ΠŸΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒ Π² написании студСнчСских Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚
АнтистрСссовый сСрвис

Анализ Ρ€Ρ‹Π½ΠΊΠ° (ΠΏΠΎ Π²Ρ‹Π±ΠΎΡ€Ρƒ Π°Π²Ρ‚ΠΎΡ€Π°)

Π Π΅Ρ„Π΅Ρ€Π°Ρ‚ ΠšΡƒΠΏΠΈΡ‚ΡŒ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΡƒΡŽ Π£Π·Π½Π°Ρ‚ΡŒ ΡΡ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒΠΌΠΎΠ΅ΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹

ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅ расчСты ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ модСль уровня ARMAс постоянным свободным Ρ‡Π»Π΅Π½ΠΎΠΌ, которая Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎ ΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΆΠ°Π΅Ρ‚ Π·Π°Π²ΠΈΡΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΈ Π΅ΠΆΠ΅Π³ΠΎΠ΄Π½Ρ‹Π΅ измСнСния ΠΏΠ°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠΊΡƒΠΏΠ°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ способности ΡˆΠ²Π΅ΠΉΡ†Π°Ρ€ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Ρ„Ρ€Π°Π½ΠΊΠ°, это Π² ΡΠ²ΠΎΡŽ ΠΎΡ‡Π΅Ρ€Π΅Π΄ΡŒ прСдоставляСт Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ для прогнозирования. Π‘ Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΎΠΉ стороны, ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Ρ‹ ΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΆΠ°Ρ‚ΡŒ измСнСния Π² ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡ‚ичСской ситуации, Ρ‡Ρ‚ΠΎ особСнно Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎ для… Π§ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ Π΅Ρ‰Ρ‘ >

Анализ Ρ€Ρ‹Π½ΠΊΠ° (ΠΏΠΎ Π²Ρ‹Π±ΠΎΡ€Ρƒ Π°Π²Ρ‚ΠΎΡ€Π°) (Ρ€Π΅Ρ„Π΅Ρ€Π°Ρ‚, курсовая, Π΄ΠΈΠΏΠ»ΠΎΠΌ, ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Ρ€ΠΎΠ»ΡŒΠ½Π°Ρ)

Π‘ΠΎΠ΄Π΅Ρ€ΠΆΠ°Π½ΠΈΠ΅

  • Π’Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅
  • ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ полиномиальной ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Ρ‚Ρ€Π΅Π½Π΄Π° ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΡ€Ρ€Π΅Π»ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡ‹ ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· сСзонности ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ для избавлСния ΠΎΡ‚ Π³Π΅Ρ‚СроскСдостичности ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ
  • Π—Π°ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅
  • ΠŸΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ 1

ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ для избавлСния ΠΎΡ‚ Π³Π΅Ρ‚СроскСдостичностиModel 7: Heteroskedasticity-corrected, using observations 1952;2009 (T = 58) Dependent variable: v2CoefficientStd. Errort-ratiop-valueconst45.

88 762.

5 258 618.1671<0.1***v11−0.

2 206 610.

12 655−17.4366<0.1***Statistics based on the weighted data: Sum squared resid 104.

3863S.E. of regression 1.36 5299R-squared 0.84 4459Adjusted R-squared 0.84 1682F (1, 56) 304.

0348P-value (F) 2.71e-24Log-likelihood-99.34043Akaike criterion 202.

6809Schwarz criterion 206.

8017Hannan-Quinn 204.

2860rho 0.94 1662Durbin-Watson 0.5 0092Statistics based on the original data: Mean dependent var 2.17 1939S.D. dependent var 0.37 6556Sum squared resid 3.64 5820S.E. of regression 0.255 155

Если ΠΌΡ‹ Π²ΠΎΠ·ΡŒΠΌΠ΅ΠΌ ΠΏΠ΅Ρ€Π²Ρ‹Π΅ разности ΠΎΡ‚ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ряда, Ρ‚ΠΎ Π½Π°Π³Π»ΡΠ΄Π½ΠΎ это Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ Π²Ρ‹Π³Π»ΡΠ΄Π΅Ρ‚ΡŒ, ΠΊΠ°ΠΊ Π½Π° Ρ€ΠΈΡ. Π½ΠΈΠΆΠ΅. ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈModel 10: ARMAX, using observations 1950;2009 (T = 60) Dependent variable: v2Standard errors based on HessianCoefficientStd. Errorzp-valueconst28.

