- •Анализ и прогнозирование финансовых процессов
- •Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов ………………………………………………………….7
- •Глава 8. Построение доверительных интервалов прогнозов ………………….210
- •Глава 9. Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей ………………………………………………………….232
- •Предисловие
- •Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов
- •1.1. Экономико-математические методы и модели исследования экономических процессов
- •1.2. Разновидности экономико-математических моделей и методов
- •1.3. Программные средства анализа экономических данных
- •1.4. Методика статистического анализа и прогнозирования данных
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Исследование структуры временных рядов экономических показателей
- •2.1. Понятие временного ряда
- •В таблице 2.4 представлен ряд динамики средних величин - Среднедушевые номинальные денежные доходы населения России в месяц,
- •2.2. Структура временного ряда
- •2.3. Оценивание однородности и направленности изменений финансовых процессов, представленными временными рядами
- •2.4. Статистические показатели измерения динамики финансовых процессов
- •2.5. Показатели и критерии устойчивости и колеблемости развития финансовых процессов
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 3. Прогнозирование финансовых процессов с использованием кривых роста
- •3.1. Основные этапы прогнозирования с использованием кривых роста
- •3.2. Характеристика кривых роста
- •3.3. Методы выбора кривых роста для выравнивания
- •3.4. Методы оценки параметров кривых роста
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 4. Сезонные колебания в финансовых процессах
- •4.1. Исследование сезонных колебаний в финансовых процессах
- •4.2. Статистические критерии выявления сезонных колебаний
- •4.3 Показатели измерения сезонности
- •4.4. Моделирование тренд-сезонных временных рядов
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 5. Адаптивные методы прогнозирования
- •5.1. Сущность адаптивных методов
- •5.2. Экспоненциальное сглаживание
- •5.3. Полиномиальные адаптивные модели
- •5.4. Адаптивные модели прогнозирования сезонных процессов
- •5.5. Метод эволюции
- •5.6. Модели авторегрессии и скользящего среднего
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 6. Оценка точности и адекватности модели
- •6.1. Оценка адекватности модели
- •Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю.
- •6.2. Оценка точности модели
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 7. Применение регрессионных моделей для прогнозирования
- •7.1.Типы регрессионных моделей
- •7.2. Определение зависимости между моделируемыми показателями и определяющими их факторами
- •7.3. Оценка тесноты линейной и нелинейной связи
- •7.4. Линейная модель парной регрессии. Оценка значимости параметров линейной регрессии
- •7.5. Нелинейная регрессия
- •Полиномы разных степеней -;
- •7.6. Модель множественной регрессии
- •7.7. Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность
- •7.8. Регрессионные модели с фиктивными переменными
- •7.9. Прогнозирование в регрессионных моделях
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 8. Построение доверительных интервалов прогнозов
- •8.1. Методы и критерии, используемых при построении доверительных интервалов
- •8.2. Доверительные интервалы при получении оценок по моделям регрессии
- •8.3.Оценка доверительных интервалов в моделях экономического прогнозирования
- •Доверительный интервал для тренда в общем виде определяется как
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 9. Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей
- •9.1. Алгоритм методики оценивания доверительных интервалов прогнозов
- •9.2. Практическая реализация методов прогнозирования
- •(По индексам)
- •Контрольные вопросы и задания
- •Литература
- •Шелобаев Сергей Иванович
Контрольные вопросы и задания
Дайте определение временного ряда.
Назовите основные признаки классификации временных рядов. Приведите примеры временных рядов различных видов.
Какие требования предъявляются к составлению временных рядов?
Какие структурообразующие элементы (компоненты) выделяют при моделировании экономических процессов? Дайте их характеристику.
Какая модель временного ряда называется аддитивной (мультипликативной)?
Какие графики используются для изображения временного ряда?
Какие процедуры выполняют в ходе предварительного анализа временного ряда?
Какие методы выявления аномальных уровней временного ряда существуют?
С помощью каких методов определяется наличие тенденции во временном ряду?
Поясните сущность методов сглаживания.
На какие группы делятся методы сглаживания?
Перечислите основные шаги алгоритма сглаживания по простой скользящей средней.
Как проводится сглаживание временного ряда с периодическими колебаниями?
В чем состоит отличие алгоритма метода взвешенной скользящей средней от простой?
Сколько значений теряется при использовании скользящей средней с длиной интервала сглаживания m =7?
В чем состоит особенность метода экспоненциального сглаживания?
Объясните, как выбирается сглаживающий параметр α при реализации процедуры экспоненциального сглаживания.
С помощью каких статистических показателей описывается динамика экономических процессов?
Какая взаимосвязь существует между цепными и базисными коэффициентами роста?
Что такое автокорреляция уровней временного ряда?
Что такое автокорреляционная функция?
Что дает анализ автокорреляционной функции?
Дайте определение устойчивости временного ряда.
Какие показатели используются для характеристики колеблемости уровней временного ряда?
Как рассчитывается коэффициент устойчивости временного ряда?
Назовите основные типы колебаний во временных рядах.
В таблице приведены данные о выручке от реализации продукции предприятием, в тыс. руб.:
|
Период |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
Выручка от реализации продукции тыс.руб. |
456 |
476 |
566 |
522 |
662 |
687 |
702 |
743 |
721 |
752 |
784 |
767 |
Определить наличие аномальных уровней методом Ирвина.
28. Для временного ряда, приведенного в задании 27, определить наличие тренда во временном ряду используя:
а) критерия серий, основанный на медиане;
б) критерий «восходящих» и «нисходящих» серий;
в) метод проверки разности средних уровней;
г) метод Фостера-Стьюарта.
29. Сгладить временной ряд, приведенный в задании 27, используя
а) пятичленную простую скользящую среднюю;
б) пятичленную взвешенную скользящую среднюю;
в) методом экспоненциального сглаживания, приняв сглаживающий параметр α=0,4.
Результаты сглаживания показать на рисунке.
30. В таблице приведены данные о доходах от операций с коммерческими кредитами, на начало месяца в тыс. руб.
|
Месяц |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
Доход от операций с кре-дитами, тыс.руб. |
2380 |
2978 |
3270 |
3451 |
3633 |
3733 |
4008 |
4235 |
4467 |
4439 |
4590 |
5110 |
Определить средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста.
31. Для временного ряда, приведенного в задании 30 рассчитать три первых коэффициента автокорреляции, сделайте вывод об их значимости. Построить график автокорреляционной функции.