- •Казанский кооперативный институт (филиал)
- •Эконометрика лекционный материал
- •080105.65 «Финансы и кредит»
- •Тема 1. Введение в эконометрику.
- •Тема 2. Линейная модель парной регрессии
- •Регрессионный анализ и его применения в экономике. Диаграмма рассеяния
- •Метод частных средних
- •Простая линейная регрессия
- •Метод наименьших квадратов
- •Построение регрессионной прямой по сгруппированным данным
- •Тема 3. Модель множественной линейной регрессии
- •Линейная множественная регрессия
- •Исходные предположения регрессионного анализа и свойства оценок
- •Тема 4. Проблемы линейных регрессионных моделей.
- •Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова)
- •Последствия гетероскедастичности.
- •Методы смягчения проблемы гетероскедастичности.
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии .
- •Обобщенный метод наименьших квадратов
- •Фиктивные переменные во множественной регрессии
- •Тема 5. Временные ряды
- •Решение:
- •4. Экспоненциальное сглаживание
- •5. Суть, причины и последствия автокорреляции.
- •6. Обнаружение автокорреляции.
- •Тема 5.Системы эконометрических уравнений
- •2. Структурная и приведенная формы модели.
- •3. Проблема идентификации.
- •4. Оценивание параметров структурной модели: косвенный мнк, двухшаговый мнк.
- •Косвенный мнк (кмнк)
- •Использованная литература
- •Эконометрика лекционный материал
- •420045 Республика Татарстан, г. Казань,
4. Экспоненциальное сглаживание
Дадим прогноз объема продаж на 1-й квартал для аддитивной модели, он будет равен трендовому значению F1= 5,612269.
Дадим прогноз объема продаж на 19-й квартал методами простого экспоненциального сглаживания и экспоненциального сглаживания с поправкой на тренд.
Рассмотрим простую модель экспоненциального сглаживания.
Новый прогноз = (фактический результат в последний период) + (1-)(прогноз в последний период), то естьFt+1 =At+ (1-)Ft. Константу сглаживанияисследователь выбирает из отрезка [0,1]. В условиях стабильности часто[0,2; 0,4]. Пусть= 0,8. Тогда 1-= 0,2. На первый квартал был дан прогноз 5,612269.. Дадим прогноз на 19-й квартал. Заполним таблицу.
Ft+1=Yt+ (1-)Ft= 0,8Yt+ 0,2Ft, то есть числа в каждой строке умножаем соответственно на 0,8 и 0,2 и результат пишем в следующей строке во втором столбце.
0,86 + 0,25,61227 = 5,92245.
0,84 + 0,25,92245 = 4,38449. И т.д. Результат округляем до трех цифр после запятой.
-
Yt
(фактически)
Ft
(прогноз)
6
5,61227
4
5,92245
5
4,37033
9
5,21821
7
8,46608
5
6,91396
6
5,36183
10
6,20971
8
9,45758
7
7,90546
6
7,15334
11
6,40121
9
10,4491
7
8,89696
5
7,34484
12
5,79272
11
11,4406
9
10,6885
9,13634
Прогноз на 19-й квартал – 9,13634 тыс. руб.
Замечание.Excelпозволяет быстро провести простое экспоненциальное сглаживание.СервисАнализ данныхЭкспоненциальное сглаживаниеОК. Появляется диалоговое окно, которое нужно заполнить. В графеФактор затуханияуказать значение
1- (по умолчанию 0,3) ОК.
Скорректируем прогноз, полученный методом простого экспоненциального сглаживания, с учетом тренда по следующей формуле:
прогноз с учетом тренда FITt= прогнозFt+ трендTt.
Тренд Tt= (1-b)Tt-1+b(Ft–Ft-1), гдеTtиTt-1– сглаженный тренд в периодыtиt-1 соответственно,b– выбранная константа сглаживания.
Начальное значение тренда может быть получено на основе предположения.
Пусть b= 0,4,T1= 0. Дадим прогноз объема продаж на 19-й квартал методом экспоненциального сглаживания с поправкой на тренд.
Заполним таблицу. Из каждого числа 1-го столбца вычитаем предыдущее число 1-го столбца, и результат запишем во 2-й столбец. Каждое число 3-го столбца есть сумма числа, умноженного на 1-b= 1-0,4 = 0,6, из предыдущей строки 3-го столбца и числа, умноженного наb= 0,4, на этой же строке 2-го столбца. Результат округляем до трех цифр после запятой.
-
Ft
Ft – Ft-1
Tt
FITt = Ft+Tt
5,61227
0
5,612269
5,92245
0,310185
0,124074
6,046528
4,37033
-1,55212
-0,54641
3,823924
5,21821
0,847876
0,011307
5,229513
8,46608
3,247876
1,305935
9,772016
6,91396
-1,55212
0,162711
7,076668
5,36183
-1,55212
-0,52322
4,83861
6,20971
0,847876
0,025217
6,234925
9,45758
3,247876
1,31428
10,77186
7,90546
-1,55212
0,167718
8,073179
7,15334
-0,75212
-0,20022
6,953117
6,40121
-0,75212
-0,42098
5,980231
10,4491
4,047876
1,366562
11,81565
8,89696
-1,55212
0,199087
9,096051
7,34484
-1,55212
-0,5014
6,843442
5,79272
-1,55212
-0,92169
4,871027
11,4406
5,647876
1,706138
13,14673
10,6885
-0,75212
0,722833
11,4113
9,13634
-1,55212
-0,18715
8,949193
Прогноз на 19-й квартал – 8,949 тыс. руб.