Слайд 2Временной (динамический) ряд – это ряд последовательно расположенных во времени числовых значений
![Временной (динамический) ряд – это ряд последовательно расположенных во времени числовых значений](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-1.jpg)
соответствующего показателя
Элементы временного ряда:
уровни ряда (yt)- числовые значения того или иного показателя;
время (t).
Виды временных рядов:
моментные, если время задано моментами;
интервальные, если время задано интервалами.
Слайд 3Модели на основе рядов динамики
Модели изолированного динамического ряда.
Модели системы взаимосвязанных рядов динамики.
Модели
![Модели на основе рядов динамики Модели изолированного динамического ряда. Модели системы взаимосвязанных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-2.jpg)
авторегрессии.
Модели с распределенным лагом.
Слайд 4Компоненты временного ряда
Тенденция (T)
Периодические колебания (P)
Случайные колебания (E)
![Компоненты временного ряда Тенденция (T) Периодические колебания (P) Случайные колебания (E)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-3.jpg)
Слайд 5Ряд без тенденции и периодических колебаний
![Ряд без тенденции и периодических колебаний](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-4.jpg)
Слайд 7
Ряд с периодическими и случайными колебаниями
Ряд с тенденцией, периодическими и случайными колебаниями
![Ряд с периодическими и случайными колебаниями Ряд с тенденцией, периодическими и случайными колебаниями](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-6.jpg)
Слайд 8Аддитивная модель
Мультипликативная модель
![Аддитивная модель Мультипликативная модель](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-7.jpg)
Слайд 9Автокорреляция уровней ряда и ее последствия
Корреляционная зависимость между последовательными значениями уровней временного
![Автокорреляция уровней ряда и ее последствия Корреляционная зависимость между последовательными значениями уровней](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-8.jpg)
ряда называется автокорреляцией уровней ряда
Слайд 11Пример
Имеются данные о расходах на конечное потребление и уровне дохода за 7
![Пример Имеются данные о расходах на конечное потребление и уровне дохода за](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-10.jpg)
промежутков времени в д.е. yt - расходы на потребление, xt- доходы.
Слайд 14Моделирование тенденций временного ряда
Метод аналитического выравнивания сводится к замене фактических данных
![Моделирование тенденций временного ряда Метод аналитического выравнивания сводится к замене фактических данных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-13.jpg)
сглаженными, определенными по выбранной математической функции. При этом, уровни временного ряда рассматриваются как функция от времени:
Слайд 15Этапы построения модели тенденции (уравнения тренда)
Выбор математической функции, описывающей тенденцию
Оценка параметров
![Этапы построения модели тенденции (уравнения тренда) Выбор математической функции, описывающей тенденцию Оценка](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-14.jpg)
модели
Проверка адекватности выбранной функции и оценка точности модели
Расчет точечного и интервального прогнозов
Слайд 16Виды математических функций, описывающих тенденцию
Функции с монотонным характером возрастания (убывания) и отсутствием
![Виды математических функций, описывающих тенденцию Функции с монотонным характером возрастания (убывания) и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/366302/slide-15.jpg)
пределов роста (снижения)
Кривые с насыщением, т. е. устанавливается нижняя или верхняя граница изменения уровней ряда
S-образные кривые, т. е. кривые с насыщением, имеющие точку перегиба