- •Математический метод статистического анализа Раздел. Теоретика-методологические проблемы моделирования национальной экономики.
- •Тема 1. Методы изучение национальной экономики.
- •1 Вопрос
- •2 Вопрос
- •3 Вопрос.
- •Тема 2. Содержание экономических моделей.
- •1 Вопрос .
- •2 Вопрос
- •Тема 3. Метод математического моделирования в экономике.
- •1 Вопрос.
- •2 Вопрос.
- •3 Вопрос.
- •4 Вопрос.
- •Раздел 2. Моделирование на народном хозяйственном уровне.
- •Тема 1. Модель межотраслевого баланса.
- •1 Вопрос.
- •2 Вопрос.
- •3 Вопрос.
- •Тема 2. Технологические модели.
- •1 Вопрос.
- •2 Вопрос.
- •1 Вопрос.
- •2 Вопрос
- •3 Вопрос.
- •4 Вопрос.
- •5 Вопрос.
- •6 Вопрос
- •7 Вопрос
- •Тема. Имитационное моделирование.
- •1 Вопрос.
- •2 Вопрос
- •Тема Эконометрические модели.
- •1 Вопрос.
- •30.03.13
- •2 Вопрос.
- •3 Вопрос.
- •4 Вопрос.
- •5 Вопрос.
4 Вопрос.
Анализ временных рядов проводится в следующей последовательности:
предварительный
анализ
2этап) Если тренд ( определение наличия тренда). Если есть то переходят к следующему этапу.
3 этап) Сглаживание временных рядов
4 этап) Оценка качества построенного уравнения тренда
5 этап) Прогнозирование тренда. Предварительный анализ:
Выявление аномальных (неподходящих) уровней
Аномальный уровень - это отдельные значения рада динамики, которое не отвечает потенциальным возможностям исследования экономической системы, но оставаясь в качестве уровней ряда, оказывает существенное воздействие на значение его основных характеристик, в том числе и на соответствующую трендовую модель.
Среди причин возможного наличия аномального наблюдения могут быть:
1) Ошибки технического характера связанные с агригированием и дезогрегированием показателей при передаче информации, они подлежат устранению; 2) Ошибки, связанные с действием факторов имеющих объективный характер, но про являющихся эпизодически. Данный род ошибок простому устранению не подлежит.
Один из методов выявления аномальных уровней- метод Ирвина. Его суть состоит в сравнении расчетных показателей λt с табачным показателем λα при заданном уровне значимости α . λt= |yi-yi-1|/δy
δy=√∑(y-y)2/n-1 ,где n – число уровней во временном ряду, δy – среднее квадратическое значение Если λt >λα, то соответствующий уровень ряда динамики считают аномальным.
Если выявляется аномальный уровень он подлежит устранению, либо заменой на простую среднюю арифметическую двух соседних уровней, либо на значение, полученное по кривой апраксимирующей данный временной ряд.
Выяснение наличия тренда в исходном временном ряду.
1) метод проверки разностей средних уровней состоит из ряда этапов:
а) Исходный временной ряд делится на 2 примерно равные по количеству уровней части; n={yn,…yn1} n2={ yn,…yn2} n=n1+ n2
б) Для каждой части определяют среднее значение уровней и дисперсию; y1 =∑ yn/ n1 ; y2 =∑n+1 y2/ n2 ;
δ12 =∑(y-y)2/n1-1 ; δ22 =∑n+1y2/n2-1
в) Проверка гипотезы об однородности дисперсий обеих частей ряда с помощью f критерий Фишера.
δ22/
δ12
если δ22
>
δ12
δ12/
δ22
если δ12
> δ22
F=
ЕслиFрасчетное меньше Fтабличного, то гипотеза о равенстве дисперсий принимается. Если Fрасчетное больше, либо равно Fтабличного равно табличного, то гипотеза отклоняется и делается вывод, что данный метод ответа на вопрос о наличии тренда не дает. г) Проверка гипотезы об отсутствия тренда с помощью t - критерия Стьюдента. tрасчетное= |y1-y2|/δ√1/n1+1/n2 ; δ=√( n1-1)δ12 + (n2-1) δ22/ n1+ n2-2
Если tрасчетная меньше tтабличного, при заданном уровне значимости альфа (α), то гипотеза об отсутствии тренда принимается. Если tрасчетная больше tтабличного, то тренд есть.
2) метод Фостера-Стюарта.
Этапы:
а
1
0
Kt= первая послеовательность
Е
1
0
Lt= вторая последовательность
Если уt меньше всех предыдущих уровней, то ставится единица, в противном случае ставится 0.
б) Вычисление величин S и d. Величина S характеризует изменения временного ряда и принимает значения от 0, если все уровни ряда равны между собой до (n-1), если ряд монотонный. Величина d характерезует изменения дисперсий уровня временного ряда принимает значения от (-n-1), если ряд монотонно убывает, то n-1, если ряд монотонно возрастает.
S=∑t=2n(Kt+ Lt) ; d=∑t=2n(Kt - Lt)
в) Проверка гипотез:
Во-первых можно ли считать случайными отклонения S от µ(математическое ожидание) и Во-вторых можно ли считать случайными отклонения d от 0. Проверка осуществлянтся с использованием расчетных значений t-критерия Стьюдента для средней и дисперсии. tS=|S-µ|/δ1 ; δ1=√2lnp-3,4253
td=|d-0|/ δ2 ; δ2=√2lnp-0,8456
г) Сравнение расчетных значений с табличными значениями Стьюдента, если tS и td меньше tα , то гипотеза об отсутствии соответствующего тренда принимается, в противном случае тренд есть.