- •2. Задания по дисциплине «финансовое прогнозирование»
- •2.1. Использование метода суммирования абсолютных ошибок для оценки достоверности прогноза в линейном прогнозировании
- •2.2. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью метода групповых крайних точек
- •2.3. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью простых скользящих средних
- •2.4. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью взвешенных скользящих средних
- •2.5. Сравнение адекватности простой и взвешенной скользящих средних динамике временных рядов
- •4) Провести анализ полученных результатов.
- •2.6. Сравнение адекватности простой скользящей средней и метода крайних точек динамике временных рядов
- •4) Провести анализ полученных результатов.
- •2.7. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью полинома
- •2.8. Прогнозирование динамики финансовых процессов, представленных 4-х мерным временным рядом
- •4) Провести анализ полученных результатов.
- •Список рекомендуемой литературы
2.3. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью простых скользящих средних
Предлагается:
1) по заданному временному ряду значений простой скользящей средней исследуемого финансового процесса y(t) построить уравнение линейной модели: SMA=kt+b. Расчеты произвести для порядка простой скользящей средней равного 5;
2) на основании построенной модели спрогнозировать значение SMA;
3) по формуле построения простой скользящей средней определить прогнозное значение исследуемого финансового процесса у(t).
Исходные данные представлены в таблице 2.3:
Таблица 2.3
№ члена временного ряда, t |
Значение SMA(t) |
значение члена временного ряда, у(t) |
||||
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
||
1 |
|
25 |
27 |
15 |
35 |
26 |
2 |
|
-7 |
-10 |
-5 |
-12 |
-14 |
3 |
|
-2 |
0 |
-3 |
-5 |
2 |
4 |
|
-17 |
-15 |
-10 |
-18 |
-20 |
5 |
1 |
6 |
3 |
8 |
5 |
11 |
6 |
2 |
30 |
32 |
20 |
40 |
31 |
7 |
3 |
-2 |
-5 |
0 |
-7 |
-9 |
Продолжение таблицы 2.3
№ члена временного ряда, t |
Значение SMA(t) |
значение члена временного ряда, у(t) |
||||
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
||
8 |
4 |
3 |
5 |
2 |
0 |
7 |
9 |
5 |
-12 |
-10 |
-5 |
-13 |
-15 |
10 |
6 |
11 |
8 |
13 |
10 |
16 |
Расчеты производить с округлением до 3 знака после запятой.
2.4. Прогнозирование значений финансовых показателей с помощью взвешенных скользящих средних
Предлагается:
1) по заданному ряду значений взвешенной скользящей средней исследуемого финансового процесса y(t) построить уравнение линейной модели: WMA=kt+b. Расчеты произвести для порядка взвешенной скользящей средней равного 5. Значение весов (в порядке – от текущего до наиболее давнего члена временного ряда) принять равными 0,5; 0,3; 0,1; 0,07; 0,03;
2) на основании построенной модели спрогнозировать значение WMA;
3) по формуле построения взвешенной скользящей средней определить прогнозное значение исследуемого финансового процесса y(t).
Исходные данные представлены в таблице 2.4.
Таблица 2.4
№ члена временного ряда, t |
Значение WMA(t) |
значение члена временного ряда, у(t) |
||||
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
||
1 |
|
1,000 |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
2 |
|
-5,000 |
-2,000 |
2,000 |
0,000 |
-1,000 |
3 |
|
2,000 |
3,000 |
-2,000 |
-1,000 |
0,000 |
4 |
|
-2,000 |
-0,500 |
3,000 |
2,000 |
2,000 |
5 |
1 |
3,440 |
1,920 |
0,260 |
0,940 |
0,880 |
6 |
2 |
2,356 |
2,648 |
3,404 |
3,176 |
3,132 |
7 |
3 |
4,058 |
3,917 |
3,606 |
3,686 |
3,665 |
8 |
4 |
4,732 |
4,881 |
4,939 |
4,902 |
4,931 |
9 |
5 |
5,813 |
5,802 |
5,823 |
5,821 |
5,817 |
10 |
6 |
6,856 |
6,835 |
6,809 |
6,820 |
6,823 |
Расчеты производить с округлением до 3 знака после запятой.