Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г

Название: Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: реферат Добавлен 05:52:35 03 июля 2005 Похожие работы
Просмотров: 429 Комментариев: 3 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Башкирский Государственный Университет

Кафедра финансов и налогообложения


КУРСОВАЯ РАБОТА


НА ТЕМУ:

Прогнозирование цены компьютера

Pentium166 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 :


ВВЕДЕНИЕ


ГЛАВА 1. Характеристика прогнозирования

1.1. Сущность методов прогнозирования


ГЛАВА 2. Постановка задачи


ГЛАВА 3. Сбор и предварительная обработка данных

3.1. Характеристика временного ряда

3.2. Источник информации

3.3. Принцип сбора данных


ГЛАВА 4. Компонентный анализ


ГЛАВА 5. Регрессионная модель


ГЛАВА 6. Прогнозирование на основе модели АРСС


ЗАКЛЮЧЕНИЕ


СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


ВВЕДЕНИЕ


В настоящее время, решением задачи дальнейшего повышения эффективности производства может быть осуществлено на основе использования достижений науки, в том числе экономико-математического моделирования и вычислительной техники. Проникновение математики в экономику, прогнозирование и управление является определяющей особенностью .

Ускорение темпов математизации в экономике объясняется сложностью экономических систем, анализ которых невозможен без точных методов.

Появление ЭВМ , новых компьютерных программ, компьютерных систем, глобальной сети Internet привлекло к расширению экономико-математических исследований, так как позволило резко сократить время, необходимое для решения сверхбольших задач. Основными направлениями экономического и социального развития на ближайшую перспективу предусматривается обеспечить значительный рост объема производства вычислительной техники, повышения ее надежности.

Экономика и ЭВМ тесно связаны между собой, хотя бы потому что нашли широкое применение в практической деятельности органов и служб снабжения и сбыта, экономисты по материально-техническому снабжению должны хорошо знать математические методы и модели, которые могут быть использованы для совершенствования деятельности сферы обеспечения народного хозяйства материальными ресурсами.

В данной курсовой работе я рассматриваю исследование динамики цен на Pentium166, ведущей компьютерной фирмы “ВИСТ-АРСЕНАЛ”, на основе различных моделей. Данный объект прогнозирования был выбран в соответствии с тем, что в настоящее время все больше предпочтение отдается компьютерам, и их роль в экономике не мало важна.


ГЛАВА 1. Характеристика прогнозирования.


В современных условиях на развитие экономики страны существенное влияние оказывает прогнозирование .

Прогноз является научным предвидением на основании имеющихся данных направления, характера каких либо явлений.

Прогнозирование:

  1. Процесс научного предвидения будущего состояния предмета или явления на основании анализа его прошлого и настоящего ; систематическая научно обоснованная информация о качественных и количественных характеристиках развития этого предмета или явления в перспективе. Результатом прогнозирования является прогноз.

  2. Экономическое прогнозирование - научное предвидение наиболее вероятных изменений состояния, структуры и динамики народного хозяйства, отдельных его элементов в будущем; предварительная стадия перспективного планирования. Важнейшей чертой методологии прогнозирования является системный подход.

  3. Научно-техническое прогнозирование - система оценок возможных целей и путей развития науки и техники, ожидаемый результатов научно-технического прогресса; составная часть экономического прогнозирования. Включает в себя : прогноз проведения научно-исследовательских работ в соответствии с целями, будущими потребностями общества; программный этап прогнозирования на котором определяют меры по реализации целей развития науки и техники; организационный этап , на котором определяются конкретные условия , необходимые для выполнения различных вариантов программ.

Прогнозирование содержит в себе две главные цели: первая - это что будет в будущем, каков прогноз, и вторая - как достигнуть ожидаемого прогноза преодолев все препятствия и сделать прогноз желаемым.

Прогнозирование можно разделить на три формы предвидения:

  • Гипотеза - предположение, истинность которого недоказана. Доказанная гипотеза становится истиной. Различают гипотезу как метод развития научного знания, включающий выдвижение и предстоящую экспериментальную проверку предположения, и как структурный элемент научной теории.

  • Прогноз - вносит большую определенность в экспериментальную проверку, определяет более точное состояние объекта.

  • План - раннее составленный порядок действий, включающий заранее предшествующих гипотез и прогнозов, которые сочетаются различными способами. План может составляться до прогноза, а также следовать за прогнозом, прогноз может развиваться одновременно с разработкой плана.

