Элементы временного ряда [c.184]
Элементы временных рядов [c.185]
Перечислите основные элементы временного ряда. [c.262]
Элементы временного ряда [c.340]
Моделирование одномерных временных рядов. Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Методы сглаживания временного ряда (выделение тренда). Моделирование циклической компоненты. Статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции. [c.4]
Кусочно-полиномиальной С.-ф. называется потому, что состоит из отдельных кусков, представляющих собой графики многочленов (ср. рис. К.8 к ст. Кусочно-линейная функция"), которые "склеены" гладким образом (если отказаться от математической терминологии — они плавно переходят друг в друга). С помощью С.-ф. удобно проводить интерполирование, т.е. восстановление недостающих элементов временного ряда. Они применяются также для построения приближенных решений обыкновенных дифференциальных уравнений. [c.339]
Простое скользящее среднее (SMA). Как известно, оно вычисляется как среднее значение последних N элементов временного ряда. Это пример ЦФ с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтра). [c.5]
Очень часто в качестве синонима экономического цикла используется понятие "длинные волны конъюнктуры", хотя это более узкая категория, определяемая долгосрочными колебаниями экономической активности, связанными с устареванием и заменой технических и технологических систем или пучков. Экономические циклы представляют более сложное многостороннее явление, не имеющее четко выдержанные форму и содержание. Механизм циклов тесно связан с колебаниями - элементами временного ряда, отражающими происходящие в экономике периодические изменения. Наличие цикличности требует особых доказательств того, в каких случаях колебания приобретают циклическую форму или отвечают свойствам цикла. Среди этих свойств обычно отмечают рекуррентность (повторяемость фаз), способность к самовоспроизведению и регулярность, т.е. наличие постоянной динамики с определенной траекторией, иначе любые отклонения, и систематические тоже, могут трактоваться как случайные события. [c.63]
Элементы временного ряда 403 [c.403]
Элементы временного ряда 407 [c.407]
Выделение элементов временного ряда может происходить разными способами. Сущность их сводится к тому, чтобы найти сначала вековой, эволюционный уровень, а затем исключить его из динамического ряда для получения в чистом виде случайных, либо случайных плюс циклических колебаний. [c.187]
III. Обработка результата наблюдений. Для определения продолжительности элемента из текущего времени данного элемента вычитают текущее время предыдущего элемента и записывают в графу продолжительности данного элемента. Получают ряд (чисел) продолжительностей для каждого элемента. Такой ряд чисел называется хроноряд. При выборочном хронометраже этот расчет отпадает, так как каждый замер выражает сразу продолжительность элемента. Величина продолжительности элемента операции может [c.46]
Автокорреляция в динамических рядах валютных курсов. Уровень валютного курса формируется под воздействием множества факторов, в том числе в значительной степени его величины в предыдущий момент времени. Это значит, что рассматриваемым временным рядам свойственна автокорреляция, поэтому ее оценка — необходимый элемент правильного статистического анализа. [c.666]
Точность прогноза однозначно зависит от применяемой модели. Однако, вышесказанное не означает, что при составлении того или иного прогноза приемлема только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. В любой модели прогнозирования основным элементом является тренд. В большинстве рассмотренных в этой главе примеров предполагается, что тренд является линейным. Но это может быть и не так, и многие временные ряды, связанные с хозяйственной и финансовой деятельностью, выказывают нелинейный тренд. Другими элементами модели прогнозирования являются сезонные и циклические колебания, а также случайные колебания, которые невозможно предсказать в определенные временные точки. [c.215]
В этой главе мы рассмотрели некоторые базовые методы прогнозирования, которые применяются при анализе ряда данных за указанный период времени. Эти методы используют вычленение из фактических исторических показателей нескольких составляющих. Обычно временные ряды состоят из следующих элементов [c.220]
Динамические (временные) ряды — это ряды данных, характеризующих изменение определенных показателей во времени. Динамические ряды могут быть интервальными, когда каждый элемент ряда показывает значение экономического явления за равные промежутки времени (например, объем товарооборота за год) и моментными, когда элементы ряда по- [c.151]
При нормальной работе машин второй способ оценки неудобен, так как он не характеризует полноты использования смены. Однако этот способ обладает рядом преимуществ при испытаниях машин [141]. В процессе испытаний смена часто не является установившимся элементом времени, а важнейшим показателем становится время, в течение которого машина выполняла цикловые операции. При испытаниях машин именно к этому времени целесообразно относить все другие расходы времени. [c.69]
