Московский государственный институт icon

Московский государственный институт



НазваниеМосковский государственный институт
Дата конвертации20.11.2012
Размер84.4 Kb.
ТипКонтрольная работа
скачать >>>

Министерство образования и науки Российской Федерации


МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ

ЭЛЕКТРОНИКИ И МАТЕМАТИКИ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)


УТВЕРЖДАЮ


________________ Жукова Л.В.


«___» ____________ ______ г.


Контрольная работа № 3


По дисциплине “Эконометрика ”


Вариант 16


Руководитель темы ________________ Жукова Л.В.

подпись


Исполнитель темы _____________Мельников М. А.

подпись


Москва 2008

Задание


Построить графики временного ряда, тренды и график сезонности сделать соответствующие прогнозы для временного и ряда сглаженного.




Построили временной ряд для данных ikoh-close. Для данного временного для больше всего подошла полиномиальная функция, остальные функции показали меньшее значение R^2.


ikoh

прогноз

2267,93

2174,321

2286,58

2170,554

2219

2166,701

2285,9

2162,762

2267,02

2158,735

2321,98

2154,622

2295

2150,421

2330,13

2146,134

2249,47

2141,761

2268

2137,3



Данный прогноз не очень хорошо себя показал, все значения соответственно отстают от реальных в среднем на 150 пунктов, но это не мешает определить небольшую тенденцию к спаду сзначений ikoh.

gif" name="graphics3" align=bottom width=621 height=471 border=0>

Наилучший результат R квадрат снова показал полиномиальный график. Как видно общий тренд показывает постоянное возростание.


msng

прогноз

5,32

5,57687

5,29

5,58398

5,2

5,59103

5,5

5,59802

5,535

5,60495

5,571

5,61182

5,619

5,61863

5,629

5,62538

5,63

5,63207

5,44

5,6387


В итоге прогноз оказался очень хорошим. Примерная погрешность всего от 0,1 до 0,5.




Из данного прогноза видна не большая напрвленность к росту значений данного временного ряда.


Задание .


Построить сглаженный ряд, подобрав наиболее подходящий размер окна. По сглаженному ряду подобрать наилучшее уравнение тренда.

В качестве сглаживания выберем метод скользящего среднего.




Из данного изображения видно что график приобрел более сглаженный вид, на основе этого графика была построена линия тренда на основе полинома. Данный тренд показывает общее возростание временного ряда.




Для ряда msng также был постоен сглаженный граифик на основе скользящего среднего и выбран подходящий тренд, для msng это линейная функция, которая отражает посоянное не меняющееся возростание значений данного ряда.


Вывод: Сравнивая графики до и после сглаживания и их тренды можно сделать следующий вывод, что после применения метода скользящего среднего, график приобрел вид более подходяший для описания его трендом, в чем можно убедится сравнив R^2. этот показатель по сравнению с исходным графиком немного вырос.


Задание.


По исходному ряду построить индексы сезонности, сезонные отклонения. По их графикам сделать выводы о возможной сезонности.


ikoh

среднее по месяцам



















сен.05

1611,784286




индексы

-0,19615




среднее в году

2005,075

окт.05

1553,893333







-0,22502










ноя.05

1623,648095







-0,22502










дек.05

1730,009091







-0,19023










янв.06

2071,985







0,03337










фев.06

2228,624211







0,111492










мар.06

2220,950455







0,107665










апр.06

2455,0115







0,224399










май.06

2291,52381







0,142862










июн.06

1989,294286







-0,00787










июл.06

2279,101







0,136666











Увеличение индексов в зимние месяца говорят вероятно о том , что на рынок сильно оказывает влияние новогодние праздники из-за этого большая рыночная активность. В середине года, в летние месяцы чувствуется резкий спад индексов, что косвенно может указывать на начало сезона отпусков.


msng

среднее по месяцам



















сен.05

3,116571429




индексы

-0,30943




среднее в году

4,513028

окт.05

3,562285714







-0,21067










ноя.05

3,712047619







-0,17748










дек.05

4,074772727







-0,09711










янв.06

4,2114375







-0,06683










фев.06

4,669526316







0,034677










мар.06

5,0725







0,123968










апр.06

5,0211







0,112579










май.06

5,304761905







0,175433










июн.06

5,424904762







0,202054










июл.06

5,4734







0,2128










В случая с msng наблюдается увеличение активности ближе к летним месяцам.