В основе прогнозирования лежит предпосылка, что зависимость в потреблении , существующая в прошлом, сохраниться и в будущем.


Возможные разновидности прогнозов можно представить в виде следующего ряда:

1. Экономические прогнозы - носят преимущественно общий характер и служат для описания состояния экономики в целом по компании или по конкретным изделиям.

2. Прогнозы развития конкуренции - характеризуют возможную стратегию и практику конкурентов, их долю на рынке и так далее.

3. Прогнозы развития технологии - ориентируют пользователя относительно перспектив развития технологий.

4. Прогнозы состояния рынка - используются для анализа рынка товаров.

5. Социальное прогнозирование - исследует вопросы, связанные с отношением людей к тем или иным общественным явлениям.

Экономические прогнозы можно подразделить на три части:


  1. По масштабности объекта прогнозирования (глобальные прогнозы, макропрогнозы, межотраслевые и межрегиональные прогнозы, региональные прогнозы, прогнозы развития народнохозяйственного комплекса, отраслевые прогнозы, микропрогнозы).

  2. По времени упреждения (долгосрочные прогнозы (от 5 до 20 лет и более), среднесрочные прогнозы (от 1 до 5 лет), краткосрочные (от нескольких месяцев до 1 года), оперативные (до одного месяца)).

  3. По цели прогнозирования (поисковый прогноз, нормативный прогноз).

В современных условиях в силу динамичности процессов, возрастание неопределенности информацией, наиболее актуальным делом и реальным делом, становится краткосрочное прогнозирование. при краткосрочном прогнозировании наиболее важным являются последние данные исследуемого процесса, а не тенденции сложившиеся на всем периоде предыстории.

1.1. Сущность методов прогнозирования


В настоящее время существует множество методов прогнозирования, каждый метод содержит множество приемов мышления , имеет свою отличительную особенность. Более эффективными методами прогнозирования, являются те , которые учитывают неравноценность различных уровней ряда.

Для прогнозирования используются различные математические методы от давно изученных и применяемых в математической статистике корреляционных и регрессионных моделей до новых методов экспоненциального сглаживания.


Разработка прогнозов опирается на следующие группы методов прогнозирования:

Качественные методы, Анализирузируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:

  • Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;

  • Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;

Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Из всей совокупности возможных методов анализа, вероятно, одним из наиболее перспективных является балловый метод. Его можно использовать не только для прогнозирования, но и для планирования и для анализа. Этот метод позволяет объективизировать совокупность субъективных мнений.

Впервые балловый метод был разработан и использован аналитиками из США для оценки оборонной мощи Советского Союза.

В настоящее время балловый метод широко используется при решении множества задач планирования и прогнозирования в условиях ограниченности исходных данных, например определение возможных вариантов решения управленческой задачи с количественным исчислением предпочтительности каждого из вариантов, количественной оценки степени влияния на анализируемый объект различных факторов и многих других.

В каждом конкретном случае этапы и последовательность их проведения имеют свою специфику, тем не менее существует общая методология баллового метода, которую в формализованном варианте можно представить следующим образом:

  • формулирование цели проведения экспертного анализа;

  • определение группы специалистов , обеспечивающей проведение экспертизы;

  • разработка и обеспечение проведения экспертного анализа;

  • формирование группы экспертов, участвующих в экспертизе;

разработка анкеты с формулированием вопросов, исключающих их двоякую трактовку и ориентированных на количественную оценку;

  • проведение анкетирования;

  • анализ анкет;

проведение анкетирования во второй, третий, четвертый раз, в зависимости от сложности исследования и требуемой точности;

  • обобщение результатов.

    В основном исполнение практически всех этапов носит технический характер. Полученные результаты могут быть использованы для принятия управленческих решений. Следует еще раз отметить, что метод экспертных оценок универсален и пригоден для решения различных проблем. Все виды экспертных оценок, кроме индивидуального интервьюирования экспертов, предполагают коллективное участие экспертов в работе.

    Метод Дельфы представляет набор процедур, выполняемых в определенной очередности и имеющих целью формирования группового мнения по проблеме, характеризующейся недостаточностью информации для использования других методов. Метод Дельфы - это типичный представитель методов группового анкетирования. Опрос экспертов осуществляется либо через внешние устройства ЭВМ, либо с помощью опросных листов, ка правило в несколько туров. Результаты опросов обрабатываются, с целью получения среднего из крайних мнений. От тура к туру ответы экспертов носят более устойчивый характер, перестают изменятся. Такое положение служит основанием для прекращения опросов.

