ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego

Podobne dokumenty
PROGNOZY I SYMULACJE

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 3. tel.: (061)

PROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.

Metody statystyczne w naukach biologicznych

PROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.

Prognozowanie i symulacje

Prognozowanie i symulacje

Szereg czasowy z trendem. Model Holta. Stosujemy dwa równania rekurencyjne: I - słuy do wyznaczania wygładzonych wartoci szeregu czasowego w chwili t

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

DEA podstawowe modele

Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

MODEL TENDENCJI ROZWOJOWEJ

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

Analiza szeregów czasowych uwagi dodatkowe

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

Cechy szeregów czasowych

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

MATEMATYKA wykład 1. Ciągi. Pierwsze 2 ciągi są rosnące (do nieskończoności), zaś 3-i ciąg jest zbieŝny do zera. co oznaczamy przez

Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego

Analiza rynku projekt

. Dla każdego etapu t znamy funkcję transformacji stanu (funkcja przejścia):

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

PROGNOZY I SYMULACJE

Konspekty wykładów z ekonometrii

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

OBLICZENIE SIŁ WEWNĘTRZNYCH DLA BELKI SWOBODNIE PODPARTEJ SWOBODNIE PODPARTEJ ALGORYTM DO PROGRAMU MATHCAD

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

SZEREG CZASOWY Y zjawisko badane w różnych okresach lub momentach czasu. Dynamika zjawiska to zmiana zjawiska w czasie. Przykład. Y średni kurs akcji

WSPOMAGANIE PROCESÓW DECYZYJNYCH

Dane modelu - parametry

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Krzywe na płaszczyźnie.

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

Ciągi i szeregi liczbowe. Ciągi nieskończone.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

Ćwiczenie 5 ITERACYJNY ALGORYTM LS. IDENTYFIKACJA OBIEKTÓW NIESTACJONARNYCH ALGORYTM Z WYKŁADNICZYM ZAPOMINANIEM.

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK SZEREG CZASOWY

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

ZADANIA ZAMKNIĘTE. Zadanie 1. (1 pkt) Wartość wyrażenia. b dla a 2 3 i b 2 3 jest równa A B. 5 C. 6 D Zadanie 2.

Bielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30

Ćwiczenie 3. H 1 : p p 0 H 3 : p > p 0. b) dla małej próby statystykę testową oblicza się za pomocą wzoru:

Instytut Logistyki i Magazynowania

Bezrobocie. wysiłek. krzywa wysiłku pracownika E * płaca realna. w/p *

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Erlanga. Znajdziemy rozkład czasów oczekiwania na n-te zdarzenie. Łączny czas oczekiwania. na n zdarzeń dany jest przez: = u-v i t 2.

Wprowadzenie. Wojciech HYB, Joanna KALETA

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

Kinetyczna teoria gazów. Zjawiska transportu : dyfuzja transport masy transport energii przewodnictwo cieplne transport pędu lepkość

Niepewności pomiarowe

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

DYNAMIKA KONSTRUKCJI


Projekt z dnia r. Wersja 0.5 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA GOSPODARKI 1) z dnia..

Badanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1

MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE

ĆWICZENIE 6. Komputerowe wspomaganie analizy i syntezy układów sterowania Liniowe układy jedno- oraz wielowymiarowe

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC)

Statystyka opisowa - dodatek

Prognozowanie i symulacje

Czas trwania obligacji (duration)

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 7

Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 9

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

Mec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.

Analiza autokorelacji

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Statystyka Inżynierska

Transkrypt:

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.). szereg czasow, chroologicz (momeów, okresów). średi poziom zjawiska w czasie (średia armecza, średia chroologicza). miar damiki (ideks idwiduale, agregaowe). średie empo zmia zjawiska w czasie 5. wgładzaie szeregu czasowego (mechaicze, aalicze) 6. aaliza wahań okresowch (wskaźiki sezoowości) WYGŁADZANIE szeregu czasowego Wgładzaie jes o zabieg prowadząc do: elimiacji wahań i do wodrębieia edecji rozwojowej badaego zjawiska (edecja rosąca, malejąca bądź sabilizacja). Szeregi czasowe wgładzam sosując meod:. mechaiczą (wkorzsaie średich ruchomch) oraz. aaliczą (dopasowaie odpowiediej fukcji do dach szeregu czasowego).

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] Wgładzaie MECHANICZNE (średie ruchome k-okresowe) Ozaczm koleje warości szeregu czasowego:,,,,,, L Średie ruchome wzaczam róŝie w zaleŝości od ich długości (k). Iaczej gd k jes ieparzse, p. k, 5, 7, id. Iaczej zaś gd k jes parzse, p. k,, 6, id. Gd k jes ieparzse (p. k), o średie ruchome wzacza się asępująco:, id. aŝ do przedosaiego okresu, ZauwaŜm, Ŝe prz k sraciliśm jedą iformację a począku i jedą a końcu szeregu czasowego ( sra). Prz k5 sra wiosą juŝ, a prz k7 wiosą aŝ 6. REGUŁA: im dłuŝsza średia ruchoma (im większe k), m większe sra a iformacji, ale za o lepsze wgładzeie i moŝliwość zaobserwowaia edecji rozwojowej badaego zjawiska.

