Analiza szeregów czasowych



Podobne dokumenty
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Statystyka. Wykład 12. Magdalena Alama-Bućko. 29 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 29 maja / 47

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 22 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja / 41

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 15 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 15 maja / 32

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 21 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 21 maja / 31

Analiza współzależności zjawisk

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36

Rachunki narodowe ćwiczenia, 2015

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

Analiza Zmian w czasie

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH I INDEKSY STATYSTYCZNE

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Zawartość. Zawartość

STATYSTYKA. Na egzamin należy przynieść:

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

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

Ćwiczenia, Makrokonomia II, 4/11 października 2017

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH

Dopasowywanie modelu do danych

Wyznacz łączne zmiany wartości, ilości i cen sprzedaży w październiku i listopadzie oraz zinterpretuj otrzymane wyniki.

Zad. 1. Wartość pożyczki ( w tys. zł) kształtowała się następująco w pewnym banku:

Analiza Finansowa. Dariusz Grabarczyk WSB, Wealth Manager Copernicus Securities S.A. Dom Maklerski

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Dr Roman Sosnowski

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Makroekonomia I ćwiczenia 4 Pieniądz

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Makroekonomia I Ćwiczenia

Makroekonomia I ćwiczenia 4 Pieniądz

ćwiczenia Katedra Rozwoju Regionalnego i Metod Ilościowych

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2019 r.

STATYSTYKA OPISOWA LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA I ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE ZESTAWY ZADAŃ

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2016 r.

Wykład 6: Analiza danych czasowych Wykresy, indeksy dynamiki

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2015/2016

Policealna Szkoła Handlowa Rok I Wymiar godzin: 30 jednostek dydaktycznych Nr programu nauczania: 341(06)/SP/MEN/ (technik rachunkowości)

Międzynarodowe Stosunki Gospodarcze. ćwiczenia 7

Makroekonomia I ćwiczenia 4 Pieniądz

Dochody i zwroty w VAT w latach

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

Makroekonomia I ćwiczenia 4 Pieniądz

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 2018 r.

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2016 r.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2017 r.

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015

ROC Rate of Charge. gdzie ROC wskaźnik szybkości zmiany w okresie n, x n - cena akcji na n-tej sesji,

Miary asymetrii STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Rynek mieszkaniowy w Polsce - 5 lat temu i dziś

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2018 r.

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2017 r.

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007

Analiza progu rentowności

2b. Inflacja. Grzegorz Kosiorowski. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. Matematyka finansowa

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 14 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 14 maja / 31

Podstawy ekonomii wykład 04. dr Adam Salomon

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Dynamics of changes in the production of natural aggregates in Poland in years with a forecast up to 2020

Kolokwium ze statystyki matematycznej







Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2018 r.

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 2017 r.

ANALIZA STATYSTYCZNA STRAT ENERGII ELEKTRYCZNEJ W KRAJOWYM SYSTEMIE ELEKTROENERGETYCZNYM W XXI WIEKU

Nabycie umiejętności wyznaczania i interpretowania metod opisu struktury zbiorowości statystycznej

Międzynarodowe Stosunki Gospodarcze. ćwiczenia 8

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

Dział: Zbieranie i selekcja danych statystycznych.

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Zmiany demograficzne w świetle wyników prognozy ludności Polski do 2050 r.

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

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

Demograficzne uwarunkowania rynku pracy woj. śląskiego

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

Makroekonomia I ćwiczenia 3 Pieniądz

Transkrypt:

Statystyka Wykład 5. Analiza szeregów czasowych michal.trzesiok@ue.katowice.pl Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Katedra Analiz Gospodarczych i Finansowych 9 listopada 2015 r.

Plan Szeregi czasowe wprowadzenie 1 Szeregi czasowe wprowadzenie Podstawowe pojęcia 2 Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne 3

Badanie dynamiki zjawisk Podstawowe pojęcia Prowadząc badania dostajemy często dane przedstawiające zmiany (rozwój) badanego zjawiska w czasie. Dane te można przedstawić w postaci szeregu czasowego. Szereg czasowy to ciąg {y t } wartości badanego zjawiska obserwowanego w kolejnych jednostkach czasu t 1 2 3... n y t y 1 y 2 y 3... y n gdzie t czas, y t wielkość badanego zjawiska w okresie lub momencie t

Rodzaje szeregów czasowych Podstawowe pojęcia Wyróżniamy dwa rodzaje szeregów czasowych: szereg czasowy momentów, gdy badane wielkości podawane są na ściśle określony moment (np. stan ludności Polski na 31.XII w latach 2000 2014) szereg czasowy okresów, zawiera informacje o rozmiarach zjawiska w ciągu kolejnych okresów danego przedziału czasowego (np. wydobycie węgla w Polsce w latach 2005 2013)

Miary dynamiki zjawisk Podstawowe pojęcia Analizę dynamiki zjawisk przeprowadzamy z wykorzystaniem miar dynamiki, do których zaliczamy: przyrosty absolutne i względne indeksy (wskaźniki) indywidualne i agregatowe