    Методы экстраполяции представляют предположение о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта , и заключаются в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее. Сущность этих методов заключается в том, что на основе статистической обработки и анализа динамического ряда определяется его тенденция, так называемый тренд ряда. Группу простых методов экстраполяции, составляют методы прогнозирования , основанные на предположении относительного постоянства в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Группа сложных методов экстраполяции, основана на выявлении основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд.

    Методы многофакторного моделирования подразделяются на методы логического, информационного, статистического моделирования. Логическое моделирование представляет собой метод исторической аналогии, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с другим одинаковым объектом , опережающим первым в своем развитии. Методы информационного моделирования составляют специфическую область в прогнозировании. методы статистического прогнозирования описывают взаимосвязи признаков-факторов и результативных признаков, систему уравнений взаимосвязанных рядов динамики.

    Нормативный метод прогнозирования устанавливает определенный отрезок времени фиксированной системы норм. Инструментами нормативного метода служат теория графов, матричный подход.

    Неформальные методы прогнозирования Наглядная информация - информация получаемая от средств массовой информации (кроме печатных органов), а также смежников, поставщиков, конкурентов. Материальные расходы получения такой информации незначительны, однако требуют большого количества времени. Письменная информация - информация, получаемая из печатных источников периодической печати. Так же, как и наглядная, письменная информация не имеет глубокого характера и быстро устаревает. Промышленный шпионаж - информация, полученная посредством промышленного шпионажа, изначально, как важнейшая, находится под защитой пользователя. Такая информация является наиболее ценной.

    Количественные методы прогнозирования Применение таких методов целесообразно в случаях устойчивой экстраполяционной направленности исследуемого явления. Иначе говоря, лишь тогда, когда можно предположить, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно ожидать и в перспективе, имеющейся информации достаточно для внесения возможных корректив и выявления статистически достоверных зависимостей.


ГЛАВА 2. Постановка задачи.


Целью работы служит исследование изменений цен на компьютер начального уровня модификации Pentium166, базирующегося на платформе Triton (430VX Chipset), с процессором ADM в корпусе MiniTower, в комплект также входит клавиатура, мышь Mitsumi, монитор Sumsung-14”3Ne. Наблюдение производится с 14.10.96 г. по 15.12.97г., прогнозирование цены на 19.12.97г.

Краткие сведения о компьютерах и выбранной модели.


Сегодня трудно, даже невозможно представить себе такую область человеческой деятельности, где бы не использовались компьютеры.

Компьютер - это машина для обработки информации. Поэтому у любого компьютера должны быть устройства, через которые в него поступает информация; устройства где она хранится и обрабатывается, и , наконец , устройства для вывода результатов.

Данная конфигурация модели Pentium166 содержит все необходимые компоненты, для работы на компьютере. Ведь без мыши, клавиатуры и монитора он не представляет собой ничего, потому что вводить информацию без указанных конфигураций становится невозможным. Конфигурация модели Pentium166: платформа Triton (430VX Chipset), с процессором ADM в корпусе MiniTower, клавиатура, мышь Mitsumi, монитор Sumsung-14”3Ne; на сегодняшний день устарела, хотя еще в прошлом году стояла в ряду первых и дорогих. И будет не удивительно, если через некоторое время вовсе пропадет из числа окупаемых себя моделей. Время не стоит на месте и на смену данной модели прийдет другая, более сильная и современная.


ГЛАВА 3. Сбор и предварительная обработка данных.


3.1. Характеристика временного ряда.


Временным рядом называется последовательность наблюдений упорядоченная во времени. Основной чертой выделяющей анализ временных рядов среди других видов статистического анализа, является существенность порядка, в котором производится наблюдение. Если во многих задачах наблюдение статистически независимо, то во временных рядах, они как правило зависимы и характер этой зависимости может определяться положением наблюдений в последовательности; природа ряда и структура порождающая ряд процессов, могут предопределять порядок образования последовательности . Почти в каждой области встречаются явления, которые интересно изучать, их развитие, изменение во времени. В повседневной жизни могут быть примером : метеорологические условия, цены на тот или иной товар, с течением времени изменяется деловая активность, режим протекания того или иного процесса и т.д.

Характерная черта временных рядов - это особенности трактовки понятие непрерывности и дискретности. Существует непрерывность во времени и непрерывность переменной. Измерение цены на Pentium166 может производится непрерывно, при этом наблюдение можно фиксировать в виде графика. Я ограничиваюсь только временными рядами, представляющие собой дискретную последовательность наблюдений, происходимые через регулярные промежутки, т.е. через равные промежутки времени. Календарные неприятности не возникали, т.к. фирма “ВИСТ-АРСЕНАЛ”, любезно предоставила “прайс-листы” составленные в дни после получения товара, а товар поставлялся машиной независимо от “выходных” и “празднуемых” дней, в каждое Воскресение недели.

Общий вид временного ряда выглядит следующим образом:


U(t) = y(1) + y(2) + ... +y(n),

где t - порядковый номер наблюдения ( t = 1, 2, ... n )

n - уровни временного ряда


Формально задача прогнозирования сводится к получению оценок значений ряда на некотором периоде будущего, т.е. к получению значения вида:

Y(t), t = n + 1, n + 2...

При использовании методов экстраполяции исходят из предположения о сохранении закономерностей прошлого развития на период прогнозирования. Во многих случаях при разработке оперативного и краткосрочного прогноза эти предположения являются справедливыми.

Статистические методы исследования исходят из предположения о возможности представления уровней временного ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития.

Классической моделью временных рядов является четырех компонентная модель:

U(t) = f(t) + S(t) + n(t) + e(t) ,

где f(t) - тренд (долговременная тенденция развития);

S(t) - сезонная компонента;

n(t) - колебания относительно тренда с большей или меньшей регулярностью;

e(t) - случайная (нерегулярная, несистематическая) компонента;

m ( et ) = 0

cov (et1,et2)=0

("t1 и t2)


Случайная компонента удовлетворяющая этим условиям называется “белым шумом”, т.к. ее спектр похож на спектр белого цвета.

Таким образом задача анализа временных рядов сводится к определенности наличия той или иной компоненты, расчленения на отдельные компоненты синтезу модели, использование модели для прогнозирования и управления процесса.


3.2. Источник информации.

Данные для моделирования были взяты из “прайс-листов” ведущей компьютерной фирмы “ВИСТ-АРСЕНАЛ”. Объектом моделирования выступает компьютер модели Pentium166, базирующегося на платформе Triton (430VX Chipset), с процессором ADM в корпусе MiniTower, в комплект также входит клавиатура, мышь Mitsumi, монитор Sumsung-14”3Ne.


Дата

Pentium166

T

Дата

Pentium166

T

14.10.96

6.509

1

19.05.97

5.450

32

21.10.96

6.468

2

26.05.97

5.442

33

28.10.96

6.351

3

02.06.97

5.431

34

04.11.96

6.289

4

09.06.97

5.422

35

11.11.96

6.193

5

16.06.97

5.410

36

18.11.96

6.115

6

23.06.97

5.342

37

25.11.96

6.103

7

30.06.97

5.298

38

02.12.96

5.989

8

07.07.97

4.899

39

09.12.96

5.973

9

14.07.97

4.585

40

16.12.96

5.889

10

21.07.97

4.422

41

23.12.96

5.861

11

28.07.97

4.395

42

30.12.96

5.689

12

04.08.97

4.297

43

06.01.97

5.601

13

11.08.97

4.215

44

13.01.97

5.632

14

18.08.97

3.985

45

20.01.97

5.590

15

25.08.97

3.765

46

27.01.97

5.588

16

01.09.97

3.653

47

03.02.97

5.580

17

08.09.97

3.672

48

10.02.97

5.571

18

15.09.97

3.665

49

17.02.97

5.563

19

22.09.97

3.660

50

24.02.97

5.571

20

29.09.97

3.652

51

03.03.97

5.569

21

06.10.97

3.650

52

10.03.97

5.563

22

13.10.97

3.643

53

17.03.97

5.552

23

20.10.97

3.640

54

24.03.97

5.542

24

27.10.97

3.632

55

31.03.97

5.531

25

03.11.97

3.612

56

07.04.97

5.530

26

10.11.97

3.593

57

14.04.97

5.522

27

17.11.97

3.564

58

21.04.97

5.502

28

24.11.97

3.514

59

28.04.97

5.500

29

01.12.97

3.510

60

05.05.97

5.480

30

08.12.97

3.508

61

12.05.97

5.463

31

15.12.97

3.498

62


3.3 Принцип сбора данных.