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] Gd k jes parzse (p. k), o średie ruchome wzacza się asępująco (zw. średia scerowaa): 5 6 5, id. aŝ do PRZYKŁAD Obro ( ) firm ALFA [w s. zł] w ciągu kolejch okresów () przedsawia poiŝsza abela. W dwóch osaich kolumach pokazao średie ruchome o róŝej długości (k ieparzse i parzse) obro średie ruchome ieparzse parzse k k5 k k6 x x x x 6 x x x 6 7 5 x 0 56 65 6 6 5 8 7 78 75 6 79 90 86 87 7 9 05 9 96 0 8 0 5 7 9 9 09 6 8 0 0 5 57 56 x 7 89 x x x 6 x x x x okres,

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] 50 00 50 k k5 Obro firm ALFA (wgładzaie k ieparzse) 00 50 00 50 0 5 6 7 8 9 0 50 00 50 00 50 00 50 k k6 Obro firm ALFA (wgładzaie k parzse) 0 5 6 7 8 9 0

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [5] Wgładzaie ANALITYCZNE (liiowa fukcja TRENDU) Wgładzaie szeregu czasowego polega uaj a oszacowaiu liiowej fukcji redu: ˆ a Niezae paramer a i b wliczam a podsawie dach z szeregu czasowego sosując asępujące wzor: a b ( )( ) ( ) b a a ozacza okresowe empo wzrosu (a>0) lub ubku (a<0) wielkości badaego zjawiska b ozacza sa zjawiska w okresie wjściowm (z. dla 0)

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [6] PRZYKŁAD W abeli zaware są obliczeia pomocicze prz wzaczaiu liiowej fukcji redu dla obroów firm ALFA. W osaiej kolumie pokazao eorecze warości obroów wliczoe a podsawie oszacowaej fukcji redu. () () () () (5) (6) (7) ( ) ( ) ()*() ( ) ŷ -5,5-8 5,5 0,5 6 6 -,5-56 5,0 0,5 -,5-70 5,0,5 7 0 -,5-5,0 6,5 6 5 -,5-70 05,0,5 79 6-0,5 0-5,0 0,5 9 7 9 0,5-0 -5,0 0,5 0 8,5 9,5,5 6 9 09,5 7 7,5 6,5 0 0,5 0 5,5,5 57 7,5 5 0,5 0,5 7 6 5,5 67,0 0,5 88 78 5 x x 6,5,00 x 78 5 6,5 0 6,5 a 5,7 b 0 5,7 6,5 00 Zaem fukcja redu opisująca obro firm ALFA ma posać: ˆ 5,7 00

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [7] Do oce dopasowaia liii redu do dach empirczch (rzeczwise obro firm ALFA) słuŝ współczik zbieŝości (ϕ ): ϕ ( ˆ ) ( ) Im ϕ jes bliŝsz 0, m dopasowaie jes lepsze. gdzie 0 ϕ Populariejszą miarą dopasowaia jes współczik deermiacji (R ): R ϕ gdzie 0 R Tuaj im R jes bliŝsz, m dopasowaie jes lepsze. Populara ierpreacja R : liiowa fukcja redu w (R 00)% opisuje kszałowaie się badaego zjawiska. 50 00 50 00 50 00 50 Liiow () Obro firm ALFA (wgładzaie redem) 5,7 00 0 5 6 7 8 9 0

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [8] PRZYKŁAD (c.d. przkładu ) W abeli zaware są obliczeia pomocicze prz wliczaiu współczika zbieŝości (ϕ ) dla liiowej fukcji redu obroów firm ALFA. Przpomijm, Ŝe średi kwaral poziom obroów w firmie ALFA wiósł: 5 0 () () () () (5) (6) (7) ŷ ( ˆ ) ( ) ( ) ( ) 6 5-8 5 656 6 5-56 5 6 7-5 -70 5 900 0 6 68 5 79-7 -70 09 900 6 9 8 0 00 7 9 0-8 -0 00 8 6-5 9 5 8 9 09-7 0 9 0 0 57 6 0 6 00 7 7-6 5 676 05 6 88 8 78 996 razem x x 988 505 ϕ 988 0,8 R 0,8 0, 505 78 ˆ 5,7 00 Liiowa fukcja redu wgładzająca wahaia przpadkowe opisuje obro firm ALFA w 78,% (R 0,78). Warość współczika deermiacji R zauwaŝalie odbiega od jedości (). WNIOSEK: obok wahań przpadkowch wsępują rówieŝ ie wahaia, p. wahaia sezoowe (cklicze). ˆ

