Построение линий тренда
Линии тренда строятся для описания закономерности, содержащейся в исследуемом временном ряду.
Одним из наиболее распространенных способов моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени или тренда. Этот способ называется аналитическим выравниванием временного ряда.
Параметры функции, моделирующей тренд, определяют обычными МНК , используя в качестве независимой переменной время t= 1, 2,...,n, а в качестве зависимой переменной - фактические уровни временного ряда уt. Для не линейных трендов предварительно производят процедуру их линеаризации.
В табл. 2 приведены типы линии тренда, которые можно построить в Excel.
Таблица 2
Тип зависимости | Уравнение |
Линейная | Y=ao + a1 X |
Полиномиальная | Y= a0 + а1 Х+ а2 Х2 + ... + а6 X6 |
Логарифмическая | Y=a*lnX+b |
Экспоненциальная | Y = a * e bx |
Степенная | Y = a * xb |
Для вставки линии тренда в диаграмму нужно выполнить следующие действия.
Щелкнуть правой кнопкой мыши на одном из рядов.
Выбрать команду «Добавить линию тренда» (рис. 7) из контекстного меню. На экране появится диалоговое окно Линия тренда (рис. 8). Вкладка Тип используется для выбора типа создаваемой линии тренда.
Выбрать тип регрессии.
При выборе типа Полиномиальная введите значение степени в поле «Степень» (в поле «Степень», используемом для полиномиального типа, устанавливается величина порядка регрессии).
Если же вы выбрали тип Скользящее среднее (который не является регрессией), то введите значение в поле «Точки» (поле «Точки» для скользящего среднего используется для установки количества точек, необходимых для вычисления средней величины).
Убедиться в том, что ряд, для которого необходимо построить линию тренда, выделен в списке Построение линии тренда на ряде. Если нет, то выделите его.
Рис.7. Выбор команды «Добавить линию тренда»
Рис. 8. Диалоговое окно Линия тренда (вкладка тип)
5. Переключиться на вкладку Параметры (рис. 9). Установить остальные параметры линии тренда.
В разделе Название аппроксимирующей (сглаженной) кривой установить переключатель автоматическое или другое, после чего введите название в поле. Это название появится в легенде диаграммы. Если линия тренда создается с помощью регрессии, т.е. выбран любой тип, кроме скользящего среднего, то в соответствующих полях можно ввести прогнозируемое количество периодов, которые будут добавлены к линии тренда впереди или сзади. В случае необходимости можете установить и остальные параметры (они могут быть доступны или недоступны в зависимости от выбранного типа регрессии). Так, можно установить пересечение с осью Y отображение на диаграмме уравнения или величины достоверности аппроксимации R (коэффициент детерминации).
Рис. 9. Диалоговое окно Линия тренда (вкладка параметры)
6. Для завершения процесса создания линии тренда щелкнуть по кнопке ОК.
На рис. 10 приведен результат построения тренда
Y = 97,008 + 1,739 t - 0,0488 t2;
и прогнозирования по тренду для временного ряда «Индекс расходов». В качестве аппроксимирующей функции выбран полином второй степени - парабола, по которой построен прогноз на два шага вперед. Значение коэффициента детерминации составило:
R2 =0,9664;
это указывает на то, что весьма большая доля вариации признака Y учтена в модели.
Рис. 10. Результат построения тренда и прогнозирования по тренду для временного ряда «Индекс расходов»
Прогнозные значения составляют:
Y( 17) = 97,008 +1,73917- 0,0488 172 = 112,4678,
Y( 8) = 97,008 + 1,739 18 -0,0488 182 = 112,4988.
- Решение задач корреляционного и регрессионного анализа временных моделей
- Брянск 2007
- Содержание
- Введение
- Элементы анализа и прогнозирования временных рядов
- Основные понятия и определения
- Анализ временных рядов
- Построение линий тренда
- Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа временных моделей
- Построение системы показателей
- Выбор вида модели и оценка ее параметров
- Проверка качества модели
- Оценка на основе модели влияния отдельных факторов на зависимую переменную
- Использование многофакторных моделей для анализа и прогнозирования развития технических систем
- Пример выполнения задания с помощью пакета анализа Excel
- Варианты заданий контрольной работы № 2
- Литература
- Приложение а
- Приложение б
- Приложение в