Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 53 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

[
]
95,15037425,0/)25,01(270,759776,104788
2
0
=−⋅+= S .
2.3. Вычисление текущих значений экспоненциальных средних
[
]
1
t
S ,
[
]
2
t
S
[
]
39,14498686,127581)25,01(19720025,0
1
1
=⋅−+⋅= S
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
[
]
77,19127715,168275)25,01(26028625,0
1
12
=⋅−+⋅= S
;
[
]
81,14902786,127581)25,01(39,14498625,0
2
1
=⋅−+⋅= S
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
[
]
33,15050085,136907)25,01(77,19127725,0
2
12
=⋅−+⋅= S .
2.4. Расчет коэффициентов прогнозного полинома по формулам
21,23205533,15050077,1912772
ˆ
12,0
=
−
⋅
=
a
;
()
48,1359233,15050077,191277
25,01
25,0
ˆ
12,1
=−
−
= a
.
3. Получение прогнозных оценок с помощью полинома
τ
τ
⋅
+
=
+
48,1359221,232055
ˆ
t
y
,
3
,
2
,
1
=
τ
;
259240
ˆ
13
=
y ; 272833
ˆ
14
=
y ; 286425
ˆ
15
=
y .
4. Оформление результатов в виде табл . 7.2.5, 7.2.6
Таблица 7.2.5
Параметр Значение
α
0,25
0
a
104788,76
1
a
7597,70
[
]
1
0
S
127581,86
[
]
2
0
S
150374,95
7. 3. Контрольные задания
Задание 7.3.1. По данным табл . 7.2.4 построить модель Брауна в виде по-
линома второго порядка . Приняв параметр адаптации
25
,
0
=
α
, осуществить
прогнозные расчеты для
3
=
τ
. Сравнить результаты расчетов по моделям
первого и второго порядка .
Задание 7.3.2. По данным табл . 7.3.1 для автомобиля марки Ford постро -
ить две модели: модель Хольта и модель Брауна. Для обеих моделей провести
оптимальную настройку параметров адаптации. Сравнить на контрольной
выборке из последних трех наблюдений точность предсказания по этим мо-
делям . Осуществить прогнозные расчеты (
3
=
τ
), используя более точную
модель. 
               S 0[2 ] =104788,76 +7597,70 ⋅ 2(1 −0,25) / 0,25 =150374,95 .
       2.3. Вычисление текущих значений экспоненциальных средних S t[1] , S t[2 ]
                S 1[1] =0,25 ⋅197200 +(1 −0,25) ⋅127581,86 =144986,39
                    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
                 [1]
               S 12 =0,25 ⋅ 260286 +(1 −0,25) ⋅168275,15 =191277,77 ;


               S 1[2 ] =0,25 ⋅144986,39 +(1 −0,25) ⋅127581,86 =149027,81
                       . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
                [2 ]
              S 12     =0,25 ⋅191277,77 +(1 −0,25) ⋅136907,85 =150500,33 .
       2.4. Расчет коэффициентов прогнозного полинома по формулам
               aˆ 0, 12 =2 ⋅191277,77 −150500,33 =232055,21;
                          0,25
               aˆ1, 12 =        (191277,77 −150500,33) =13592,48 .
                        1 −0,25
    3. Получение прогнозных оценок с помощью полинома
                    yˆ t +τ =232055,21 +13592,48 ⋅τ , τ =1, 2, 3 ;
                       yˆ 13 =259240 ;            yˆ 14 =272833 ;   yˆ 15 =286425 .
    4. Оформление результатов в виде табл. 7.2.5, 7.2.6
                                                                                 Таблица 7.2.5
                                  Параметр           Значение
                                     α                      0,25
                                     a0                104788,76
                                         a1              7597,70
                                         S 0[1]        127581,86
                                           [2]
                                         S0            150374,95


    7. 3. Контрольные задания
    Задание 7.3.1. По данным табл. 7.2.4 построить модель Брауна в виде по-
линома второго порядка. Приняв параметр адаптации α =0,25 , осуществить
прогнозные расчеты для τ =3 . Сравнить результаты расчетов по моделям
первого и второго порядка.
    Задание 7.3.2. По данным табл. 7.3.1 для автомобиля марки Ford постро-
ить две модели: модель Хольта и модель Брауна. Для обеих моделей провести
оптимальную настройку параметров адаптации. Сравнить на контрольной
выборке из последних трех наблюдений точность предсказания по этим мо-
делям. Осуществить прогнозные расчеты ( τ =3 ), используя более точную
модель.

Страницы