Модели и методы социально-экономического прогнозирования. Давнис В.В - 53 стр.

UptoLike

Рубрика: 

3. Построение прогнозной модели с использованием оптимального
параметра
θ
= 0,92 путем последовательного выполнения шагов
2.2. 2.6 для
26;1=t
. В результате получится модель, которая за -
писывается в виде
tttt
yy
ε
ε
θ
+
+
=
−− 11
96,093,358
ˆ
.
4. Расчет по построенной модели прогнозных оценок потребления яб -
лок на два года
08,7900)57,133(92,0773096,093,358
ˆ
1
=
+
=
+n
y
,
82,7940773096,093,358
ˆ
2
=
+
=
+n
y
.
6.3. Задание для самостоятельной работы
Задание 6.3.1. Предприниматель, занимающийся реализацией цитрусо-
вых в г. Воронеже, заинтересован в получении прогнозных оценок своих
объемов продаж лимонов и апельсинов на следующие два месяца . С этой
целью он сформировал табл. 6.3.1. Опытные экономисты-аналитики, к ко-
торым он обратился с таким вопросом , порекомендовали ему построить
ARIMA(p, q, 0) модель, предварительно убедившись на 95%-ном уровне
значимости в стационарности данного временного ряда (установив порядок
интегрированности исследуемого процесса ) и определив порядок авторег-
рессии, а затем с помощью построенной модели осуществить необходимые
прогнозные расчеты.
Таблица 6.3.1
Ме-
сяц
Объем продаж
лимонов,
руб.
Объем продаж
апельсинов,
руб.
Ме-
сяц
Объем продаж
лимонов,
руб.
Объем продаж
апельсинов,
руб.
1 8800 58000 9 14800 77800
2 10300 62100 10 15900 78300
3 10500 66500 11 16200 78900
4 11800 69700 12 17100 79200
5 11600 70700 13 16800 79600
6 12700 73800 14 17300 80200
7 14000 74200 15 17800 81300
8 15200 76900 16 18100 84400
     3. Построен ие прогн озн ой м од ел и с испол ь зова н ием опт им а л ь н ого
         па ра м ет ра θ ∗ = 0,92 пу т ем посл ед ова т ел ь н ого выпол н ен ия ш а гов
         2.2. – 2.6 д л я t = 1; 26 . В резу л ь т а т е пол у чит ся м од ел ь , котора я за -
         писыва ет ся в вид е
                               yˆt = 358,93 + 0,96 yt −1 − θ ε t −1 + ε t .
     4. Ра счет по построен н ой м од ел и прогн озн ыхоцен ок пот реб л ен ия яб -
         л ок н а д ва год а
                yˆn+1 = 358,93 + 0,96 ⋅ 7730 − 0,92 ⋅ (−133,57) = 7900,08 ,
                             yˆn+ 2 = 358,93 + 0,96 ⋅ 7730 = 7940,82 .


     6.3. За да ние для са мо сто яте льно й р а б о ты
     З а да ние 6.3.1. Пред прин им а т ел ь , за н им а ющ ийся реа л иза цией цитру со-
выхв г. Ворон еж е, за ин тересова н в пол у чен ии прогн озн ыхоцен ок своих
об ъ ем ов прод а ж л им он ов и а пел ь син ов н а сл ед у ющ ие д ва м есяца . С этой
цел ь ю он сф орм ирова л т а б л . 6.3.1. О пыт н ые экон ом ист ы-а н а л ит ики, к ко-
торым он об ра т ил ся с т а ким вопросом , пореком ен д ова л и ем у пост роить
ARIMA(p, q, 0) м од ел ь , пред ва рит ел ь н о у б ед ивш ись н а 95%-н ом у ровн е
зн а чим ост и в ст а цион а рн ост и д а н н ого врем ен н ого ряд а (у ст а н овив поряд ок
ин т егрирова н н ост и иссл ед у ем ого процесса ) и опред ел ив поряд ок а вторег-
рессии, а за тем с пом ощ ь ю построен н ой м од ел и осу щ ест вит ь н еоб ход им ые
прогн озн ые ра счет ы.
                                                                                 Таб лиц а6.3.1
         О б ъ ем прод а ж     О б ъ ем прод а ж          О б ъ ем прод а ж   О б ъ ем прод а ж
  М е-                                             М е-
            л им он ов,          а пел ь син ов,             л им он ов,       а пел ь син ов,
  сяц                                              сяц
                ру б .                ру б .                     ру б .              ру б .
    1           8800                 58000         9            14800               77800
    2          10300                 62100         10           15900               78300
    3          10500                 66500         11           16200               78900
    4          11800                 69700         12           17100               79200
    5          11600                 70700         13           16800               79600
    6          12700                 73800         14           17300               80200
    7          14000                 74200         15           17800               81300
    8          15200                 76900         16           18100               84400