Построение мультипликативной модели временного ряда

Имеются поквартальные данные об объеме выпуска товара фирмой за последние три года, представленные в таблице 4.

Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда мето­дом скользящей средней. Методика, применяемая на этом шаге, полностью совпадает с методикой аддитивной модели. Результаты расчетов оценок сезонной компоненты представлены в таблице 11.

Таблица 11 - Расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели.

t Yt Итого за четыре квартала Скользящая средняя за четыре квартала Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
1 2 3 4 5 6
- - - -
546,25 - -
573,75 1,277
618,75 596,25 0,839
683,75 651,25 0,789
726,25 1,050
772,5 749,375 1,301
798,75 0,839
881,25 853,125 0,826
938,75 1,044
- - - -
      -

Шаг 2. Найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользя­щие средние (графа 6 таблицы 10). Используем эти оценки для расче­та значений сезонной компоненты S (таблица 12). Для этого най­дем средние за каждый квартал оценки сезонной компоненты Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru . Взаимопогашаемость сезонных воздействий в мультипликатив­ной модели выражается в том, что сумма значений сезонной ком­поненты по всем кварталам должна быть равна числу периодов в цикле. В нашем случае число периодов одного цикла (год) равно 4 (четыре квартала).

Таблица 12 - Расчет сезонной компоненты в мультипликативной модели

Показатели Год № квартал, i
I II III IV
  - - 1,277 0,839
0,798 1,05 1,301 0,839
0,826 1,044 - -
Итого за i-й квартал (за все года)   1,624 2,094 2,578 1,678
Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru Средняя оценка сезонной компоненты для i-ого квартала, Si   0,812 1,047 1,289 0,839
Скорректированная сезонная компонента, Si   0,814 1,050 1,293 0,842


Имеем:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Определим корректирующий коэффициент: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Определим скорректированные значения сезонной компо­ненты, умножив ее средние оценки на корректирующий коэффи­циент k.

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru где Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ,

Проверим условие равенства 4 суммы значений сезонной компоненты:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Получим следующие значения сезонной компоненты:

I квартал: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ;

II квартал: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru

III квартал: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ;

IV квартал: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Занесем полученные значения в таблицу 13 для соответствующих кварталов каждого года (графа 3).

Шаг 3. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответ­ствующие значения сезонной компоненты. Тем самым мы полу­чим величины Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru (графа 4 таблицы 13), которые содержат только тенденцию и случайную компоненту.

Таблица 13 - Расчет выровненных значений Τ и ошибок Ε в мультипликативной модели.

t Yt Si T·E= Yt : Si T T·S E= Yt :(T·S) E2 (E)2=(Yt –(T·S))2
0,814 503,686 500,305 407,248 1,007 1,014 7,572
1,05 533,333 549,69 577,175 0,970 0,941 294,963
1,293 552,978 599,075 774,604 0,923 0,852 3552,634
0,842 593,824 648,46 546,003 0,916 0,839 2116,305
0,814 638,821 697,845 568,046 0,915 0,838 2308,402
1,05 704,762 747,23 784,592 0,943 0,890 1988,402
1,293 754,06 796,615 1030,02 0,947 0,896 3027,552
0,842 795,724 712,332 0,941 0,885 1791,998
0,814 866,093 895,385 728,843 0,967 0,936 568,507
1,05 904,762 944,77 992,009 0,958 0,917 1764,714
1,293 928,074 994,155 1285,44 0,934 0,871 7300,406
0,842 1068,88 1043,54 878,661 1,024 1,049 455,367
Итого 9263,07 9284,98 11,444 10,927 25176,823

Шаг 4. Определим компоненту T в мультипликативной моде­ли. Для этого рассчитаем параметры линейного тренда, исполь­зуя уровни Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru . Уравнение тренда имеет следующий вид:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ,

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Подставляя в это уравнение значения t = 1, ..., 16, найдем уровни T для каждого момента времени (графа 5 таблицы 13). График уравнения тренда приведен на рисунке 20.

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru

Рисунок 20 – Объем выпуска товаров фирмой(фактические и

выровненные по мультипликативной модели значения уровней ряда)

Шаг 5. Найдем уровни ряда по мультипликативной модели, умножив уровни T на значения сезонной компоненты для соот­ветствующих кварталов. Графически значения Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru представле­ны на рисунке 5.

Шаг 6. Расчет ошибки в мультипликативной модели произво­дится по формуле:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ,

Численные значения ошибки приведены в графе 7 таблицы 13.

Для сравнения мультипликативной модели с другими моделями временного ряда можно использовать величину абсолютной ошибки:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ,

Следовательно, ошибка ε мультипликативной модели составит:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Таким образом, доля объясненной дисперсии уровней ряда в мультипликативной модели составит Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Прогнозирование

Для прогнозирования из двух рассмотренных моделей необходимо выбрать ту, у которой ошибка ε наименьшая. Следовательно, при прогнозировании будет использоваться аддитивная модель, так как Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Таким образом, прогнозное значение Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru уровня временного ряда в аддитив­ной модели есть сумма трендовой и сезонной компонент.

Объем товаров, выпущенного фирмой в течение первого по­лугодия ближайшего следующего, т. е. четвертого года, рассчитывается как сумма объемов выпущенных товаров в I и во II кварталах четвертого года, соответственно Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru и Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru . Для определения трендовой компоненты воспользуемся уравнением тренда:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Получим:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ;

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Значения сезонной компоненты равны: Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru (I квартал); Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru (II квартал). Таким образом,

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru ;

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

Прогноз объема выпуска товаров фирмой на первое полу­годие 2006 года составит:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru усл.ед.