И вновь "Элемент времени [имеется в виду ряд суммирования Фибоначчи] как независимый инструмент, однако, продолжает сбивать с толку, когда делаются попытки применить любое известное правило последовательности к продолжительности трен-да" (с. 180). [c.23]
И наконец "Элемент времени основан на ряде суммирования Фибоначчи, но имеет свои ограничения и может использоваться только как дополнение волнового принципа" (с. 186). [c.23]
Нейронные сети можно также применять для одномерного и многомерного анализа, должным образов сформировав множество независимых входов и зависящих от них выходов. Как правило, модель строится для того, чтобы предсказывать значения временного ряда для одной целевой переменной, однако, в принципе, модель может предсказывать значения и нескольких переменных (например, доходы по акциям на различное время вперед), если в сеть добавить дополнительные выходные элементы. [c.59]
Используемые в реальной Д.м.э. временные ряды содержат три элемента — тренд, сезонные переменные (см. Сезонные колебания) и случайную переменную (остаток) во многих моделях рыночной экономики выделяется еще одна составляющая — циклическая. В качестве экзогенных величин могут выступать, напр., выявленные статистическим путем макроэкономические зависимости, сведения о демографических процессах и т.п. в качестве эндогенных величин — темпы роста, показатели экономической эффективности и др. [c.85]
На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. [c.289]
Мы начинаем с временного ряда х =Х ,...х , чтобы представить п последовательных значений. (В этой книге мы говорим о временном ряде х, имея в виду весь х,, где г = от 1 до п. Определенный элемент х будет включать его нижний индекс. Эта система обозначений будет применяться ко всем временным рядам). Показатель времени, в общем, неважен. В случае Херста, он представлял собой ежегодный слив Нила. Для рынков это могут быть ежедневные изменения цены индекса курса акций. Среднее значение хт временного ряда х определяется как [c.63]
Последовательность наблюдений типа (12.1) принято называть временным рядом. Он имеет два главных отличия от рассматриваемых наблюдений анализируемого признака, образующих случайные выборки а) образующие временной ряд наблюдения л ь х2,. .., хп, рассматриваемые как случайные величины, не являются взаимно независимыми, и, в частности, значение, которое мы получим в момент времени th (k = 1, 2,. .., я), может существенно зависеть от того, какие значения были зарегистрированы до этого момента времени б) наблюдения временного ряда (в отличие от элементов случайной выборки), вообще говоря, не образуют стационарной последовательности, т. е. закон распределения вероятностей k-ro члена временного ряда (случайной величины xh x (tk)) не остается одним и тем же при изменении его номера в частности, от tk могут зависеть основные числовые характеристики случайной переменной xk — ее среднее значение Ex (tk) и дисперсия Dx (tk) (функцию от аргумента /, описывающую зависимость Ел (/) от времени, часто называют трендом временного ряда). [c.362]
В результате неоднократных повторных замеров времени наблюдающий получает для каждого элемента операции ряд устойчивых значений (хронорядов), указывающих на продолжительность времени осуществления элемента операции. Для определения средней продолжительности каждого элемента (хроноряда) сначала выясняют продолжительность по каждому элементу операции путем вычитания показателей текущего времени, записанных против данного и предыдущего приемов. Затем по каждому хроноряду определяют среднюю продолжительность, которую принимают за нормативную продолжительность данного элемента операции и берут за основу разработки нормативов оперативного времени и используют при установлении обоснованных норм времени на данную операцию. [c.141]
Обратим внимание читателя также на следующий аспект. Видимо, даже при наличии зависимости между отдельными периодами функционирования активные элементы в ряде ситуаций можно принимать недальновидными. Это может иметь место, например, когда интервал времени, по истечении которого проявляются последствия принимаемых сегодня решений, достаточно большой. Отсутствие дальновидности у элементов приводит, как правило, к существенному упрощению исследования функционирования организационных систем. Это упрощение при описании поведения элементов основывается на возможности перехода от критериев эффективности, учитывающих будущее, к критериям, описывающим интересы элементов в отдельном периоде функционирования. [c.289]
