Эконометрика лекции
Рис Далее по виду графика
Рис. 6.5
Далее по виду графика исходной переменной подбираем подходящую модель сглаживания, руководствуясь пиктограммами на панели
Рис. 6.6. Пиктограммы для выбора типа сглаживающей модели
Из графика на рис. 6.5 можно предположить, что в нашем случае подходящей
моделью может служить модель с демпфированным (подавляемым) трендом без сезонной компоненты
либо более точная модель с демпфированным трендом и мультипликативной сезонной компонентой.
Отметим курсором модель с демпфированным трендом внизу первого слева столбца пиктограмм.
Затем начнем сглаживание, нажав на панель
. В результате получаем таблицу исходных данных,
расчетных значений и остатков:
Рис. 6.7. Фрагмент таблицы результатов сглаживания
по модели с демпфированным трендом
Чтобы получить результаты работы на графике, откроем снова с помощью опции ОКНО (WINDOW) панель СГЛАЖИВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ:
Рис. 6.8. Панель РЕЗУЛЬТАТЫ СГЛАЖИВАНИЯ
Далее нажимаем последовательно кнопку
и кнопку
. Получаем совместный график исходных значений,
сглаженных расчетных значений и остатков (отклонений расчетных значений от
исходных).
Рис. 6.9
Как видно из графика, величины остатков весьма значительны и качество приближения нельзя
назвать хорошим. Поэтому применим для сглаживания ряда модель с демпфированным трендом и
сезонной компонентой. Для этого в окне СГЛАЖИВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ отмечаем курсором
данный метод (нижний кружок в правом столбце на рис. 6.8) и выбираем длину сезонной
компоненты равной 3
. Затем повторяем уже изложенный выше порядок обработки данных и получаем новый
график (рис.6.10).
hp probook 4730s цена, book.
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов