- •Международный консорциум «Электронный университет»
- •Раздел I.
- •1.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании социально-экономических явлений и процессов
- •1.2. Модель как отображение действительности
- •1.3. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа
- •1.4. Характеристика информационной базы и основные принципы ее формирования
- •1.5. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании
- •Табулированные значения λt
- •Раздел II.
- •2.1. Временные ряды, их характеристики и задачи анализа. Требования к исходной информации
- •Классификация временных рядов
- •2.2. Основные особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам ряда
- •2.3. Моделирование тенденции
- •Промежуточные расчетные значения слагаемых кумулятивного т-критерия
- •Расчет кумулятивного критерия для проверки гипотезы о линейной форме тренда
- •Расчетная таблица для определения тенденции в ряду динамики числа зарегистрированных разбоев в рф методом Фостера-Стюарта
- •Уровни и фазы временного ряда
- •Уровни групп
- •Расчет 3-х и 4-членных скользящих средних объема платных услуг населению рф
- •Динамика объема платных услуг населению одного из регионов рф за период январь-декабрь 2009 г. И определение параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов
- •2.4. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора класса выравнивающих кривых
- •Расчетная таблица реализации дисперсионного метода анализа в оценке трендовых моделей объема платных услуг населению одного из регионов рф за период январь-декабрь 2009 г.
- •2.5. Моделирование случайного компонента
- •Расчетная таблица для определения параметров линейного тренда, описывающего тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров параболы второго порядка, описывающей тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от линейного тренда)
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от параболы второго порядка)
- •2.6. Модели периодических колебаний
- •I. Метод абсолютных разностей (таблица 2.22):
- •Распределение дисперсии между гармониками
- •2.7. Модели связных временных рядов
- •Для проверки автокорреляции в уровнях ряда также используется критерий Дарбина-Уотсона. Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется с помощью случайной величины:
- •Приведите классификацию статистических моделей.
- •Раздел III.
- •3.1. Сущность и классификация статистических прогнозов
- •3.2. Простейшие методы прогнозной экстраполяции
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего темпа роста
- •3.3. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •3.4. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •Если временной ряд описывается параболой второго порядка:
- •3.5. Прогнозирование на основе кривых роста
- •Расчетная таблица определения промежуточных расчетов кривой Гомперца
- •3.6. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •1. Цели, задачи изучения дисциплины и сферы профессионального применения
- •2. Необходимый объем знаний для изучения данной дисциплины
- •3. Перечень основных тем
- •Тема 1. Методологические аспекты анализа и статистического моделирования временных рядов
- •Тема 2. Методологические вопросы статистического прогнозирования
- •Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда
- •Тема 4. Моделирование основной тенденции временного ряда
- •Тема 5. Моделирование случайной компоненты временного ряда
- •Тема 6. Моделирование периодической компоненты временного ряда
- •Тема 7. Моделирование связных временных рядов
- •Тема 8. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений
- •Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •4. Для самопроверки и проведения итогового контроля необходимо:
- •Вопросы для самопроверки:
- •Тема 1. Методологические аспекты анализа и моделирования временных рядов
- •Тема 2. Моделирование основной тенденции временного ряда
- •Тема 3. Моделирование случайной компоненты временного ряда
- •Тема 4. Моделирование периодической компоненты временного ряда
- •Тема 5. Моделирование связных временных рядов
- •Тема 6. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений
- •Тема 7. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •Распределение Стьюдента (t – распределение)
- •Приложение 3 Распределение Фишера-Снедекора (f-распределение)
- •Значения для различных значений t
- •Значения средней и стандартных ошибоки
- •Приложение 6 Критические значения кумулятивного т-критерия
- •Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции ( для 5%-ного уровня значимости)
- •7. Объективизация прогноза – это:
- •21. Тенденция дисперсии – это:
- •1.2. Задачи изучения дисциплины
- •2. Содержание дисциплины
- •Распределение учебного времени
- •2.1. Лекционные занятия
- •Тема 8. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений
- •Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •2.2. Практические занятия
- •2.3. Содержание практических занятий
Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда
Цель изучения: рассмотреть комплексную методику априорного анализа исходных данных и на этой основе научить студентов определять пригодность массива информационной базы при прогнозировании социально-экономических явлений.
