Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

В частности, если тренд – линейный, то

Поиск

.

Параметры a и b могут быть найдены методом наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений:

.

Решая ее, получаем:

.

Все необходимые расчеты делаем в таблице:

 
      374,6 374,6
      245,5  
      304,6 913,8
      171,1 684,4
      210,8  
      321,3 1927,8
      244,7 1712,9
      345,6 2764,8
      495,4 4458,6
      523,2  
      385,3 4238,3
      274,2 3290,4
    3896,3 27142,6

 


Получаем:

, .

Итак, уравнение функции тренда имеет вид:

.

Задача 13. Построить индексы сезонности за 2008 год и за 2006 – 2008 г.г. Результаты представить графически.

Помимо долговременных, на формирование значений уровней ряда динамики оказывают влияния сезонные факторы, определяющие периодическое изменение значений признака в определенные моменты времени (сезоны), причем эти изменения для каждого сезона можно считать постоянной величиной.

Самым простым способом учета сезонных факторов является расчет индексов сезонности, которые для одного года равны:

,

при этом - значение уровня ряда динамики в момент времени в данный момент времени (сезон) , а - среднее значение уровней ряда динамики.

С целью избежания влияния случайных факторов, на практике, расчет индексов сезонности производится не за один, а за лет. В этом случае

,

Где

- среднее значение уровней ряда динамики,

Соответствующих определенному сезону,

- среднее значение уровней ряда динамики за лет.

После того как значения индексов сезонности рассчитаны, результаты удобно представить графически в виде ломаной с вершинами в точках с координатами (; ). Также на координатной плоскости удобно изобразить линию . С ее помощью можно увидеть, в каких случаях мы имеем значения ряда динамики ниже среднего уровня, а в каких – выше.

Рассчитываем значения индексов сезонности в таблице (обратить внимание на расчет средних значений, ряд – моментный!):

 

2006 г. 2007 г. 2008 г.
  401,3 412,5 374,6 1188,4 396,1333 1,1536 1,1648
  286,6 335,1 245,5 867,2 289,0667 0,7560 0,8500
  332,5 348,5 304,6 985,6 328,5333 0,9380 0,9660
  197,8 198,4 171,1 567,3 189,1000 0,5269 0,5560
  209,7 220,8 210,8 641,3 213,7667 0,6492 0,6286
  294,4   321,3 938,7 312,9000 0,9895 0,9201
    281,4 244,7 801,1 267,0333 0,7536 0,7852
  329,7   345,6 1074,3 358,1000 1,0643 1,0530
  476,5 531,8 495,4 1503,7 501,2333 1,5256 1,4738
  503,6   523,2 1577,8 525,9333 1,6112 1,5465
  408,7 428,1 385,3 1222,1 407,3667 1,1866 1,1978
  341,8   274,2   299,6667 0,8444 0,8812
335,0955 360,4409 324,7182 1020,255 340,0848 - -

t
 
 

Рис. 15

Точки, соответствующие индексам сезонности, рассчитанным по данным 2008 года, соединены пунктирной линией, а трем годам – сплошной.

Задача 14. По данным о реализации продукции в 2008 году (см. задачу 11) построить математическую модель указанного ряда динамики.

С учетом долговременных и сезонных факторов, математическая модель ряда динамики представляет собой композицию функцию тренда и индексов сезонности,

.

Используя результаты примера 12, имеем:

.

Задача 15. Смоделировать ряд динамики, характеризующий объем реализации продукции в 2008 году (см. задачу 11) в виде уравнения Фурье. Число гармоник взять равным 1, 2 и 3.

Аналитическим подходом к учету сезонной и долговременной составляющих в ряде динамики, является моделирование его в виде уравнения Фурье (тригонометрического ряда):

.

При этом m – степень точности гармоники тригонометрического ряда; для различных значений m уравнение Фурье выглядит так (на практике берется не более четырех гармоник):

m = 1:
m = 2:
 
m = 3:
 
 

Величина

.

Коэффициенты уравнения Фурье находятся по формулам:

, , .

Все необходимые вычисления осуществляем в таблицах 14, 15 и 16.

Таблица 14

m = 1
  374,6       374,6  
  245,5 0,866 0,5 212,6092 122,75
  304,6 0,5 0,866 152,3 263,7913
  171,1       171,1
  210,8 -0,5 0,866 -105,4 182,5582
  321,3 -0,866 0,5 -278,254 160,65
  244,7 -1   -244,7  
  345,6 -0,866 -0,5 -299,2984 -172,8
  495,4 -0,5 -0,866 -247,7 -429,029
  523,2   -1   -523,2
  385,3 0,5 -0,866 192,65 -333,6796
  274,2 0,866 -0,5 237,4642 -137,1
3896,3 - - - -5,7289 -694,9591

 

 

Таблица 15

m = 2
  374,6       374,6  
  245,5 0,5 0,866 122,75 212,6092
  304,6 -0,5 0,866 -152,3 263,7913
  171,1 -1   -171,1  
  210,8 -0,5 -0,866 -105,4 -182,5582
  321,3 0,5 -0,866 160,65 -278,2540
  244,7       244,7  
  345,6 0,5 0,866 172,8 299,2984
  495,4 -0,5 0,866 -247,7 429,029
  523,2 -1   -523,2  
  385,3 -0,5 -0,866 -192,65 -333,6796
  274,2 0,5 -0,866 137,1 -237,4642
3896,3 - - - -179,75 172,7721

Таблица 16

m = 3
  374,6       374,6  
  245,5       245,5
  304,6 -1   -304,6  
  171,1   -1   -171,1
  210,8       210,8  
  321,3       321,3
  244,7 -1   -244,7  
  345,6   -1   -345,6
  495,4       495,4  
  523,2       523,2
  385,3 -1   -385,3  
  274,2   -1   -274,2
3896,3 - - - 146,2 299,1

 

Получаем:

,

, , ,

, , .

Итак, уравнение Фурье в зависимости от числа гармоник имеет следующий вид:

 

m = 1:
m = 2: -
 
m = 3: -
  +
 

 

Задача 16. Результаты задач 14 и 15 изобразить графически. По чертежу определить модель ряда динамики, по которой возможно построить наиболее точный прогноз.

Для того чтобы построить график функции тренда, необходимо подставить в ее уравнения значения t = 1,2, …,12. Тем самым, для каждого месяца получаем значения . Строим полученную прямую.

Чтобы получить модель ряда динамики, необходимо каждое полученное ранее значение умножить на соответствующий индекс сезонности . Получаем ломаную с вершинами в точках с координатами (t; ), .

Для построения графика уравнения Фурье, необходимо для каждого значения t по таблицам 14 – 16 найти значения , и , которые затем подставляем в уравнение. Получаем . Соединяем отрезками прямых точки с координатами (t; ). Тем самым получаем искомую ломаную.

Все необходимые вычисления удобно производить в таблице 17. Строим чертеж (рисунок 16).

Из рисунка следует, что наиболее точно описывает эмпирические данные модель Фурье, m = 3. Следовательно, по ней возможен наиболее точный прогноз.

 

 

Таблица 17

Линейная модель Уравнение Фурье
m = 1 m = 2 m = 3
  374,6 254,8205 1,1536 293,9650 323,7368 293,7785 318,1452
  245,5 267,5244 0,7560 202,2592 265,9515 275,9098 325,7598
  304,6 280,2282 0,9380 262,8664 223,9056 263,8222 239,4556
  171,1 292,9321 0,5269 154,3513 208,8652 238,8235 188,9735
  210,8 305,6359 0,6492 198,4122 224,8604 214,9020 239,2687
  321,3 318,3397 0,9895 314,9887 267,6053 227,6886 277,5386
  244,7 331,0436 0,7536 249,4667 325,6465 295,6882 271,3215
  345,6 343,7474 1,0643 365,8530 383,4318 393,3902 343,5402
  495,4 356,4513 1,5256 543,8130 425,4778 465,3944 489,7611
  523,2 369,1551 1,6112 594,7987 440,5182 470,4765 520,3265
  385,3 381,8590 1,1866 453,1014 424,5230 414,5646 390,1980
  274,2 394,5628 0,8444 333,1785 381,7780 341,8614 292,0114

 

f(t)
t

Рис. 16

Задача 17. По полученным моделям ряда динамики произвести прогноз реализации продукции в магазине на январь февраль и март 2009 года.

Для того чтобы осуществить прогноз по модели ряда динамики необходимо:

  1. определить для прогнозируемого месяца порядковый номер периода от начала отсчета;
  2. подставив значение в функцию тренда, найти ;
  3. по таблице индексов сезонности, найти , соответствующий данному месяцу;
  4. умножив на , получить искомый прогноз.


Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-12-09; просмотров: 289; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.144.6.9 (0.009 с.)