Данные были собраны путем просмотра “прайс-листов” за период с 14.10.97 по 15.12.97 , которые фирма хранила как в базе данных компьютера, в глобальной сети Internet, а так же и в “подшитом” виде.

График исходных данных.



ГЛАВА 4. Компонентный анализ.


Оценка Тренда.


Тренд - это некоторая функция времени. Тренд характеризует основную закономерность движения во времени, свободную в основном (но не полностью) от случайных воздействий.

Обычно полученная траектория связывается исключительно со временем. Предполагается, что рассматривая любое явление как функцию времени, можно выразить влияние всех остальных факторов. Механизм их влияния в явном виде не учитывается. Исходя из вышесказанного под трендом понимается регрессия на время. Более общее понятие тренда весьма удобное на практике, - это детерминированная составляющая динамики развития, определяемая влиянием постоянно действующих факторов. Отклонения от тренда являются случайной составляющей.

Оценка тренда возможна на основе двух подходов:

  • оценка на основе гладких функций х = f(x); (параметрические методы)

  • на основе разного рода скользящих средних (непараметрические методы)


Я оценивала тренд методом вторых разностей.


X - 0.000-1.00*X(t-1); X-0.000-1.00*x(t-1)


Удаление Тренда


Иногда из некоторых временных рядов нужно удалить линейный ил медленно меняющийся тренд . Такого рода тренды наблюдаются в рядах, например, при суммировании одной или нескольких компонент, приводящим к ошибкам двух типов. Во-первых при неправильной калибровке нулевой точки каждый момент отбора данных будет возникать небольшая ошибка. После суммирования эта постоянная величина даст прямую. Такой линейный тренд может привести к большим ошибкам при определении плотности спектра мощности и в связанных с этим вычислениях . Ошибка второго типа возникает из-за возрастания в процессе суммирования мощности, соответствующей низкочастотному шуму. Как правило такой шум в данных всегда есть. При суммировании он обретает форму случайного, но медленно меняющегося тренда. Насколько быстро меняется такой тренд, до некоторой степени зависит от интервала квантования.

Наилучшим способом удаления тренда служит применение высокочастотных фильтров. Полимиальный тренд можно удалять методом наименьших квадратов. Если требуется удаление многочленов только низких порядков, то решение соответствующей системы методом обратной матрицы можно свести к непосредственному вычислению коэффициентов с использованием памяти ЭВМ.

После того как удалили тренд, то получили стационарный ряд.

На графике можно увидеть остатки после удаления тренда.



Стационарный ряд выглядит как не совсем регулярные колебания, около некоторого среднего уровня.

Стационарный случайный процесс может быть представлен в виде суммы гармонических колебаний различных частот, называемых гармониками.

Функция, описывающая распределение амплитуд этого процесса по различным частотам, называется спектральной плотностью. График называется спектром.

Спектр (периодическая шкала).



Спектр показывает, какого рода колебания преобладают в данном процессе, какова его внутренняя структура.

Стационарная случайная функция Х(t) может быть представлена ввиде канонического разложения:

Ґ

X(t) = е (UkCOSWkT + VkSINWkT)

k=0


где Uk,Vk - некоррелированные случайные величины с математическими ожиданиями, равными нулю, и одинаковыми дисперсиями, т.е.

D(Uk) = D(Vk ) = Dk.

Такое разложение называется спектральным разложением стационарного случайного процесса X = Х(t). Спектр стационарной случайной функции описывает распределение дисперсий по различным частотам.

Дисперсия стационарной случайной функции равна сумме дисперсий всех гармоник ее спектрального разложения.

Отсюда делаем вывод, что дисперсия величины Х(t) определенным образом распределена по различным частотам: одним частотам соответствует большая дисперсия, другим - меньшая дисперсия.

Функция x(w) = Dk/W называется спектральной плотностью дисперсии или спектральной плотностью стационарной случайной функци Х(t).

При анализе временных рядов применяется спектральный анализ стационарных случайных функций.

Целью спектрального анализа временных рядов является оценка спектра ряда. Спектром временного ряда, является разложение дисперсии ряда по частотам для определения существенных гармонических составляющих.