Przyrosty absolutne Szeregi czasowe wprowadzenie Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne Przyrost absolutny y t to różnica w poziomie zjawiska zanotowanego w dwóch różnych okresach (momentach) t i t y t t = y t y t Wyróżniamy: przyrosty jednopodstawowe (o stałej podstawie), gdzie t = c jest pewnym okresem (momentem) podstawowym (bazowym) y t c = y t y c przyrosty łańcuchowe, gdzie t = t 1 to okres (moment) poprzedzający t y t t 1 = y t y t 1

Indywidualne wskaźniki dynamiki Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne Indeks indywidualny i t t to stosunek poziomu zjawiska w okresie (momencie) badanym t do poziomu zjawiska w okresie (momencie) przyjętym za podstawę porównań t i t t = y t y t Indeksy indywidualne dotyczą zjawisk jednorodnych ujętych w prosty szereg dynamiczny

Podział indeksów indywidualnych Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne Wyróżniamy: indeksy jednopodstawowe (o stałej podstawie), gdzie t = c jest pewnym okresem (momentem) podstawowym (bazowym) i t c = y t y c indeksy łańcuchowe, gdzie t = t 1 to okres (moment) poprzedzający t i t t 1 = y t y t 1

Interpretacja indeksów Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne Interpretacja indeksu i Indeks i mówi nam o procentowej zmianie badanego zjawiska o Zatem, jeśli (i 1) 100% i > 1, to obserwujemy wzrost poziomu zjawiska w okresie badanym w porównaniu do bazowego o (i 1) 100% i = 1, to obserwujemy brak zmian poziomu zjawiska w okresie badanym w porównaniu do bazowego i < 1, to obserwujemy spadek poziomu zjawiska w okresie badanym w porównaniu do bazowego o (i 1) 100%

Przyrosty absolutne Indeksy indywidualne Indeks średni i średnie tempo zmian Indeks średni Średnią z indeksów łańcuchowych obliczamy wykorzystując wzór na średnią geometryczną ī = n 1 i 2/1 i 3/2... i n/n 1 Można zauważyć, że y2 ī = n 1 y3 y n yn... = y 1 y 2 y n 1 n 1 y 1 Indeks średni interpretujemy jako średnie tempo zmian (ozn. T ) badanego zjawiska przypadające na jednostkę czasu T = (ī 1) 100%

Agregatowe wskaźniki dynamiki dla wielkości absolutnych (zespołowe) stosujemy w odniesieniu do zjawisk złożonych, tj. zjawisk będących agregatami (zespołami) zjawisk niejednorodnych i bezpośrednio niesumowalnych Wyróżniamy agregatowe indeksy (dla wielkości absolutnych): wartości cen ilości

I w = w it = w i0 p it q it, p i0 q i0 gdzie w it, w i0 wartości produktu w okresie badanym i bazowym p it, p i0 ceny produktu w okresie badanym i bazowym q it, q i0 ilości produktu w okresie badanym i bazowym Interpretacja: I w mówi nam o ile procent wzrosła lub spadła wartość badanego agregatu produktów. Zmiany procentowe obliczamy analogicznie, jak w przypadku indeksów indywidualnych: (I w 1) 100%

Zmiana wartości sprzedaży agregatu produktów może wynikać ze zmiany cen tych produktów. Aby to zbadać obliczamy agregatowe indeksy cen, w których przyjmuje się, iż ilości produktów są na stałym poziomie Agregatowy indeks cen o formule Laspeyresa w którym ilości produktów ustalone są na poziomie bazowym (q 0 ) I p/q0 = p it q i0 p i0 q i0

(2) Agregatowy indeks cen o formule Paaschego w którym ilości produktów ustalone są na poziomie badanym (q t ) I p/qt = p it q it p i0 q it

Zmiana wartości sprzedaży agregatu produktów może również wynikać ze zmiany ilości sprzedaży tych produktów. Obliczamy wtedy agregatowe indeksy ilości, w których przyjmuje się, iż ceny produktów są na stałym poziomie Agregatowy indeks ilości o formule Laspeyresa w którym ceny produktów ustalone są na poziomie bazowym (p 0 ) I q/p0 = p i0 q it p i0 q i0

(2) Agregatowy indeks ilości o formule Paaschego w którym ceny produktów ustalone są na poziomie badanym (p t ) I q/pt = p it q it p it q i0

Agregatowe indeksy Fishera Agregatowe indeksy Fishera to średnie geometryczne z indeksów (cen lub ilości) według formuł Laspeyresa i Paaschego Agregatowy indeks cen Fishera Ip F = I p/q0 I p/qt Agregatowy indeks ilości Fishera Iq F = I q/p0 I q/pt

Zależności dla indeksów agregatowych Między agregatowymi indeksami cen, ilości i wartości zachodzą następujące związki: I w = I p/q0 I q/pt = I p/qt I q/p0 = I F p I F q Relacje te wykorzystujemy do obliczania indeksów cen lub ilości metodą pośrednią, np.: I p/q0 = I w : I q/pt, I q/p0 = I w : I p/qt

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ!

Statystyka Wykład 5. Analiza szeregów czasowych michal.trzesiok@ue.katowice.pl Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Katedra Analiz Gospodarczych i Finansowych 9 listopada 2015 r.