Главы 3-9 посвящены технологии моделирования процедур принятия маркетинговых решений. Здесь раскрывается сущность методологии исследований товарных рынков и продукции, выпускаемой фирмой, причем особое внимание уделяется оценке конкурентоспособности товара. Предлагаются модели количественной оценки и анализа привлекательности товарных рынков, что дает возможность менеджерам произвести оправданный выбор новых рынков или же осуществить ревизию тех, на которых фирма уже работает. Даны методические рекомендации по определению стратегических позиций и выбору направлений деятельности фирмы на базе матричных моделей, что позволяет выработать рациональную товарную политику. Рассматриваются основные модели планирования в маркетинге в условиях определенности, неопределенности и риска. С позиций системного подхода приводятся модели и методы решения таких важнейших задач управления как прогнозирование спроса на товар и установление цен. Методы прогнозирования спроса классифицированы на три группы экстраполяция временного ряда, экономико-математическое моделирование и комбинированные методы. При этом акцент сделан на комбинированные методы, которые учитывают отдельные прогнозы, основанные на неадекватных посылках и использующие разнообразную информацию. Комплекс моделей расчета базовой цены товара основывается на структурированном графе взаимосвязи элементов системы ценообразования, связывающем в единое целое цели фирмы, политики, подходы к ценообразованию и конкретные методики расчета цен. Подробно рассматривается процедура моделирования сложного многоэтапного процесса принятия решений при выводе на рынок новых товаров. Методика поиска оптимального решения учитывает как [c.9]
Нулевая гипотеза Количество элементов временного ряде F-Statisti Вероятность [c.178]
КОЛЕБАНИЯ [os illation] —элемент временного ряда, отражающий происходящие [c.146]
Динамический, или временной, ряд представляет собой совокупность числовых данных, характеризующих изменение показателя во времени. При построении временного ряда должна быть обеспечена сопоставимость отдельных его членов. Для этого все элементы должны характеризовать изучаемое явление за равные промежутки времени (для интервальных рядов) или фиксировать его состояние в строго определенные моменты (для моментных рядов). Допускается построение рядов с годовым исчислением признака с использованием более мелких единиц измерения времени квартала, месяца, декады. Это дает возможность исследовать колеблемость показателей не только по годам, но и кварталам, месяцам, декадам. Может возникнуть вопрос, какой длины брать ряд динамики для прогнозирования Единого мнения по этому вопросу нет. Одни авторы считают, что чем длиннее предпрогнозный период (20-30 лет), тем достовернее выводы о перспективах изменения исследуемого явления в будущем. Другие считают, что для прогноза на будущее достаточно двух-трех лет, поскольку длинные ряды динамики преувеличивают роль прошлого в развитии исследуемого объекта. Третьи считают, что наилучшие результаты могут быть получены при использовании рядов динамики, содержащих не менее пяти и не более двадцати членов. [c.126]
Если выборка у, У2,..., Уь-.., уп рассматривается как одна из реализаций случайной величины Y, временной ряд у, Уг,..., Уь—> Уп рассматривается как одна из реализаций (траекторий) случайного процесса1 Y(t). Вместе с тем следует иметь в виду принципиальные отличия временного ряда у, (t= 1,2,..., п) от последовательности наблюдений у, уг,..., у , образующих случайную выборку. Во-первых, в отличие от элементов случайной выборки члены временного ряда, как правило, не являются статистически независимыми. Во-вторых, члены временного ряда не являются одинаково распределенными. [c.135]
Предсказание финансовых временных рядов - необходимый элемент любой инвестиционной деятельности. Сама идея инвестиций - вложения денег сейчас с целью получения дохода в будущем - основывается на идее прогнозирования будущего. Соответственно предсказание финансовых временных рядов лежит в основе деятельности всей индустрии инвестиций - всех бирж и небиржевых систем торговли ценными бумагами. [c.146]
В заключительном разделе этой главы я пытаюсь привести в соответствие различные элементы анализа временных рядов, которые, кажется, дают значимые результаты AR H, дробный шум и шумовой хаос будут объединены в одну структуру. Применимость каждого процесса зависит от индивидуальных инвестиционных горизонтов. Мы должны сначала исследовать взаимосвязь между фрактальной статистикой и шумовым хаосом. [c.240]
В этой главе сведены воедино элементы теории фракталов, До этого разрозненные. Мы нашли, что большинство рынков капитала в действительности фрактальны. Фрактальные временные ряды охарактеризованы как процессы с долговременной памятью. Они обладают циклами и трендами и являются бедствием нелинейности динамических систем, или детерминированного хаоса. Информация не находит немедленного отражения в ценах, как это утверждает гипотеза эффективного Рынка, но, напротив, проявляет смещение в прибылях. Это смещение простирается вперед на неопределенное время, хотя Система может терять память о начальных условиях. На аме-Риканском рынке ценных бумаг сохраняется четырехгодичный цикл, в экономике он составляет пять лет. Каждый вре- [c.145]