А 24 Анализ временных рядов - 12 [c.452]
Два типичных метода количественного прогнозирования — это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование. [c.241]
АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Его можно провести с помощью таблицы или графика путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого, как показано на рис. 8.6. [c.241]
| Рис. 8.6. Анализ временных рядов (этот анализ используется для оценки перспектив сбыта тракторов и основан на картинах сбыта в прошлом. Отметим, что анализ, отображенный здесь, эквивалентен построению аналоговой модели. На самом деле для выполнения анализа временных рядов требуются расчеты с использованием современных математических методов). |  |
Прогнозирование используется для выявления альтернатив и их вероятности. К количественным методам прогнозирования относятся анализ временных рядов и каузальное моделирование. Под качественными методами понимаются мнения жюри, совокупное мнение сбытовиков и метод экспертных оценок. [c.244]
Рассмотрите два типичных количественных метода прогнозирования анализ временных рядов и каузальное моделирование. [c.245]
Существует множество функций, использование которых позволяет отображать реальные тенденции и изменение их во времени с большей или меньшей степенью точности. При выборе определенного типа функции нельзя ориентироваться только на статистические критерии уравнения регрессии, а прежде всего необходимо провести экономический анализ временного ряда, сформулировать определенные предпосылки анализа и прогноза динамики себестоимости добычи нефти. [c.55]
К динамическим типам задач интегрального метода факторного анализа следует относить расчеты, связанные с анализом временных рядов экономических показателей. В этом случае можно подобрать, хотя и приближенно, уравнение, описывающее поведение анализируемых факторов во времени за весь рассматриваемый период. При этом в каждом разбиваемом элементарном периоде может быть принято индивидуальное значение, отличное от других. [c.133]
Назовите базовые методы прогнозирования на основе анализа временных рядов, изложите способы вычленения нескольких составляющих из фактических (исторических) показателей. [c.83]
Анализ временных рядов. Используется для учета временных колебаний объема продаж продукции (работ, услуг). Включает метод экстраполяции, анализ сезонности, анализ цикличности. Метод экстраполяции заключается в распространении выводов, полученных из наблюдений за объемом продаж в течение выбранного периода времени, на будущее. Например, анализ тенденции изменения продаж с 1994 по 1999 г. будет являться базой для определения объема продаж на прогнозируемый период. [c.262]
Методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематический) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом. Временной ряд yt по признаку определенности состоит из детерминированной (xt) и стохастической (1/) составляющих, т. е. yt = xt+ %(. [c.21]
Анализ временных рядов необходим для прогнозирования во времени, выявления периодичности, сезонности, а также связей процессов, развивающихся во времени. [c.42]
Глава знакомит с применением указанных методов анализа с использованием статистических пакетов программ, но даже не с основами теории этих методов. Сами же теории многомерных статистических и эффективных методов анализа временных рядов весьма не просты. Но, зная возможности этих методов и используя статистические программные макеты, их может и должен уметь применять каждый аналитик, даже не знающий деталей самой математической теории, на которой он основывается, — подобно тому, как он может водить автомобиль, не зная устройства его двигателя. [c.95]
Анализ временных рядов [c.101]
Задачи анализа временных рядов. Анализ временных рядов позволяет решать следующие задачи [c.101]
Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов/Пер, с англ. М. Мир, 1976. С 687-691. [c.104]
Применяются несколько методов технического анализа динамики цен акций. В их числе — графический, статистический методы, прежде всего методы анализа временных рядов, методы индикаторов и коэффициентов технического анализа, а также экспертные методы. [c.169]
Для выявления тенденции движения процентных ставок в статистике используют различные методы анализа временных рядов. Методология анализа динамических рядов достаточно подробно рассматривалась в курсе общей теории статистики. Остановимся на тех приемах статистического анализа временных рядов, которые наиболее часто применяются на практике. [c.607]
Одним из способов определения циклических колебаний является гармонический анализ временного ряда процентных ставок, который заключается в нахождении конечной суммы уровней ряда с использованием функций косинусов и синусов времени. Каждый член ряда динамики рассчитывается как слагаемое постоянной величины с функциями косинусов и синусов определенного порядка. Таким образом, заданная периодическая функция выражается в виде ряда Фурье по гармоникам разных порядков. [c.616]
Развитие по экспоненте. Экспоненциальное сглаживание временных рядов - модификация метода наименьших квадратов для анализа временных рядов, при котором более поздним наблюдениям придается больший вес, иными словами, веса точек ряда убывают (экспоненциальный закон) по мере удаления в прошлое. [c.175]
