Курсовая работа (стр. 3 )

Для показателя инфляция

При визуальном сравнении можно убедиться в том, что остаточный ряд близок к нормальному закону распределения. Распределение можно считать нормальным при его совпадении с        прямой линией.

3.Значения остаточного ряда независимы. При проверке независимости уровней временного ряда основное внимание следует уделить коэффициенту автокорреляции первого порядка, измеряющему тесноту связи между следующими рядами. О наличии автокорреляции можно судить по значению критерия Дурбина – Ватсона, поэтому мы проверяем независимость значений остаточного ряда, с помощью данного критерия.

Для показателя ВВП

Сравнивая полученное значение с табличными, получаем что остаточный ряд не автокоррелирован и модель адекватна, так как d < d1.

Для показателя инфляция

Сравнивая полученное значение с табличными, получаем что остаточный ряд не автокоррелирован и модель адекватна, так как d < d1.

1.5. Методы выявления типа колеблемости

После выявления тренда проводится анализ колеблемости временного ряда. Наиболее часто встречаются следующие типы колеблемости:

– пилообразная (маятниковая);

– циклическая долгопериодическая;

– случайно распределенная во времени.

Колеблемость можно выявить следующими методами:

Расчет числа поворотных точек; Расчет коэффициента автокорреляции отклонений первого порядка.

Воспользуемся вторым способом определения типа колеблемости:

если коэффициент стремится к « –1 », то колеблемость пилообразная,

если к « +1 », то циклическая,

если к « 0 », то случайно распределенная во времени.

При подсчете коэффициента автокорреляции, были получены следующие данные, что соответствуют показателям коррелограммы.

Показатель	Коэффициент автокорреляции	Тип колеблемости
Сталь	0,749	Циклическая
Товарная продукция	0,784	Циклическая

1.6. Анализ сезонных колебаний

Сезонными называются периодические колебания, возникающие под влиянием смены времени года. Модель, учитывающая трендовую составляющую, сезонную составляющую S и случайную составляющую E,  может быть мультипликативной и аддитивной . Выбор мультипликативной или аддитивной модели осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. Если амплитуда колебаний приблизительно постоянна, то строят аддитивную модель временного ряда. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, то строят мультипликативную модель. Для анализа структуры временного ряда и для изучения взаимосвязи нескольких временных рядов требуется выявление и устранение сезонного эффекта (десезонализация уровней ряда).

Процесс устранения сезонной компоненты включает в себя следующие шаги:

выравнивание исходного ряда методом скользящей средней; расчёт значений сезонной компоненты S; устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных в аддитивной модели или в мультипликативной модели.

       Так как в модели рассматриваются только два показателя строим аддитивную модель.

Расчет оценок сезонной компоненты и выровненных значений показателя ВВП

Квартал	Итого за 4 квартала	Скользящая средняя за 4 квартала	Центрированная скользящая средняя,	Оценка сезонной компоненты
5,06	-	-	-	-
16,92	37,47	9,37	-	-
4,78	47,34	11,84	10,60	-  5,82
10,71	45,55	11,39	11,61	-  0,90
14,94	51,49	12,87	12,13	2,81
15,13	43,84	10,96	11,92	3,21
10,71
3,06	-

Показатели	Год	Номер кварталов, i
1	2	3	4
Оценка сезонной компоненты	1	-	-	-5,8208	-0,902
2	2,81	3,212	-	-
Итого	2,81	3,212	-5,8208	-0,902
Средняя оценка сезонной компоненты	2,806	3,211625	-5,821	-0,902
Скорректированное значение сезонной компоненты	2,982	3,3879375	-5,6444	-0,726

Для рассматриваемого показателя сумма средних значений сезонной компоненты равна

-0,705значит K=-0,705/4=-0,1763125

Проверка 2,982+3,387-5,644-0,726=0

Исходный временной ряд,	Скорректированное значение сезонной компоненты,	Скорректированный ряд,
5,1	2,98244	2,080
16,9	3,38794	13,529
4,8	-5,64444	10,425
10,7	-0,72594	11,436
14,9	2,98244	11,954
15,1	3,38794	11,739
10,7	-5,64444	16,356
3,1	-0,72594	3,789

Расчет оценок сезонной компоненты и выровненных значений показателя «Инфляция».

Квартал	Итого за 4 квартала	Скользящая средняя за 4 квартала	Центрированная скользящая средняя,	Оценка сезонной компоненты
39,26	-	-	-	-
16,83	81,17	20,29	-	-
19,40	47,82	11,96	16,12	3,27
5,67	41,26	10,31	11,14	-5,46
5,92	30,08	7,52	8,92	-2,99
10,26	27,09	6,77	7,15	3,12
8,22
2,68	-

Показатели	Год	Номер кварталов, i
1	2	3	4
Оценка сезонной компоненты	1	-	-	3,2744	-5,461
2	-2,99	3,117	-	-
Итого	-2,99	3,117	3,2744	-5,461
Средняя оценка сезонной компоненты	-2,994	3,11675	3,274	-5,461
Скорректированное значение сезонной компоненты	-2,478	3,63284375	3,7905	-4,945

Для рассматриваемого показателя сумма средних значений сезонной компоненты равна -2,064, значит K=-2,064/4=-0,51