Анализ рынка

Содержание
Введение
Построение полиномиальной модели тренда
Построение коррелограммы и анализ сезонности
Построение модели для избавления от гетероскедостичности
Построение оптимальной модели
Заключение
Приложение 1

Построение модели для избавления от гетероскедостичностиModel 7: Heteroskedasticity-corrected, using observations 1952-2009 (T = 58)Dependent variable: v2CoefficientStd. Errort-ratiop-valueconst45.88762.5258618.1671<0.00001***v1_1-0.02206610.0012655-17.4366<0.00001***Statistics based on the weighted data:Sum squared resid 104.3863S.E. of regression 1.365299R-squared 0.844459Adjusted R-squared 0.841682F(1, 56) 304.0348P-value(F) 2.71e-24Log-likelihood-99.34043Akaike criterion 202.6809Schwarz criterion 206.8017Hannan-Quinn 204.2860rho 0.941662Durbin-Watson 0.050092Statistics based on the original data:Mean dependent var 2.171939S.D. dependent var 0.376556Sum squared resid 3.645820S.E. of regression 0.255155Если мы возьмем первые разности от данного временного ряда, то наглядно это будет выглядеть, как на рис. ниже.Построение оптимальной моделиModel 10: ARMAX, using observations 1950-2009 (T = 60)Dependent variable: v2Standard errors based on HessianCoefficientStd. Errorzp-valueconst28.93110.39472.78330.00538***phi_10.9598780.02900233.0970<0.00001***theta_10.8035490.065574512.2540<0.00001***v1-0.01356550.00524856-2.58460.00975***Mean dependent var 2.176300S.D. dependent var 0.370875Mean of innovations 0.000044S.D. of innovations 0.036270Log-likelihood 111.5084Akaike criterion-213.0167Schwarz criterion-202.5450Hannan-Quinn-208.9207RealImaginaryModulusFrequencyARRoot 1 1.04180.00001.04180.0000MARoot 1 -1.24450.00001.24450.5000На основании предложенной модели можно построить прогноза паритета покупательной способности швейцарского франка.ЗаключениеПроведенные расчеты позволили пострить модель уровня ARMAс постоянным свободным членом, которая наиболее точно отражает зависимость и ежегодные изменения паритета покупательной способности швейцарского франка, это в свою очередь предоставляет возможность для прогнозирования.С другой стороны, подобные модели не способны отражать изменения в политической ситуации,что особенно актуально для 2011-2012 гг. в странах Европейского Союза.Приложение 1Исходные данные временного рядаГодЗначениеГодЗначение19502.30445919802.10686519512.30102919812.04731919522.34396719822.03488219532.30970719832.00697519542.29294619841.99853819552.29643719852.00678819562.27613719861.95884119572.26622219871.91745519582.25939619881.92253319592.20677219891.92657219602.24984919901.92231719612.3534919911.9545819622.45622819921.96331219632.54263419931.94724419642.61248819941.90782219652.66436919951.8638219662.69397119961.85008119672.72046619971.84910819682.69071619981.8301519692.65832619991.82637219702.6564620001.81898519712.73365520011.79814519722.83702720021.75253419732.90428520031.72097719742.86637520041.68467619752.74363720051.64858219762.6051420061.63192219772.47145220071.62618419782.32473420081.618119792.20754220091.586377