По основным формам тренда

 

Форма тренда
Линейный	0,6661
Экспотенциальный	0,6762
Степенная функция	0,464
Логарифмическая	0,68
Параболическая	0,6961

 

В нашем случае скорректированный коэффициент детерминации принимает максимальное значение по параболическому уравнению тренда, в котором свободным членом b будет число, находящееся в первой строке под данными количества перевезенных пассажиров железнодорожным транспортом, первым зависимым элементом m₁ – среднее значение, расположенное под порядковым номером квартала, а вторым зависимым элементом m₂ – первое значение строки, находящееся под квадратичными величинами номера квартала. Номер квартала t в этом случае является множителем зависимого числа. Таким образом, уравнение тренда имеет следующий вид:

 

. (7.2)

 

Подставив в это уравнение значения t = 1, …, 16, найдём уровни Т для каждого момента времени (гр. 5 табл. 7.4). График уравнения тренда приведён на рис. 7.5.

 

 

Рис. 7.5. Количество перевезенных пассажиров (фактические, выравненные и полученные по аддитивной модели)

 

Шаг 5. Найдём значения уровня ряда, полученные по аддитивной модели. Для этого прибавим к уровням Т значения сезонной компоненты для соответствующих кварталов. Графически значения (Т + S) представлены на рис. 7.5.

Шаг 6. В соответствии с методикой построения аддитивной модели расчёт ошибки производится по формуле E = Y – (T + S). Это абсолютная ошибка.

Для оценки качества построенной модели применим сумму квадратов полученных абсолютных ошибок:

 

, (7.3)

 

где – среднее арифметическое количества перевезенных пассажиров.

В нашем случае коэффициент равен 0,696. Это означает, что аддитивная модель на 69,6 % объясняет общую вариацию количества перевезенных пассажиров по кварталам за 4 года.

Прогнозирование по аддитивной модели осуществляется в следующем порядке. Предположим, что требуется дать прогноз потребления электроэнергии в течение ближайшего следующего года.

Прогнозное значение F_t уровня временного ряда в аддитивной модели в соответствии с соотношением Y = T + S + E есть сумма трендовой и сезонной компонент: F_t = Tt + S_i.

Для определения трендовой компоненты воспользуемся уравнением тренда, а значения сезонной компоненты были рассчитаны на начальном этапе.

Таким образом, прогнозные значения перевезённых пассажиров будут иметь следующий вид:

;

;

;

.

Значения сезонной компоненты:

S₁ = –133,07 (I квартал);

S₂ = 177,96 (II квартал);

S₃ = 187,08 (III квартал);

S₄ = –231,97 (IV квартал).

Таким образом:

;

;

;

.

F = 1254,54 + 1567,65 + 1575,7 + 1152,43 = 5550,32.

7.3. Исходные данные

 

Необходимо рассчитать тренд и спрогнозировать количество перевезенных пассажиров филиалом ОАО «ФПК» на основе наблюдений в течение 10 лет и сделать выводы по результатам табл. 7.5.

Таблица 7.5