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [9] Aaliza WAHAŃ OKRESOWYCH Ab wodrębić wahaia sezoowe (cklicze) w szeregu o okresach dzielim e szereg a s ckli. Podział musi bć aki, ab w kaŝdm cklu wsępowała sała liczba k faz. Działaia mające a celu wodrębieie wahań sezoowch są asępujące:. Wgładzam szereg czasow { } aaliczie (lub mechaiczie średią ruchomą k-okresową). Na podsawie wzaczoej fukcji reu obliczam warości eorecze { ŷ }.. Uwaliam szereg czasow od redu. W m celu wliczam wielkości w ˆ. Wielkości e zawierają wahaia przpadkowe i sezoowe.. Pozbwam się wahań przpadkowch w wielkościach w. W m celu dla jedoimiech okresów i (j. okresów aleŝącch do ej samej faz) wliczam ich średią armeczą c ' i s j 0 w s i j k ( dla kaŝdej faz i,,...,k ). Są o zw. SUROWE wskaźiki sezoowości. INTERPRETACJA (wskaźik surow ) 00% : O ile proce poziom zjawiska w daej fazie cklu jes wŝsz (zak plus) lub iŝsz (zak mius) od poziomu jaki błb osiągię, gdb ie bło wahań ckliczch, a rozwój asępował zgodie z redem.. Suma akich wskaźików dla wszskich faz powia bć rówa k. JeŜeli ak ie jes, o aleŝ surowe wskaźiki sezoowości podzielić przez odpowiedi współczik korgując ( [suma wskaźików surowch] / k). Orzmam w e sposób CZYSTE wskaźiki sezoowości.

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [0] PRZYKŁAD (c.d. przkładu ) Liczba okresów w szeregu czasowm ( dach kwaralch o obroach firm ALFA). Liczba ckli s (bo szereg opisuje dae kwarale przez laa). Liczba faz w kaŝdm cklu k (bo w kaŝdm roku są kwarał). () () () () (5) (6) (7) (8) (9) ŷ kwarał I II III IV ˆ 6,0 I,0 6, II, 7 0,90 III 0,90 0 6,5 IV,5 5 79 0,7 I 0,7 6 9,09 II,09 7 9 0 0,9 III 0,9 8 6 0,9 IV 0,9 9 09 0,87 I 0,87 0 0 57,8 II,8 7 7 0,90 III 0,90 6 88,0 IV,0 razem x x x x,65,8,7,8 SUROWE wskaźiki sezoowości 0,88,7 0,90,09 Σ,006 Σ /,005 CZYSTE wskaźiki sezoowości 0,88,5 0,90,09 Surowe wskaźiki sezoowości:,65 / 0,88;,8 /,7;,7 / 0,90;,8 /,09 Suma surowch wskaźików sezoowości wosi:,006 Współczik korgując:,006 /,005 Czse wskaźiki sezoowości: 0,8 /,0050,88,7 /,005,5 0,90 /,0050,90,09 /,005,09 Suma czsch wskaźików sezoowości wosi:,000

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] JeŜeli pomoŝm w kaŝdm okresie eorecz poziom zjawiska ŷ przez odpowiedi dla daego okresu wskaźik sezoowości, o orzmam eorecz poziom zjawiska uwzględiając wahaia sezoowe. PRZYKŁAD 5 (c.d. przkładu ) Wzaczm progozę obroów firm ALFA a kolej rok ( koleje kwarał:,, 5 i 6) wkorzsując fukcję redu ˆ 5,7 00 oraz czse wskaźiki sezoowości (0,88 dla kwarałów I;,5 dla II; 0,90 dla III oraz,09 dla kwarałów IV). () () () () (5) (6) dae dae eorecze rzeczwise z redu kwarał ŷ wskaźiki sezoowości dae eorecze skorgowae 6 I 0,88 0 6 II,5 7 7 III 0,90 0 6 IV,09 78 5 79 I 0,88 58 6 9 II,5 8 7 9 0 III 0,90 89 8 6 IV,09 7 9 09 I 0,88 0 0 57 II,5 89 7 7 III 0,90 6 6 88 IV,09 PROGNOZY dla kolejch kwarałów? 0 I 0,88 68? 0 II,5 60 5? 6 III 0,90 0 6? 5 IV,09 8 ŷ

D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] 00 50 00 Obro firm ALFA (wgładzaie,sezoowość, progoz) rzeczwise red red z sezo. 50 00 PROGNOZA 50 00 5 6 7 8 9 0 5 6 W domu: Dla dach z kolum () i (6) osaiej abeli (,,...,) sroa ; policz współczik zbieŝości i współczik deermiacji (goowa abela poiŝej). Sprawdź o ile poprawiło się dopasowaie a skuek uwzględieia sezoowości. () () () () (5) (6) (7) ŷ Skor.sez. ( ˆ ) ( ) ( ) ( ) ˆ 0 9-8 6 656 6 7 - -56 6 - -70 900 0 78 6 676 5 58-6 -70 676 900 6 8-6 0 6 00 7 9 89-0 9 00 8 7-6 9 96 8 9 09-7 6 9 0 0 89 0 96 00 7 6 5 05 6 996 razem x x 7 505 ϕ 0,07 R 0,97