- •7. Временные ряды
- •7.1. Структура и особенности временных рядов
- •7.2. Предварительный анализ исходных вр
- •7.2.1. Выявление и устранение аномальных наблюдений
- •7.2.2. Методы выявления тренда во вр
- •7.2.3. Методы сглаживания вр
- •7.2.4. Оценка автокорреляции во вр
- •Данные для расчета автокорреляции
- •7.3. Формирование набора моделей прогнозирования
- •7.3.1. Методология экономического прогнозирования
- •7.3.2. Кривые роста и их выбор
- •1. Полиноминальные кривые роста
- •Экспоненциальные кривые роста
- •Выбор вида кривой роста
- •7.4. Численное оценивание параметров моделей
- •Исходные данные задачи
- •Расчетная таблица задачи
- •7.5. Проверка качества моделей
- •7.5.1. Адекватность модели
- •Интервальные оценки критерия Дарбина-Уотсона
- •7.5.2. Точность модели
- •7.6. Построение точечного и интервального прогнозов
- •7.7. Пример расчета вр и прогноза по этому ряду
- •Исходные данные вр
- •Расчетные данные для вр
- •7.8 Адаптивное прогнозирование
- •Расчет скорректированных значений a0(t) и a1(t)
- •Прогнозные оценки по модели Брауна
7.4. Численное оценивание параметров моделей
Параметры полиноминальных кривых оцениваются чаще всего методом наименьших квадратов, который требует, чтобы сумма квадратов отношений фактических уровней ряда от соответствующих выровненных на кривой роста значений была наименьшей.
Для полинома первой степени
система нормальных уравнений имеет вид
где знак суммирования распространяется на все моменты наблюдения (все уровни) исходного ВР.
Для полинома второй степени
Пример. 7.3. Методом наименьших квадратов подобрать для заданных значений x и y (таблица 7.5) полином второй степени.
Таблица 7.5
Исходные данные задачи
№ п/п=k |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
t |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
yk |
7,4 |
8,4 |
9,1 |
9,4 |
9,5 |
9,5 |
9,4 |
Составим расчетную таблицу (таблица 7.6) для системы уравнений.
Таблица 7.6
Расчетная таблица задачи
№ п/п=k |
tk |
tk2 |
tk3 |
tk4 |
yk |
tk ּ yk |
tk2 ּ yk |
1 |
7 |
49 |
343 |
2401 |
7,4 |
51,8 |
362,6 |
2 |
8 |
64 |
512 |
4196 |
8,4 |
67,2 |
537,6 |
3 |
9 |
81 |
729 |
6561 |
9,1 |
81,9 |
737,1 |
4 |
10 |
100 |
1000 |
10000 |
9,4 |
94,0 |
940,0 |
5 |
11 |
121 |
1331 |
14641 |
9,5 |
104,5 |
1149,5 |
6 |
12 |
144 |
1728 |
20736 |
9,5 |
114,0 |
1368,0 |
7 |
13 |
169 |
2197 |
28561 |
9,4 |
122,2 |
1588,6 |
∑ |
70 |
728 |
7840 |
87096 |
62,7 |
635,6 |
6683,4 |
Получаем систему уравнений:
Решая систему, получаем a0 = 2,12; a1 = 1,10; a2 = - 0,04.
Тогда
Для нахождения параметров экспоненциальных и S-образных кривых их сначала логарифмируют, чтобы получить линейное выражение относительно логарифмов, а затем используют метод наименьших квадратов.
При определении параметров кривых роста, имеющих асимптоты, различают два случая. Если значение асимптоты известно заранее, то перенося значение параметра к и логарифмируя, получают полином относительно логарифмов, а затем используют метод наименьших квадратов.
Если значение асимптоты неизвестно, то используют приближённые методы: метод трёх точек, метод трёх сумм и т.д.