Моделирование сезонности выплат страховых компаний по ОСАГО

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПОНЯТИЯ СМОГ
1.1 Основные термины и понятия
1.2 Виды смога
1.2.1 Фотохимический смог
1.2.2 Влажный смог
1.1.3 Ледяной смог
ГЛАВА 2. ПРОБЛЕМА СМОГА
2.1 Воздействие смога на здоровье
2.2 Проявления смога в различных городах и странах
2.3 Борьба со смогом
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

|      **|. |1-0.210-0.2104.2603     ***|. |    ****|. |2-0.446-0.51223.7630.000      . |* |      .*|. |30.178-0.10026.8990.000      . |. |      **|. |40.022-0.25226.9480.000      .*|. |      **|. |5-0.148-0.24129.1770.000      . |** |      . |* |60.2650.11736.3630.000      .*|. |      **|. |7-0.202-0.32340.5870.000      . |* |      . |** |80.1080.31741.8170.000      . |* |      . |. |90.138-0.00243.8370.000     ***|. |      **|. |10-0.406-0.29661.5150.000      .*|. |     ***|. |11-0.137-0.35463.5420.000      . |***** |      . |** |120.6850.293115.130.000      .*|. |      . |* |13-0.1410.089117.340.000      **|. |      . |. |14-0.322-0.011129.020.000      . |* |      .*|. |150.082-0.111129.790.000      . |. |      . |* |160.0730.074130.410.000      .*|. |      . |. |17-0.107-0.062131.740.000      . |* |      . |. |180.1680.004135.100.000      .*|. |      . |. |19-0.1230.039136.920.000      . |* |      . |. |200.1000.006138.150.000      . |* |      . |. |210.080-0.019138.940.000      **|. |      .*|. |22-0.317-0.085151.570.000      .*|. |      . |. |23-0.0960.024152.730.000      . |**** |      . |* |240.5490.100191.610.000      .*|. |      .*|. |25-0.144-0.081194.330.000      **|. |      . |. |26-0.2560.009203.000.000      . |. |      .*|. |270.029-0.168203.110.000      . |* |      . |. |280.1070.067204.670.000      . |. |      . |. |29-0.050-0.018205.020.000      . |* |      . |. |300.0910.014206.180.000      .*|. |      . |* |31-0.0800.086207.110.000      . |* |      . |. |320.110-0.035208.870.000      . |. |      . |. |330.0140.066208.890.000      **|. |      . |. |34-0.245-0.050217.940.000      . |. |      . |. |35-0.0590.028218.470.000      . |*** |      .*|. |360.393-0.106242.480.000MA(1)Date: 04/26/12 Time: 00:54Sample: 2004M02 2011M12Included observations: 95Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term(s)AutocorrelationPartial CorrelationAC  PAC Q-Stat Prob      . |. |      . |. |1-0.039-0.0390.1501      .*|. |      .*|. |2-0.197-0.1993.99790.046      . |* |      . |* |30.1200.1075.43550.066      . |. |      . |. |40.0330.0025.54490.136      .*|. |      .*|. |5-0.109-0.0676.76330.149      . |** |      . |** |60.2680.27314.1920.014      .*|. |      **|. |7-0.163-0.21916.9730.009      . |* |      . |** |80.0940.26417.9130.012      . |. |      .*|. |90.042-0.13618.1060.020      **|. |      **|. |10-0.281-0.24326.6600.002      .*|. |      . |. |11-0.085-0.00427.4510.002      . |**** |      . |*** |120.5920.47266.3480.000      .*|. |      . |. |13-0.094-0.02467.3450.000      .*|. |      .*|. |14-0.190-0.15371.4420.000      . |. |      . |. |150.031-0.06371.5550.000      . |. |      . |* |160.0690.14872.1160.000      .*|. |      . |. |17-0.083-0.03572.9390.000      . |* |      . |. |180.1810.00476.8620.000      .*|. |      . |. |19-0.1060.01478.2300.000      . |* |      . |. |200.077-0.03878.9580.000      . |. |      . |. |210.005-0.03678.9600.000      **|. |      . |. |22-0.227-0.01785.4430.000      .*|. |      . |. |23-0.0800.04086.2540.000      . |*** |      . |. |240.4420.045111.650.000      .*|. |      .*|. |25-0.141-0.135114.280.000      .*|. |      . |. |26-0.1630.037117.810.000      . |. |      .*|. |27-0.020-0.074117.870.000      . |* |      . |* |280.0940.118119.070.000      . |. |      . |. |29-0.0370.007119.260.000      . |* |      . |. |300.117-0.015121.190.000      .*|. |      . |. |31-0.0790.024122.090.000      . |. |      .*|. |320.067-0.095122.750.000      . |. |      . |. |33-0.0530.008123.180.000      .*|. |      .*|. |34-0.195-0.089128.900.000      . |. |      . |. |35-0.0570.015129.400.000      . |** |      . |. |360.306-0.055144.010.000Исходя из построенных графиков, можно с уверенностью выбрать модель MA(1)Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic19.48612    Prob. F(2,90)0.0000Obs*R-squared28.40449    Prob. Chi-Square(2)0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 04/26/12 Time: 00:59Sample: 2004M03 2011M12Included observations: 94Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0057370.043606-0.1315550.8956AR(1)-0.1852530.507656-0.3649170.7160RESID(-1)-0.1570570.469241-0.3347040.7386RESID(-2)-0.6038710.240501-2.5108930.0138R-squared0.302175    Mean dependent var3.54E-17Adjusted R-squared0.278915    S.D. dependent var0.705897S.E. of regression0.599425    Akaike info criterion1.855929Sum squared resid32.33792    Schwarz criterion1.964155Log likelihood-83.22867    Hannan-Quinn criter.1.899644F-statistic12.99075    Durbin-Watson stat2.050393Prob(F-statistic)0.000000Автокорреляция отсутствует, так все вероятности не равны нулю, а в большинстве случаев ближе к 1.На основании этой модели MA(1) целесообразно сделать прогноз.Прогнозирование при помощи модели MA (1)Точечный прогнозянварь4,62По данной модели мы можем спрогнозировать на один шаг вперед, для более долгосрочного прогноза предполагается использование более сложных моделей.ЗаключениеВ результате написания данной работы были проанализированы данные по объему страховых выплат компании ОАО «Росгосстрах». Проведены гипотезы на стационарность изначального ряда, с помощью ряда тестов найден стационарный ряд, который найден с помощью первых разностей, на основании которого выбрана наиболее подходящая модель.Использование программы EVIEWSпоиску оптимальной модели для составления краткосрочного прогноза для статистических данных во временном 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