93 110.

39 472.

78 330.

538***phi10.

9 598 780.

2 900 233.0970<0.1***theta10.

8 035 490.

65 574 512.2540<0.1***v1−0.

1 356 550.

524 856−2.

58 460.

975***Mean dependent var 2.17 6300S.D. dependent var 0.37 0875Mean of innovations 0.44S.D. of innovations 0.3 6270Log-likelihood 111.

5084Akaike criterion-213.

0167Schwarz criterion-202.

5450Hannan-Quinn-208.

9207RealImaginaryModulusFrequencyARRoot 1 1.

4 180.

1.

4 180.

0000MARoot 1 -1.

24 450.

1.

24 450.

На ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΈ ΠΏΡ€Π΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ ΠΏΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·Π° ΠΏΠ°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠΊΡƒΠΏΠ°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ способности ΡˆΠ²Π΅ΠΉΡ†Π°Ρ€ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Ρ„Ρ€Π°Π½ΠΊΠ°. Π—Π°ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅

ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅ расчСты ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ модСль уровня ARMAс постоянным свободным Ρ‡Π»Π΅Π½ΠΎΠΌ, которая Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎ ΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΆΠ°Π΅Ρ‚ Π·Π°Π²ΠΈΡΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΈ Π΅ΠΆΠ΅Π³ΠΎΠ΄Π½Ρ‹Π΅ измСнСния ΠΏΠ°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠΊΡƒΠΏΠ°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ способности ΡˆΠ²Π΅ΠΉΡ†Π°Ρ€ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Ρ„Ρ€Π°Π½ΠΊΠ°, это Π² ΡΠ²ΠΎΡŽ ΠΎΡ‡Π΅Ρ€Π΅Π΄ΡŒ прСдоставляСт Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ для прогнозирования. Π‘ Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΎΠΉ стороны, ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Ρ‹ ΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΆΠ°Ρ‚ΡŒ измСнСния Π² ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡ‚ичСской ситуации, Ρ‡Ρ‚ΠΎ особСнно Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎ для 2011;2012 Π³Π³. Π² ΡΡ‚Ρ€Π°Π½Π°Ρ… ЕвропСйского Боюза. ΠŸΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ 1Π˜ΡΡ…ΠΎΠ΄Π½Ρ‹Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ряда

Π“ΠΎΠ΄Π—Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅

Π“ΠΎΠ΄Π—Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅19 502.

30 445 919 802.

10 686 519 512.

30 102 919 812.

4 731 919 522.

34 396 719 822.

3 488 219 532.

30 970 719 832.

697 519 542.

29 294 619 841.

99 853 819 552.

29 643 719 852.

678 819 562.

27 613 719 861.

95 884 119 572.

26 622 219 871.

91 745 519 582.

25 939 619 881.

92 253 319 592.

20 677 219 891.

92 657 219 602.

24 984 919 901.

92 231 719 612.

3 534 919 911.

9 545 819 622.

45 622 819 921.

96 331 219 632.

54 263 419 931.

94 724 419 642.

61 248 819 941.

90 782 219 652.

66 436 919 951.

8 638 219 662.

69 397 119 961.

85 008 119 672.

72 046 619 971.

84 910 819 682.

69 071 619 981.

8 301 519 692.

65 832 619 991.

82 637 219 702.

6 564 620 001.

81 898 519 712.

73 365 520 011.

79 814 519 722.

83 702 720 021.

75 253 419 732.

90 428 520 031.

72 097 719 742.

86 637 520 041.

68 467 619 752.

74 363 720 051.

64 858 219 762.

6 051 420 061.

63 192 219 772.

47 145 220 071.

62 618 419 782.

32 473 420 081.

618 119 792.

20 754 220 091.

ΠŸΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚ΡŒ вСсь тСкст
Π—Π°ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚ΡŒ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒ Ρ‚Π΅ΠΊΡƒΡ‰Π΅ΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΎΠΉ
ΠšΡƒΠΏΠΈΡ‚ΡŒ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΡƒΡŽ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρƒ

Π˜Π›Π˜