|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
страницы:
1
2
Текущая страница: 1
|
|
Башкирский Государственный Университет
Кафедра финансов и налогообложения
ПРИЛОЖЕНИЕ
к курсовой работе на тему:
Прогнозирование цены на
комьютер Pentium 166
на 19 декабря 1997 года.
Выполнила: студентка дн.от.
эк.ф-та,3-го курса,гр. 3.4ЭЮ
Хакимова Д.И.
Проверила: научный рук-ль,
доцент ,к.э.н.
Саяпова А.Р.
г. Уфа 1997 г.
Содержание приложения:
Удаление тренда различными способами используемые программой Statistika версии 4.3
Модель Holt (( =0.300,(=0.800)
Модель Winters (( =0.300,(=0.800)
Модель Брауна (( =0.300,(=0.800)
Регрессионная модель
Удаление тренда различными способами используемые программой Statistika версии 4.3
Я работала в программе Statistica 4.3 которая позволяет удалить тренд, исходя из ниже предложенных графиков можно увидеть различные способы для его удаления. Но эти способы не явились более подходящими, и поэтому представлены для анализа проделанной курсовой работе.
На этом графике использовался метод Trend subtract
(x=x-(a+b*t)), где а= 6.606, b = -0.52 .
Тренд в данном случае неудалился, так как сам тренд не линейный.
Сделав вывод, что тренд не линейный, я проделала попытку удалить тренд в Nonlinear Estimatoin получила следущее:
Model: PENTIUM = b1+b2/t+b3/t**2
N=62
Dep.var: PENTIUM loss (OBS - PRED)**2
FINAL loss:31.852464424 R=.67433
variance explained: 45.473%
b1
b2
b3
Estimate
4.34597
11.85681
-10.0804
График удаления тренда не линейным способом:
Выше описанным способом тренд тоже не удалился.
Модель Holt (( =0.300,(=0.800)
Примером адаптивной модели предназначенной для прогнозирования сезонных процессов, является модель Хольта. Эта модель предполагает мультипликативное объединение линейного тренда и сезонные составляющие во временном ряду.
Модель Хольта при ( = 0.300
Exp.smoothing: SO=6.534 TO = 0.49
TIME
SERIES
Summury of error
Lin.trend; no season;
Alpha= 0.300 Gamma=0.1
PENTIUM
Error
Mean error
.00731672825436
Mean absolute error
.13134104302219
Sums of squares
1.96424677027454
Mean squares
.03168139952056
Mean percentage error
.26328877539247
Mean abs. pers.
3.01698849598955
График по Хольту с ( = 0.300
Exp.smoothing: SO=6.534 TO = 0.49
CASE
SMOOTHED SERIES
16.12.97
3.379367
17.12.97
3.343613
18.12.97
3.307860
19.12.97
3.272107
Модель Хольта при ( = 0.800
Exp.smoothing: SO=6.534 TO = 0.49
TIME
SERIES
Summury of error
Lin.trend; no season;
Alpha= 0.800 Gamma=0.1
PENTIUM
Error
Mean error
.00315177373958
Mean absolute error
.05706002635321
Sums of squares
.48259413419920
Mean squares
.00778377635805
Mean percentage error
.12944834490985
Mean abs. pers.
1.26337346085392
График по Хольту с ( = 0.800
Exp.smoothing: SO=6.534 TO = 0.49
CASE
SMOOTHED SERIES
16.12.97
3.457111
17.12.97
3.423383
18.12.97
3.398655
19.12.97
3.355927
Модель Winters (( =0.300,(=0.800)
Модель Уйнтерса при ( = 0.300
Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52
TIME
SERIES
Summury of error
Lin.trend; no season; Alpha= 0.300 Delta=.100; Gamma=0.1
PENTIUM
Error
Mean error
.00850967552279
Mean absolute error
.13196744584935
Sums of squares
2.02519074270767
Mean squares
.03266436817876
Mean percentage error
.27239869561423
Mean abs. pers.
3.02001823889308
График по Уинтерсу с ( = 0.300
Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52
CASE
SMOOTHED SERIES
16.12.97
3.373012
17.12.97
3.337162
18.12.97
3.309019
19.12.97
3.283079
Модель Уйнтерса при ( = 0.800
Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52
TIME
SERIES
Summury of error
Lin.trend; no season; Alpha= 0.800 Delta=.100; Gamma=0.1
PENTIUM
Error
Mean error
Текущая страница: 1
|
|
|
|
|
 |
Предмет: Экономика
|
 |
Тема: Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г |
 |
Ключевые слова: экономико математические методы эконометрика, Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г, моделирование, математические, декабря, Экономико-математическое, эконометрика, Pentium, экономико, методы, Прогнозирование, Экономико-математическое моделирование, 166, компьютера, цены, 1997 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
