ряда.
Отсутствие сглаженных первых наблюдений не так ва
Модели кривых роста
Плавную кривую (гладкую функцию), аппроксимирующую временной ряд принято называть кривой роста.
Аналитические методы выделения (оценки) неслу
Критерий «пиков», или критерий поворотных точек.
Значение случайной переменной считается поворотной точкой, если оно одновременно больше (меньше) соседних с ним элементов.
Если остатки случайны, то поворотная точка прихо
Прогнозы.
Точечный прогноз на основе временных моделей получается подстановкой в модель (уравнение тренда) соответствующего значения фактора времени, т.е. t=n+1
Новости и инфо для студентов