DevioLabавтоматичне керування капіталом
ПРАЦЮЄ 24/7
КРИПТОВАЛЮТИ · АКЦІЇ · 10 БІРЖ

Портфель, який керується автоматично

DevioLab підбирає стратегії, відстежує ринки та автоматизує купівлю і продаж активів. Кількість доступних криптовалют, акцій і торгових можливостей зростає щодня.

10підключених біржCrypto + Stocksв одному портфелі24/7автоматичний контроль

Лабораторна робота №3 з дисципліни Економіко-математичні методи

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Київський національний економічний університет
Інститут:
Інститут економіки та менеджменту
Факультет:
Факультет економіки і управління
Кафедра:
Не вказано

Інформація про роботу

Рік:
2010
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Економетрика
Група:
ЕК
Коротко про документ

Про що ця робота

У лабораторній роботі досліджується прогнозування часових рядів за допомогою системи Statistica. Використовуються методи ковзного середнього та експоненційного згладжування з параметрами мережі.

У роботі розглядаються

  • Прогнозування часових рядів
  • Ковзна середня
  • Експоненційне згладжування
  • Система Statistica
  • Сезонний компонент
  • Моделювання економічних процесів

Зміст і розділи

  1. Завдання №1
  2. Хід роботи до завдання 1
  3. Висновок до завдання 1
  4. Завдання №2
  5. Хід роботи до завдання 2
Для кого:Студенти економічних спеціальностей вищих навчальних закладів.
Викладачі:Викладач кафедри економіко-математичних методів

Ключові поняття

Statisticaпрогнозуваннячасовий рядковзна середняекспоненційне згладжуваннясезонний трендлагальфадельтагаммапохибка прогнозу

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНВЕРСИТЕТ імені ВАДИМА ГЕТЬМАНА Кафедра Економіко-математичних методів Лабораторна робота №3 Завдання №1. ХІД РОБОТИ: 1. У меню системи STATISTICA вибираємо команду Файл→Создать новий документ та вводимо свої значення. 2. Далі відкриваємо стартову панель модуля Полоса времени/прогнозирование (рис.1).  Рис. 1 Вікно діалогу Полоса времени 2. У вікні Преобразование переменных вибираємо функцію Сглаживание. Оскільки наш ряд доходи населення має тренд та мультиплікативну сезонну складову з лагом 11, задаємо трансформацію ряду опцією N-pt перемещ. ср. N=11 (рис. 2).  Рис. 2 Вікно діалогу Сглаживание 3. Отримуємо графік згладженого ряду чисельності постійного населення за методикою ковзної середньої із вікном згладжування 11 (рис. 3).  Рис.3 Графік згладженого ряду чисельності постійного населення за методикою ковзної середньої із вікном згладжування 11. 4. Після повернення у вікно Преобразования переменных, виділяємо перетворений ряд і натискаємо кнопку Просмотреть и начертить, в результаті чого отримуємо згладжений ряд чисельності населення за методикою ковзної середньої із вікном згладжування 4 (рис.4). Останнє значення цього ряду є прогнозом доходів населення на наступний місяць.  Рис. 4 Згладжений ряд доходи населення і прогноз доходів населення за методикою ковзної середньої із вікном згладжування 11. Висновок: таким чином прогнозне значення чисельності постійного населення України за методикою ковзної середньої дорівнюватиме 45730779 млн.осіб. Завдання №2. ХІД РОБОТИ: 1. У меню системи STATISTICA вибираємо команду Файл→Создать новий документ та вводимо свої значення. 2. Далі відкриваємо стартову панель модуля Полоса времени/прогнозирование. 3. Задаємо якісні характеристики ряду доходи населення. Задаємо у рядку Сезонный компонент лаг 11, у стовпці Мультиплікативний вибираємо сезонний тренд (рис. 1).  Рис. 1 Стартова панель Сезонное и несезонное экспоненциальное сглаживание 3. Задаємо значення сталих моделі експоненційного згладжування. Система сама задає три параметри: Alpha, Delta, Gamma. Натискаємо кнопку Поиск сети. На екрані з’являється вікно Поиск парметров на сетке. У вікні задаються параметри мережі, на якій відбувається пошук, та початкові значення невідомих параметрів. Система перебирає всі можливі значення параметрів і визначає найкращі сере них. Для цього натискаємо кнопку Выполнить поиск сети. На екрані з'являється таблиця результатів пошуку кращих параметрів на мережі (рис. 2). У верхньому рядку таблиці дані кращі значення параметрів Alpha=0,8; Delta=0,1; Gamma=0,1. 4. Повертаємось у вікно Сезонное и несезонное экспоненциальное сглаживание та натискаємо кнопку Сглаживание експоненциальной функцией, в результаті чого отримуємо таблицю та графік експоненційного згладжування (рис. 3, рис. 4, рис. 5). Рис. 2 Таблиця результатів пошуку кращих параметрів на мережі У верхньому рядку таблиці дані кращі значення параметрів Alpha=0,8; Delta=0,1; Gamma=0,1. Рис. 3 Таблиця результатів експоненційного згладжування Рис. 4 Показники загальної похибки прогнозування Рис. 5 Експоненціальне згладжування й прогноз ряду чисельності постійного населення із заданими параметрами
Допоможи студентському архіву

Ми допомогли тобі — допоможи наступному студенту

Файл ще не обрано

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!