Курсовая с практикой на тему Основные методы анализа временных рядов и их применение при обработке данных

Содержание:

1. Основные понятия и определения 3

2. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 4

3. Исходные данные исследования 5

4. Эконометрический анализ графика ряда 6

5. Общая характеристика ряда 9

5.1. Показатели вариации 10

6. Показатели динамики 12

6.1. Цепные показатели ряда динамики 12

6.2. Базисные показатели ряда динамики 13

6.3. Расчет средних характеристик ряда 14

7. Автокорреляция уровней временного ряда 14

7.1. Параметры автокорреляции 16

8. Сглаживание методом скользящей средней 17

9. Аналитическое выравнивание 19

9.1.Определение параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов 19

9.2.Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда 21

9.3. Сравнительный анализ моделей 28

10. Мультипликативная модель с учетом сезонной поправки 29

Выводы 31

Литература 32

Приложения 33

Введение:

Важнейшая задача статистического анализа – изучение изменения явлений во времени для их использования в практике прогнозирования. Прогнозирование – это оценка будущего на основе всестороннего анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Суть прогнозирования предполагает выявление возможных альтернатив развития, чтобы в перспективе можно было сделать обоснованный выбор оптимальной из них. Первоначальный этап прогнозирования всегда связан с анализом временных рядов, который позволяет охарактеризовать закономерности изменения исследуемого явления. Поэтому от качества проведения этого анализа зависит точность построения прогностической модели и верность принятия на ее основе управленческих решений, что необходимо для успешного ведения любой экономической деятельности.

Объектом исследования в данной работе является цена на нефть марки Brent. Данный показатель служит ориентиром для большинства экономик мира, поскольку его используют при составлении бюджетов, планов развития и бизнес-планов как государственные учреждения, так и крупнейшие частные корпорации, структуры и организации. Цена на нефть и ее производные (бензин, керосин, ДТ, мазут, битум, полимеры, пластмассы и пр.) учитывается практически всеми субьектами хозяйствования, т.к. она закладывается в стоимость транспортировки и производства товаров, а также в стоимость пассажирских перевозок. Поэтому анализ ситуации, своевременное и правильное определение тенденций на нефтяном рынке позволяет уменьшить издержки и увеличить прибыль как потребителям, так и компаниям, занимающимся непосредственно добычей и переработкой нефти.

Задачей исследования ставится выявить особенности и рассчитать характеристики временного ряда, выбрать вид уравнения тренда, определить его параметры и оценить их точность, в случае необходимости внести коррективы. Таким образом построить адекватную модель динамики цен на нефть.

Выполнения этой курсовой работы позволит изучить теоретические основы эконометрического анализа, моделирования, а также получить опыт проведения научно-аналитических работ и практических расчетов в данной сфере.

Фрагмент текста работы:

1. Основные понятия и определения

Временной ряд или ряд динамики – последовательность статистических данных, собранных в разные моменты времени, о значении каких-либо параметров исследуемого процесса. Каждое значение временного ряда называется уровнем временного ряда. Во временном ряде каждому уровню должно быть указанно время измерения или номер измерения по порядку. При анализе временного ряда исследователя интересуют не только статистические характеристики временного ряда, но и учитывается взаимосвязь измерений со временем .

Каждый временной ряд складывается из следующих основных составляющих (компонентов):

1. Тенденции, характеризующей общее направление динамики изучаемого явления. Аналитически тенденция выражается некоторой функцией времени, называемой трендом ( ).

2. Циклической или периодической составляющей, характеризующей циклические или периодические колебания изучаемого явления. Колебания представляют собой отклонения фактических уровней ряда от тренда. Объем продаж некоторых товаров, например, подвержен сезонным колебаниям. Сезонные колебания ( ) – периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период равный годовому промежутку. Конъюнктурные колебания ( ) связаны с большими экономическими циклами, период таких колебаний – несколько лет.

3. Случайной составляющей, которая является результатом воздействия множества случайных факторов ( ).

Тогда уровень ряда можно представить как функцию от этих составляющих (компонентов): .

В зависимости от взаимосвязи между составляющими может быть построена либо аддитивная модель: , либо мультипликативная модель: ряда динамики.