Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код |
166882 |
Дата создания |
2012 |
Страниц |
19
|
Источников |
5 |
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 28 марта в 13:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение
1.Описание и анализ исходных данных
2.Анализ общей и частной автокорреляционной функции временного ряда.
3.Приведение ряда к стационарному
4.Построение модели временного ряда
5.Прогнозирование при помощи модели ARIMA (2,2)
Заключение
Список использованной литературы
Фрагмент работы для ознакомления
Также критерий Дарбина-Уотсона равен 2, что говорит об возможности построения идеальной модели.Date: 05/23/12Time: 16:44Sample: 3 743Included observations: 741Q-statistic probabilities adjusted for 4 ARMA term(s)AutocorrelationPartial CorrelationAC PAC Q-Stat Prob .| | .| |1-0.004-0.0040.0098 .| | .| |20.0310.0310.7352 .| | .| |30.0230.0231.1243 .| | .| |4-0.050-0.0513.0241 .| | .| |50.0110.0093.11740.077 .| | .| |6-0.021-0.0193.46110.177 .| | .| |70.0700.0717.08780.069 .| | .| |80.0410.0408.35700.079 .|* | .| |90.0750.07412.5870.028 .| | .| |100.0710.06516.3740.012 *| | *| |11-0.070-0.06920.1030.005 .| | .| |120.0510.04522.0360.005 .| | .| |130.0580.07024.5860.003 .| | .| |140.0060.01024.6100.006 .| | .| |150.0190.00324.8900.009 .| | .| |160.0390.03326.0210.011 .| | .| |170.0200.00826.3280.015 .| | .| |18-0.016-0.01926.5180.022 .| | .| |190.0120.00326.6330.032 .| | .| |20-0.004-0.00526.6440.046 .| | .| |210.0250.02427.1370.056 .| | .| |220.0280.00527.7180.066 .| | *| |23-0.063-0.07330.7810.043 .| | .| |24-0.017-0.02331.0030.055 .| | .| |25-0.035-0.04231.9520.059 .| | .| |260.0450.04133.5260.055 .| | .| |27-0.015-0.01433.6880.070 .| | .| |280.0220.01634.0610.084 .| | .| |290.018-0.00334.3030.102 .| | .| |300.0060.01434.3260.127 .| | .| |310.0210.02034.6820.147 .| | .| |32-0.064-0.04737.8930.100 .| | .| |33-0.022-0.01538.2600.117 .| | .| |34-0.040-0.04439.5100.115 .| | .| |35-0.043-0.04140.9420.109 .| | .| |360.0650.06344.2660.073Исходя из графиков автокорреляции и частичной автокорреляции можно сделать вывод, что она отсутствует в предложенной модели.Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.389150 Prob. F(2,734)0.6778Obs*R-squared0.784889 Prob. Chi-Square(2)0.6754Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/23/12Time: 16:48Sample: 3 743Included observations: 741Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.0001520.2206660.0006880.9995AR(1)0.0014970.0121360.1233280.9019AR(2)-4.95E-050.011874-0.0041720.9967MA(1)-0.0015170.016323-0.0929220.9260MA(2)-0.0022800.015965-0.1428450.8865RESID(-1)-0.0034960.038290-0.0913130.9273RESID(-2)0.0335500.0382870.8762790.3812R-squared0.001059 Mean dependent var-0.000128Adjusted R-squared-0.007106 S.D. dependent var5.960938S.E. of regression5.982081 Akaike info criterion6.424816Sum squared resid26266.41 Schwarz criterion6.468346Log likelihood-2373.394 Hannan-Quinn criter.6.441599F-statistic0.129717 Durbin-Watson stat1.999994Prob(F-statistic)0.992599Автокорреляция отсутствует, так все вероятности не равны нулю, а в большинстве случаев ближе к 1.ТестJarque–BeraВероятность равна нулю, соответственно автокорреляция отсутствует.На основании этой модели целесообразно сделать прогноз.Прогнозирование при помощи модели ARIMA (2,2)Точечный прогноз741194.2853742194.6046743192.8578По данной модели мы можем спрогнозировать на 3 шага вперед, для более долгосрочного прогноза предполагается использование более сложных моделей.ЗаключениеВ результате написания данной работы были проанализированы статистические данные временного ряда. Проведены гипотезы на стационарность изначального ряда, с помощью ряда тестов найден стационарный ряд,на основании которого выбрана наиболее подходящая модель.Использование программы EVIEWSпоиску оптимальной модели для составления краткосрочного прогноза для статистических данных во времянном ряду.Список использованной литературыДоугерти К. Введение в эконометрику. М., 2003Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – 8-е изд. – М.: Дело, 2007Анализ временных рядов. Пособие для студентов. М., 2003.Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М., Ушмаев О.С. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа: Учебник – Москва: Экономика, 2011 - (Высшее образование)Эконометрика: Учебник / Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. и др. – М.: Финансы и статистика, 2007
Список литературы [ всего 5]
Список использованной литературы
1.Доугерти К. Введение в эконометрику. М., 2003
2.Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – 8-е изд. – М.: Дело, 2007
3.Анализ временных рядов. Пособие для студентов. М., 2003.
4.Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М., Ушмаев О.С. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа: Учебник – Москва: Экономика, 2011 - (Высшее образование)
5.Эконометрика: Учебник / Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. и др. – М.: Финансы и статистика, 2007
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.01225