Учебная работа № 6497. «Контрольная Доверительные интервалы прогнозируемых значений линейной модели
Учебная работа № 6497. «Контрольная Доверительные интервалы прогнозируемых значений линейной модели
Содержание:
«Введение 3
Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей 4
Задача По 22 регионам страны изучается зависимость розничной продажи телевизоров, y от среднедушевых денежных доходов в месяц, x:
№ региона X Y
1,000 2,800 28,000
2,000 2,400 21,300
3,000 2,100 21,000
4,000 2,600 23,300
5,000 1,700 15,800
6,000 2,500 21,900
7,000 2,400 20,000
8,000 2,600 22,000
9,000 2,800 23,900
10,000 2,600 26,000
11,000 2,600 24,600
12,000 2,500 21,000
13,000 2,900 27,000
14,000 2,600 21,000
15,000 2,200 24,000
16,000 2,600 34,000
17,000 3,300 31,900
19,000 3,900 33,000
20,000 4,600 35,400
21,000 3,700 34,000
22,000 3,400 31,000
7
Заключение 12
Литература 13
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
а)
Построить точечный прогноз на два шага
вперед,
б)
Построить интервальный прогноз на тот
же период при достоверности прогноза
80%,
в) Результаты
прогнозирования изобразить на графике,
Глава 9, Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей
9,1, Алгоритм методики оценивания доверительных интервалов прогнозов
Анализ моделей и программных средств,
предназначенных для прогнозирования
тренд-сезонных экономических процессов,
показало, что на начальных этапах
исследования возможно использование
для обработки временных рядов стандартных
программ («СтатЭксперт», «Эвриста» и
др,),
В тоже время
реализуемые в стандартных программах
методы в большинстве случаев не
предоставляют возможности построения
интервального прогноза, Если даже
интервальный прогноз и формируется
(например, «СтатЭксперт»), то колеблемость
сезонной компоненты доверительным
интервалом прогноза не учитывается,
Анализ показал, что точность прогнозных
оценок в значительной степени зависит
от выбранного метода прогнозирования
и различие между моделями становится
более существенным именно при получении
интервальных оценок, Поэтому практика
прогнозирования требует не только
разработки более перспективных и точных
методик оценивания доверительных
интервалов, но и алгоритмов и программных
средств их реализующих,
На
рис, 9,1, представлена укрупненная
блок-схема методики, Алгоритм представляет
собой совокупность процедур, используемых
для определения статистических свойств
исследуемого экономического процесса,
выявления наиболее перспективных
методов прогнозирования и получения
прогноза в виде доверительного интервала,
Предварительный
анализ временного ряда (блок 1) предполагает
анализ аномальных явлений и графическое
изображение ряда, Анализ графика
позволяет выдвинуть гипотезу о наличии
внутригодичных изменений уровня,
выделить период колебаний, Так как
данные выводы в значительной степени
субъективны, то для подтверждения
сделанных предположений необходимо
применить формализованные методы