Анализ временных рядов. Этот метод предполагает исследование прошлых тенденций на протяжении определенного периода времени и использует их для прогнозирования дальнейших действий в будущем. [c.26]
Отметим основные этапы анализа временных рядов [c.135]
Среди наиболее распространенных методов анализа временных рядов выделим корреляционный и спектральный анализ, модели авторегрессии и скользящей средней. О некоторых из них речь пойдет ниже. [c.135]
Важное значение в анализе временных рядов имеют стационарные временные ряды, вероятностные свойства ко- [c.135]
При использовании методов аналитического выравнивания для прогнозирования товарооборота нефтеснабсбытовых организаций определенный интерес представляет выбор кривой и длины временного ряда. Этот вопрос исследован на основе анализа временных рядов валового товарооборота в целом по Главнефтеснабу РСФСР и его территориальным управлениям. Данные о динамике валового товарооборота Главнефтеснаба РСФСР за 15 лет (с 1960 по 1974 г.) приведены в табл. 8. Товарооборот базисного 1960 г. принят за 100%. Данные табл. 8 свидетельствуют о том, что для прогнозирования товарооборота в целом по Главнефтеснабу РСФСР предпочтительнее прямая или экспонента. [c.34]
На основе анализа временных рядов местной реализации потребителям по основным товарным группам в целом по Главнефтеснабу РСФСР были определены коэффициенты [c.36]
Кроме того, был сделан анализ временных рядов валового товарооборота и местной реализации нефтепродуктов потребителям по основным товарным группам по территориальным управлениям Главнефтеснаба РСФСР (табл. 11). [c.37]
Динамические ряды дают возможность определить, как изменялся данный показатель во времени под влиянием различных факторов. Анализ временных рядов может быть использован для прогнозирования изменения данного показателя за пределами периода наблюдений. Цифровые данные в процессе анализа можно располагать в виде таблиц и изображать графически. Графики нагляднее таблиц, они позволяют обнаруживать тенденции и связи различных экономических явлений. [c.152]
В качестве основного метода экстраполяции используется анализ временных рядов, отдельных и нескольких взаимосвязанных. Исследование временных рядов и их взаимосвязей осуществляется с помощью корреляционного и регрессионного анализа. При этом предусматривается использование электронно-вычислительной техники, номограмм, Математических и статистических таблиц. [c.7]
Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные сравнения с иными применяемыми способами анализа и прогноза (например, статистическими способами анализа временных рядов и классификации или способами технического анализа) помогают читателю точнее определить роль и место нейрон-но-сетевых методов в областях, представляющих для него практический интерес. [c.2]
Чем более достоверно предположение о подобии будущего прошлому, тем вероятнее точность прогноза. Таким образом, анализ временных рядов, вероятно будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение. Например, директор ресторана Бюргер Кинг не смог бы предсказать спрос на гамбургеры в ноябре, если бы знал, что фирма Мак Доналдс собралась открыть свой ресторан рядом с его рестораном в последнюю неделю октября. Подобным образом, региональная телефонная компания смогла использовать метод анализа временных радов для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике Иелоу Пейдж в грядущем году, поскольку ее бизнес стабилен, а конкуренции практически нет. Тем не менее фирма Ралф Лорен , вероятно, не смогла бы воспользоваться этим методом для прогнозирования рождественского спроса на новую модель мужских сорочек, поскольку конкуренция в области модной одежды исключительно высока, а вкусы потребителей меняются каждый год. [c.242]
АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ (TIME-SERIES ANALYSIS) — анализ, основанный на предложении, согласно которому случившееся в прошлом служит достаточно надежным указанием на то, что произойдет в будущем. Называется также проектированием тенденций. [c.681]
В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии мультиколлине-арность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. [c.2]
На рис. 14.2 показан набор методов прогнозирования. Представленный набор не носит исчерпывающего характера. Сложные методы, основанные на анализе временных рядов, например, метод Бокса-Дженкинса, не рассматриваются в книге. [c.239]
NB Полупрозрачными (opaque) называют фирмы, чьи доходы зависят в первую очередь от внешних инвестиций. Прозрачные (transparent) — фирмы, доходы которых зависят прежде всего от эффективности использования имеющихся в их распоряжении активов. Как можно предположить, акционеры полупрозрачных фирм сталкиваются с большими трудностями при попытках контролировать действия управляющих. В этом случае, как делают вывод исследователи8, полезным оказывается анализ временных рядов квартальных показателей финансово-хозяйственной деятельности (трендовый анализ). [c.376]
Смотреть страницы где упоминается термин Анализ временных рядов
: [c.12] [c.219] [c.108] [c.287] [c.260] [c.185] [c.264] [c.178] [c.21]Смотреть главы в:
Большая экономическая энциклопедия (2007) -- [ c.24 ]