Задание


Провести анализ сезонности с помощью сезонных фиктивных переменных. Для этого:

1) Создать новые переменные, состоящие их 0 и 1. (Они могут быть недельные, ежемесячные, квартальные. Обосновать свой выбор)

2) Построить регрессию ряда на эти переменные (кроме одной). Т.е. взять в качестве У – ряд, а за Х принять эти фиктивные переменные.

3) Прокомментировать полученные результаты, а именно значимость переменных, их коэффициенты. Полученные сезонности.

Провести экономическую интерпретацию всех полученных периодов сезонности.


Исходя из выводов, сделанных выше, построим ежемесячную сезонность, для этого введем фиктивные переменные. За базовый месяц – возьмем июнь, поскольку он характеризовался самым низким абсолютным значением индекса сезонности.



^ ВЫВОД ИТОГОВ

Ikoh

R-квадрат

0,990959145




 

Коэффициенты

P-Значение

Y-пересечение

38884,2381

0

Сен 05

-262,8095238

4,0979E-138

Окт 05

-243

1,647E-159

Ноябрь 05

-212,3809524

1,0018E-148

Дек 05

-182,1926407

1,857E-137

Янв 06

-147,1130952

3,2981E-114

Фев 06

-122,2907268

1,0033E-103

Март 06

-91,51082251

3,64772E-85

Апр 06

-61,73809524

2,26642E-57

Май 06

-30,66666667

3,89022E-24

Июль 06

22,26190476

1,18151E-10


За базовый месяц – возьмем январь, поскольку он характеризовался самым низким абсолютным значением индекса сезонности.


^ ВЫВОД ИТОГОВ MSNG

R-квадрат

0,981150708




 

Коэффициенты

P-Значение

Y-пересечение

38744,23435

0

Сен 05

-122,8057795

9,13067E-55

Окт 05

-102,9962557

1,34065E-63

Ноябрь 05

-72,37720809

5,01483E-43

Дек 05

-42,1888964

5,21676E-21

Фев 06

17,71301747

2,51553E-05

Март 06

48,49292178

1,05033E-25

Апр 06

78,26564905

1,29769E-46

Май 06

102,9281683

3,78105E-65

Июнь 06

134,5870959

4,88248E-84

Июль 06

162,2656491

1,0024E-80


В итоге в двух случаях получились хорошие результаты, р-значения очень малы следовательно все переменные являются значимыми.

Также большое значение R-квадрат говорит о объяснения наших данных прошло с большой вероятностью.




Похожие:

Московский государственный институт iconGминистерство образования и науки РФ московский государственный институт электроники и математики
Особенности разработки программных средств на языке «СИ» в среде Windows, Unix. /Московский государственный институт электроники...
Московский государственный институт iconМинистерство образования и науки РФ московский государственный институт электроники и математики
Программирование в операционной среде unix на командном языке «shell» /Московский государственный институт электроники и математики;...
Московский государственный институт iconГосударственный комитет российской федерации по делам науки и высшей школы московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)
Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)
Московский государственный институт iconПарамонова Елена Владимировна Российская Федерация
Московский Государственный Педагогический Институт им. В. И. Ленина (в настоящее время – Московский Педагогический Государственный...
Московский государственный институт iconКурсы по программе «Instructional Design and Curriculum Development (How to develop different syllabuses in a framework of cefr)»
Московский Государственный Педагогический Институт им. В. И. Ленина (в настоящее время – Московский Педагогический Государственный...
Московский государственный институт icon5 Решение задачи на ЭВМ 39
Московский государственный институт электроники и математики московский государственный институт электроники и математики
Московский государственный институт iconМосковский государственный институт международных отношений (университет) мид россии факультет политологии кафедра мировых политических процессов программа по курсу
Московский государственный институт международных отношений (университет) мид россии
Московский государственный институт iconАнкета для граждан иностранных государств, поступающих на обучение в Московский государственный институт международных отношений (Университет) мид россии
Московский государственный институт международных отношений (Университет) мид россии
Московский государственный институт iconАнкета для граждан иностранных государств, поступающих на обучение в Московский государственный институт международных отношений (Университет) мид россии
Московский государственный институт международных отношений (Университет) мид россии
Московский государственный институт iconФедеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования московский государственный институт международных отношений (университет) министерства иностранных дел российской федерации
Московский государственный институт международных отношений (университет) министерства иностранных дел
Московский государственный институт iconФедеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования московский государственный институт международных отношений (университет) министерства иностранных дел российской федерации
Московский государственный институт международных отношений (университет) министерства иностранных дел
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©rushkolnik.ru 2000-2015
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы