- •А.С. Березина анализ данных
- •Предисловие
- •Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда
- •1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов
- •Производство молока в Кемеровской области
- •Численность работников здравоохранения, перед которыми организация имеет просроченную задолженность по заработной плате работников в Российской Федерации в 2013 году
- •Индекс потребительских цен в Кемеровской области (декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах)
- •Потребление сахара (кг) на душу населения в Кемеровской области
- •1.2. Методы оценки однородности исходных данных
- •1.3. Методика выявления и анализа аномальных наблюдений
- •Краткосрочные экономические показатели рф
- •Расчётная таблица примера 1.1.
- •1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов
- •ЛЕкция 2. Моделирование тенденции
- •2.1. Проверка гипотезы о существовании тренда
- •Промежуточные расчетные значения кумулятивного т-критерия
- •2.2. Методы выявления тенденции
- •Численность населения на одного врача в Кемеровской области
- •Расчетная таблица метода Фостера-Стюарта
- •2.3. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора класса, выравнивающих кривых
- •Лекция 3. Моделирование периодической компоненты
- •3.1. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели Алгоритм построения модели временного ряда, содержащего сезонные колебания:
- •Поквартальные данные по розничному товарообороту компании
- •Расчет коэффициента автокорреляции
- •Коррелограмма временного ряда товарооборота
- •Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в аддитивной модели.
- •Расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в мультипликативной модели
- •Лекция 4. Простейшие методы прогнозирования
- •4.1. Метод среднего уровня ряда
- •4.2. Метод среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •4.3. Метод среднего темпа роста
- •4.4. Оценка точности и надежности прогнозов
- •Лекция 5. Методы выбора трендовой модели прогноза
- •5.1. Прогнозирование на основе кривых роста
- •5.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •Лекция 6. Адаптивные модели прогнозирования
- •6.1. Сущность адаптивных методов
- •6.2. Экспоненциальное сглаживание
- •Индекс потребительских цен Кемеровской области
- •Экспоненциальные средние
- •6.3. Метод гармонических весов
- •Параметры уравнений отдельных фаз движения текущего тренда
- •Лекция 7. Прогнозирование динамических рядов, не имеющих тенденции.
- •Распределение знаков отклонений
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •Распределение знаков отклонений
- •8. Метод экспертных оценок
- •8.1. Методы и модели экспертных оценок
- •Матрица опроса
- •Матрица преобразованных рангов
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Матрица преобразованных рангов
- •8.2. Методы и модели выбора альтернатив
- •Частные критерии трех операторов
- •Нормализованные критерии
- •Лекция 9. Статистические методы обработки результатов экспертизы
- •9.1. Оценка согласованности мнений экспертов
- •9.2. Обобщение мнений экспертов
- •Список литературы
- •Содержание
- •Анализ данных
- •650992, Г. Кемерово, пр. Кузнецкий, 39
Список литературы
Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник. / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев М.: Финансы и статистика , 2001 – 228 с.
Елисеева, И. И. Эконометрика: учебник. / И. И. Елисеева М.: Финансы и статистика, 2010 -510 с.
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. –М.: Финансы и статистика, 2003.
Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. – М.: Вузовский учебник, 2004. – 144 с.
Содержание
Предисловие 3
Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда 4
1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов 4
1.2. Методы оценки однородности исходных данных 7
1.3. Методика выявления и анализа аномальных наблюдений 9
1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов 12
ЛЕкция 2. Моделирование тенденции 15
2.1. Проверка гипотезы о существовании тренда 15
2.2. Методы выявления тенденции 18
2.3. Выбор формы тренда 27
Лекция 3. Моделирование периодической компоненты 31
3.1. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели 31
Алгоритм построения модели временного ряда, содержащего сезонные колебания: 31
Лекция 4. Простейшие методы прогнозирования 45
4.1. Метод среднего уровня ряда 45
4.2. Метод среднего абсолютного прироста 47
4.3. Метод среднего темпа роста 49
4.4. Оценка точности и надежности прогнозов 51
Лекция 5. Методы выбора трендовой модели прогноза 56
5.1. Прогнозирование на основе кривых роста 56
5.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда 58
Лекция 6. Адаптивные модели прогнозирования 61
6.1. Сущность адаптивных методов 61
6.2. Экспоненциальное сглаживание 63
6.3. Метод гармонических весов 69
Лекция 7. Прогнозирование динамических РЯДОВ, не имеющих тенденции. 74
8. Метод экспертных оценок 78
8.1. Методы и модели экспертных оценок 78
8.2. Методы и модели выбора альтернатив 83
Лекция 9. Статистические методы обработки результатов экспертизы 87
9.1. Оценка согласованности мнений экспертов 87
9.2. Обобщение мнений экспертов 91
список литературы 93
Учебное издание
БерезинаАнна Сергеевна
Анализ данных
Конспект лекций для студентов
направления подготовки 080500 «Бизнес-информатика»
всех форм обучения
Подписано в печать 1.02.2014. Формат 60х84 1/16.
Гарнитура «Таймс». Усл. печ. л. 5. Тираж 20 экз. Заказ № 26
________________________________________________
Кемеровский институт (филиал) РГТЭУ.