Значение спектра оценивается по формуле:


m

f (Wj ) = 1/2p {hoco+2 е hk ck cos Wj k}

k=1


где Wj - частоты, для которых оцениваются спектры:

Wj =p j/ ; j = 1,2,...m;


где ck - автоковариационная функция;


hk - специально подобранные веса значений ковариационной функции,

зависящие от частоты m;

hk - еще называют кореляционным окном;

m - целое число называемое точкой усечения или числом

используемых сдвигов и представляющее собой число частотных

полос, для которых оценивается спектр.

Чем больше m , тем больше точек оцениваемого спектра, а следовательно, и больше дисперсия оценки в каждой точке.

Чем меньше m, тем лучше оценка.

Величина m зависит от длины временного ряда.

На графике где изображен спектр можно проследить возрастание и убывание спектра, на графике также можно наблюдать пики т.е. отклонения от тренда.

Но также исходя из этого, можно увидеть что временной ряд не имеет периодичности, т. е. нет исходных повторяющихся особенностей ряда.

Кроме того, спектральный анализ можно еще рассмотреть путем изучения сезонных колебаний. Это бы позволило выявить периодические составляющие исследуемого ряда с целью повышения точности прогнозирования.

В данной работе удаление сезонной компоненты не представляет возможности, так как исследуемый ряд не имеет сезонности.


11


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:


  1. Удаление тренда различными способами используемые программой Statistika версии 4.3

  2. Модель Holt (a =0.300,a=0.800)

  3. Модель Winters (a =0.300,a=0.800)

  4. Модель Брауна (a =0.300,a=0.800)

  5. Регрессионная модель

  1. 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.


  1. Модель Holt (a =0.300,a=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 a = 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 a = 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 a = 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 a = 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 (a =0.300,a=0.800)


Модель Уйнтерса при a = 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 a = 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 a = 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

.00387269483310

Mean absolute error

.06040575200437

Sums of squares

.54276104822497

Mean squares

.00875421046649

Mean percentage error

.14058659957529

Mean abs. pers.

1.32624409579650


График по Уинтерсу с a = 0.800



Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52


CASE SMOOTHED SERIES
16.12.97

3.453841

17.12.97

3.429777

18.12.97

3.407928

19.12.97

3.380729


  1. Модель Брауна (a =0.300,a=0.800)


Модель Брауна может отображать развитие не только в виде линейной тенденции, нои в виде случайного процесса, не имеющего тенденции, а также ввиде изиеняющейся параболической тенденции.

Модель Брауна при a = 0.300


Exp.smoothing: SO=4.982

TIME

SERIES


Summury of error

Lin.trend; no season;

Alpha= 0.300

PENTIUM

Error

Mean error

-.0780414476807

Mean absolute error

.1978141110028

Sums of squares

6.8610393089365

Mean squares

.1106619243377

Mean percentage error

-2.2104491142263

Mean abs. pers.

4.0726990990745

График по Брауну с a = 0.300



Exp.smoothing: SO=4.982


CASE SMOOTHED SERIES
16.12.97

3.530736

17.12.97

3.530736

18.12.97

3.530736

19.12.97

3.530736


Модель Брауна при a = 0.800


Exp.smoothing: SO=4.982

TIME

SERIES


Summury of error

Lin.trend; no season;

Alpha= 0.300

PENTIUM

Error

Mean error

-.0298811251614

Mean absolute error

.08804695430620

Sums of squares

3.1058602054085

Mean squares

.05009465809765

Mean percentage error

-.90807550618029

Mean abs. pers.

1.70449937474829




График по Брауну с a = 0.800



Exp.smoothing: SO=4.982


CASE SMOOTHED SERIES
16.12.97

3.500203

17.12.97

3.500203

18.12.97

3.500203

19.12.97

3.500203


Прогнозирование по вышеуказанным моделям получается не совсем стабильным.


Регрессионная модель

В экономической деятельности очень часто требуется не только получать прогнозные оценки исследуемого показателя, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов.

Рассматривая зависимость цены на компьютер Pentium166 и инфляции я получаю:

REGRESSION SUMMARY for Dependent Variable: PENTIUM


R=.68998993 RI=.47608611 Abjusted RI=.45593557 F(1,26)=23.626 p<.00005 std. Err of estimate

N = 28

BETA

St.Err. of BETA

B

St.Err. of B

t(26)

p-level

Intercpt

6.701069

.537806

12.46001

.000000

Inf

-6.89990

1.41953

-.345470

.071074

-4.86071

.000049


Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений22:10:08 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
15:14:36 24 ноября 2015
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
13:58:36 24 ноября 2015

Работы, похожие на Реферат: Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151068)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru