Шаг 2. Оценка сезонной компоненты: Сгруппируем компоненты ряда по триместрам и составим расчетную таблицу. Таблица 2. Оценка сезонной компоненты Показатели Триместр Месяцы 1 - - -7,72 2 9,03 3,37 -0,18 3 -3,53 -1,73 - Итого за триместр 5,50 1,63 -7,90 Средняя оценка сезонной компоненты 2,75 0,82 -3,95 Скорректированная сезонная компонента 2,88 0,94 -3,82 Для данной модели имеем: 2,75+0,82-3,95= -0,38 Корректирующий коэффициент k = -0,38/3=-0,1266 Проверим равенство нулю суммы значений сезонной компоненты: 2,88+0,94-3,82=0 Таблица 3. Расчеты для построения трендовой модели t Y 1 33,86 -4,00 0,16 16,00 -0,64 0,03 2 26,65 -3,00 -7,05 9,00 21,16 49,73 3 26,89 -2,00 -6,81 4,00 13,62 46,35 4 39,76 -1,00 6,06 1,00 -6,06 36,73 5 39,65 0,00 5,95 0,00 0,00 35,38 6 43,69 1,00 9,99 1,00 9,99 99,83 7 29,86 2,00 -3,84 4,00 -7,68 14,74 8 28,85 3,00 -4,85 9,00 -14,56 23,54 9 34,09 4,00 0,39 16,00 1,57 0,15 Сумма 45,0 303,3 0 0 60,000 17,394 306,489 Среднее 5,00 33,70 -- -- 6,67 1,93 34,05 Найдем: Е= Y-(T+S) 1.32-6.18-6.23+6.35+5.95+9.70-4.42-5.72-0.77=0 Таблица 4. Определение случайной компоненты t Y 1 36,40 2,54 33,86 32,540 35,08 1,32 1,74 2 28,60 1,95 26,65 32,830 34,78 -6,18 38,22 3 22,40 -4,49 26,89 33,120 28,63 -6,23 38,79 4 42,30 2,54 39,76 33,410 35,95 6,35 40,33 5 41,60 1,95 39,65 33,700 35,65 5,95 35,38 6 39,20 -4,49 43,69 33,990 29,50 9,70 94,12 7 32,40 2,54 29,86 34,280 36,82 -4,42 19,53 8 30,80 1,95 28,85 34,570 36,52 -5,72 32,74 9 29,60 -4,49 34,09 34,860 30,37 -0,77 0,59 Сумма 301,45 Сумма квадратов абсолютных ошибок = 301,45 Шаг 8. Оценка качества модели. Сумма квадратов абсолютных ошибок: Σ Е2 = 301,45 Отношение суммы квадратов случайной компоненты к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего значения: % Вывод: Построенная аддитивная модель объясняет 1,65% общей вариации уровней временного ряда и ее можно использовать в прогнозах будущего удельного веса частного жилья в объеме строительства КТО ЗНАЕТ КАК РЕШИТЬ

yaooiojhh    2   09.11.2020 06:11    3