Студопедия — Предварительный анализ временных рядов
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Предварительный анализ временных рядов






Установление причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, требует предварительного анализа структуры изучаемых рядов, поскольку наличие сезонных (или циклических) колебаний может искажать корреляционно-регрессионный анализ: если оба ряда содержат циклические колебания одинаковой периодичности, то сила тесноты связи изучаемых временных рядов будет завышена; если сезонные (или циклические) колебания содержит только один из рядов или периодичность колебаний в рассматриваемых временных рядах различна, то эти показатели будут занижены. Перед проведением дальнейшего исследования взаимосвязи необходимо устранить сезонную (или циклическую) компоненту из уровней каждого ряда. Для этого рассчитывается сезонная компонента методом скользящей средней и строится мультипликативная или аддитивная модель временного ряда (см. [8], стр. 311). После устранения сезонных (или циклических) компонент для количественной характеристики зависимости между рядами х и у используется линейный коэффициент корреляции. Если рассматриваемые временные ряды имеют тенденцию, коэффициент корреляции по абсолютной величине будет высоким (положительным в случае совпадения и отрицательным - в случае противоположной направленности тенденций рядов х и у). Однако из этого нельзя делать вывод о том, что x причина у или наоборот. Высокий коэффициент корреляции в данном случае — это результат того, что х и у зависят от времени, или содержат тенденцию. При этом одинаковую или противоположную тенденцию могут иметь ряды, совершенно не связанные друг с другом причинно-следственной зависимостью. В этом случае говорят о так называемой ложной корреляции, вызванной наличием тенденции в каждом ряде. Фактор времени воздействует на зависимую и независимую переменную, но в модели не учитывается непосредственно. Влияние времени выражается в корреляционной зависимости между остатками, которая называется автокорреляцией в остатках. Избавление от тенденции осуществляется с помощью одного из методов исключения тенденции. Суть всех методов исключения тенденции заключается в том, чтобы устранить или зафиксировать воздействие фактора времени на формирование уровней ряда. К основным относятся метод последовательных разностей, метод включения фактора времени в модель, метод отклонений от тренда.

Определим структуру ряда фактора Х, исследуя автокорреляционную функцию, полученную на листе «Предварительный анализ рядов» (см. таблицу 4.2).

Теорию смотрите в теме 3 пункт 2.1.

 

Таблица 4.2 – Анализ автокорреляционной функции фактора Х

Период Rx
  0, 985163
  0, 966417
  0, 941934
  0, 912567
  0, 893611
  0, 870135

 

Так как максимальное значение коэффициента корреляции имеет порядок 1, то сезонность временного ряда фактора Х отсутствует.

Аналогично, временной ряд фактора Y не содержит сезонной составляющей (см. таблицу 4.3).

 

Таблица 4.3 – Анализ автокорреляционной функции фактора Y

Период Ry
  0, 905669
  0, 816144
  0, 770329
  0, 727103
  0, 715526
  0, 773942
макс 0, 905669






Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 604. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Ситуация 26. ПРОВЕРЕНО МИНЗДРАВОМ   Станислав Свердлов закончил российско-американский факультет менеджмента Томского государственного университета...

Различия в философии античности, средневековья и Возрождения ♦Венцом античной философии было: Единое Благо, Мировой Ум, Мировая Душа, Космос...

Характерные черты немецкой классической философии 1. Особое понимание роли философии в истории человечества, в развитии мировой культуры. Классические немецкие философы полагали, что философия призвана быть критической совестью культуры, «душой» культуры. 2. Исследовались не только человеческая...

Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.011 сек.) русская версия | украинская версия