Следует отметить, что для осуществления прогноза по мультипликативной модели, прогнозные значения F определяются как:

Построение мультипликативной модели временного ряда - student2.ru .

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Афанасьев, В.Н.Анализ временных рядов и прогнозирование [Текст]: учебник./ Афанасьев, В.Н., Юзбашев, М.М. М.: Финансы и статистика, 2001. - 228с.

2. Белько, И.В., Криштапович Е.А. Эконометрика. Практикум. Учебное пособие [Текст] / Гревцов Паблишер. 2011. – 224 с.

3. Боровиков, В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов [Текст]. 2е издание (+CD). –Спб.:Питер, 2003. – 688с.

4. Гришин, А.Ф.Статистические модели: построение, оценка, анализ; [Текст]: учебное пособие/ Гришин, А.Ф., Кочерова, Е.В. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 416с.

5. Гусаров, В.М.,Кузнецова Е.И.Статистика: [Текст]: учебное пособие для ВУЗов. 2-е изд.- М.: Юнити-Дана, 2008. - 479 с.

6. Дубров, А.М.Многомерные статистические методы; Учебник [Текст]./ Дубров, А.М., Мхитарян, В.С., Трошин Л.И. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 352с.

7. Елисеева, И.И., Юзбашев, М.М. Общая теория статистики. [Текст]: учебное пособие / Елисеева, И.И., Юзбашев, М.М. / Под ред. И.И. Елисеевой, 4 издание перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2003. - 480с.

8. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики [Текст]/ Ефимова, М.Р., Петрова, Е.В., Румянцев, В.Н. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 416 с.

9. Заварина, Е.С.Основы региональной статистики [Текст]: учебник/ Е.С. Заварина, К.Г. Чобану; под ред. Е.С. Завариной. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 416с.

10. Кулагина, Г.О. Экономическая статистика [Текст]: учебно-методическое пособие./ Кулагина, Г.О., Бошкатов, Б.И., Квасова, Н.А. М.: Издательство МНЭПУ, 1999. - 116с.

11. Курс социально – экономической статистики[Текст]: учебник для ВУЗов /Под ред. Проф. М.Г. Назарова. – М.: Омега-Л, 2006. – 984 с.

12. Макарова, Н.В.Статистика в Excel [Текст]: учебное пособие / Макарова, Н.В., Трофимец, В.Я. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 386с.

13. Микроэкономическая статистика [Текст]: учебник /Под ред. С.Д. Ильенковой. – М.: Финансы и статистика.2004. – 544с.

14. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности [Текст]: учебник / А.И. Харламов, В.Т. Бабурин и др. Под ред. А.А. Спирина, - М.: Финансы и статистика, 1994. - 296с.

15. Практикум по эконометрике. / учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; под ред.И.И. Елисеевой. – 2-е изд., прераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2008. – 344 с.

16. Салин, В.Н. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля [Текст]: учебник / Салин В.Н. Чурилова Э.Ю.. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 480с.

17. Социально – экономическая статистика [Текст]: учебник для ВУЗов /Под ред. Проф. Б.И. Башкатова. – М.: ЮНИТА-ДАНА, 2002.-703с.

18. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т., [Текст], под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина - М.: Финансы и статистика, 1989, 1990. – 276 с., 293с.

19. Статистика [Текст]: учебник/И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др./ Под ред. Проф. И.И. Елисеевой. – М.: ТК Велби, издательство Проспект, 2003. - 448с.

20. Теория статистики. [Текст]/ Под ред. проф. Г.А. ГромыкоМ.: ИНФРА-М, 2000. - 414 с. - (Серия "Высшее образование).

21. Теория статистики, [Текст]: учебник /Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова./Под ред. Р.А. Шмойловой. 4е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656с.

22. Теория статистики с основами теории вероятности. [Текст]: учеб. пособие / Под ред. Елисеевой И.И., М.: ЮНИТИ, 2001. - 446 с.

23. Тюрин, Ю.Н.,Макаров, А.А. Анализ данных на компьютере. [Текст] / Тюрин, Ю.Н., Макаров, А.А. / Под ред. В.Э. Фигурнова. - М.: ИНФРА, Финансы и статистика, 2005. - 384 с., ил.

24. Шмойлова, Р.А.и др. Практикум по теории статистики [Текст]: учебное пособие /Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова/Под ред. Р.А. Шмойловой – 2е издание, перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. - 576с.

25. Эконометрика [Текст]: учебник/ И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.; /Под ред. И.И. Елисеевой. – 2е издание, перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 576с.

26. Эконометрика [Текст]: учебник / Новиков А.И. – М.: Дашков и К, 2012. – 224 с.

27. Яглом, А.М. Корреляционная теория стационарных случайныхфункций (с примерами из метеорологии) [Текст] // Гидрометеоиздат. 1981. - 280с.

28. Яновский, Л.П. Введение в эконометрику: учебное пособие / Л.П. Яновский, А.Г. Буховец; под ред. Л.П. Яновского. – 3-е изд., доп. – М.: КНОРУС, 2011. – 256 с.

.

Наши рекомендации