Дидактические характеристики Темы 3:
Методы оценки однородности совокупности исходных данных по временным рядам. Традиционные статистические методы в анализе однородности статистической совокупности. Графический метод в анализе временных рядов.
Изучив данную тему, студент должен:
Знать:
сущность и этапы проведения априорного анализа исходных данных, представленных временными рядами;
методы выявления аномальных наблюдений и алгоритм их практической реализации;
методику корректировки аномальных наблюдений различными методами;
методы анализа однородности совокупности, выделения однородных групп и подгрупп – временных интервалов, и алгоритм расчета показателей статистического оценивания степени однородности.
Уметь: применять методы априорного анализа при проверке пригодности исходных данных, представленных временными рядами, для прогнозирования количественными статистическими методами с учетом специфики конкретного социально-экономического явления или процесса, анализировать причины возникновения во временных рядах аномальных наблюдений и применять методы и способы их устранения или корректировки, в случае возможности и необходимости этого процесса.
Приобрести навыки работы с первичными данными в аспекте проведения комплексного качественного их анализа.
При изучении Темы 3 необходимо:
Читать учебник:
учебное пособие под ред Садовниковой Н.А. и Шмойловой Р.А., М.: МЭСИ, 2007. – РАЗДЕЛ II;
«Теория статистики» под ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2008, стр. 205–211, стр. 473–477, стр. 487;
учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование» под. ред. Рабиновича П.М., ч. 2. – М.: МЭСИ, 1980, стр. 14–24;
учебное пособие «Статистическое моделирование и прогнозирование», 1990, стр. 45–52, стр. 67–69.
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: анализ, экономико-статистический анализ, статистическая информация, требования, предъявляемые к статистической информации, априорный анализ, однородность совокупности, инвариантный анализ и его сущность, предельные значения, пороговые значения, объективизация прогноза, аномальные наблюдения, виды ошибок аномальности.
Для выполнения заданий необходимо:
Охарактеризовать исходный временной ряд социально-экономического явления, предварительно рассчитав средние показатели и показатели вариации.
На основе визуального анализа данных сделать предположение о возможных значениях аномальных наблюдений.
Рассчитать и провести сравнительный анализ аналитических показателей временного ряда.
Проанализировать отклонения эмпирических значений от среднего уровня временного ряда и сделать предположение о наличии аномальных наблюдений.
Выявить аномальные наблюдения одним их предложенных методов.
Проанализировать характер возникновения аномальности.
Скорректировать совокупность исходных данных на предмет наличия аномальных наблюдений.
Проверить совокупность исходных данных на однородность всеми известными критериями. Проанализировать результаты.
Для самооценки Темы 3
Необходимо выполнить следующее задание: по данным любого статистического ежегодника или по данным, отобранным в п. 4.4 темы 1 выбрать одномерный временной ряд статистического показателя, характеризующего социально-экономическое явление или процесс и проанализировать его согласно условию задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Ответить на вопросы 1, 2, 3, 4 вопросов для самопроверки.
План семинарских и практических занятий по Теме 3
Обсуждение вопросов:
что понимается под однородностью данных с позиций статистического прогнозирования;
каковы основные причины, вызывающие неоднородность совокупности данных;
охарактеризуйте содержательные и формальные способы выявления неоднородности;
каковы наиболее используемые алгоритмы выявления неоднородности совокупности;
охарактеризуйте причины аномальных наблюдений во временных рядах;
охарактеризуйте методы выявления и корректировки аномальных наблюдений.
Выполнение задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».