7. előadás Ciklushatás elemzése Szezonhatás vizsgálata.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
4. előadás Összehasonlítás standardizálással és indexszámítással.
Advertisements

1 groupement national interprofessionnel des semences et plants Vetőmagpiac forgalom az Európai Unióban Az EU vetőmag súlya a világ vetőmag termesztésében.
Dixon Próbadb.Valószínűségi szint (p%) n10%5%1%7.3?4321 7? ,890,940,99pH7,07,27,3 4 0,68 0,770,89n=4 r 10 = (7,3-7,3)/(7,3-7,0) = 0 r 10 =(x 1 -x.
Készítette: Gerber György Csévharaszt november 04. Kistérségi ellátórendszerek Pest megyében
Cash flow-kimutatás esettanulmány
A Befektetett eszközök DSaját tőke IImmateriális javakIJegyzett tőke II Tárgyi eszközökII Jegyzett, de be nem fizetett tőke III Befektetett pénzügyi eszközök.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Anyagköltség számítása
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
A Föld Éve OSZVALD T.: Az elmúlt 15 év 15 év a felszínmozgások, partfalomlások elleni védekezésben Oszvald Tamás főosztályvezető-helyettes Magyar.
Készítette / Author: Tuska Katalin
Gáncs Júlia Szent István Egyetem, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
A diákat készítette: Matthew Will
1 A magyar gazdaság helyzete, perspektívái 2008 tavaszán Dr. Papanek Gábor Előadás Egerben május 7.-én.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Statisztika II. X. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
PÉLDA OSZTALÉKBÓL TÖRTÉNŐ KIVÉTKIEGÉSZÍTÉSRE. Adatok: Társaság adóalapja: Megfizetett adó (kedvezmény után): Átlagos adómérték: 14,92%
5. előadás.
3. előadás.
IV. Demográfia Halandóság
A költségvetés szerkezete: I. Összbevétel II. Parlament III. Tanács IV. Bizottság V. Bíróság VI. Számvevőszék VII. Európai Gazdasági és Szociális.
Növendék nyulak. Információk a vizsgált nyulak kizárólag háztáji ősöktől származnak 10 hetes korukban kezdtem a méréseket két alom egyedei kerültek a.
Az ipari növekedés mai területi folyamatai
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm.
Az EU kohéziós politikájának 20 éve ( ) Dr. Nagy Henrietta egyetemi adjunktus SZIE GTK RGVI.
C = C/Y Ĉ=∆C/∆Y A fogyasztási függvény Reáljövedelem Y
Adósságdinamika és fenntarthatóság
Kvantitatív módszerek
Nemfizetési kockázatok Magyarországon és a régióban Dercze Zoltán, COFACE Hungary, november 25.
Forráskivonás a gyógyszeriparból I. Csőd közeli patikák a gyártók szemével Szolyák Tamás Innovatív Gyógyszergyártók Egyesülete.
STATISZTIKA II. 11. Előadás
Idősor elemzés.
Idősor komponensei Trend vagy alapirányzat: az idősor alakulásának fő irányát mutatja meg. Szezonális vagy idényszerű ingadozás: szabályos időszakonként.
Anyagok 3. feladat 168. oldal.
41. feladat Könyvviteltan szemináriumi és gyakorló feladatok Budapesti Corvinus Egyetem, Számvitel tanszék 2007/2008. tanév.
Kalkuláció 13. feladat TK 69. oldal.
Kormányszóvivői tájékoztató. ESÉLY A FALUNAK ÉS A MAGYAR VIDÉKNEK Agrár- és vidékfejlesztési költségvetés 2005.
Kormányszóvivői tájékoztató Cselekedni most és mindenkiért Megbecsülés az idős embereknek! Kormánydöntés a kiegészítő nyugdíjemelésről szeptember.
Kvantitatív módszerek
Béren kívüli juttatások Adókedvezmények Adóelőleg Ingatlan.
Mennyiségi sorelemzés
Grafikus ábrázolás.
1 Szóródás Példák. 2 Szóródás munkatábla Árak nagysága (eЄ) xixi fifi didi
Standardizálás Példák.
Makrogazdasági folyamatok és versenyképesség Csillag István Budapest, március 4.
Környezeti hatások közgazdaságtani bevezető Minimális költség – maximális haszon példa Fonyó György.
Milyen szemléletváltást követel meg a választható portfoliós rendszer bevezetése a pénztáraktól? Pénztárkonferencia 2008 Biró Gergely.
Gazdaságstatisztika Idősorok elemzése 21. előadás.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2007 Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények.
Százalék számítás - 1. feladat
= ) 12) ) 14) ) a) b)
1 Gyarapodó Köztársaság Növekvő gazdaság – csökkenő adók február 2.
Ágazati GDP előrejelző modell Foglalkoztatási és makro előrejelzés Vincze János Szirák, november 10.
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
Felsőoktatási felvételi eredmény (2006/2007). Oszt. Létsz. (L) Jelentkezők száma (J) 1. helyen felvételt nyert További helyen felvételt nyert Összes felv.
Kiugró adatok szűrése Dixon Próba db. Valószínűségi szint (p%) n 10%
A kamatszámítás módszereinek elméleti összefüggései
HUF (210*180) HUF (210*180) HUF (140 CHF) HUF (210 CHF) Kamatrész Tőkerész HUF (140*180) 180 HUF fölötti rész [(240-
Idősorok elemzése Dr. Varga Beatrix.
Előrejelzés Összeállította: Sójáné Dux Ágnes. Előrejelzés Az időbeli folyamatok elemzésének segítségével lehetőség nyílik a korábban láthatatlan trendek.
Kvantitatív módszerek
Gazdaságstatisztika Idősorok elemzése.
Szóródási mérőszámok, alakmutatók, helyzetmutatók
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
Gazdaságinformatikus MSc
5. előadás.
Előadás másolata:

7. előadás Ciklushatás elemzése Szezonhatás vizsgálata

Ciklushatás elemzése Analitikus trend és mozgóátlagolású trend összekapcsolása két módon történhet: Először mozgóátlagolás, majd a mozgóátlagokhoz analitikus trendet illesztünk. A reziduumok a ciklikus ingadozást fogják mutatni. Először analitikus trendet illesztünk, meghatározzuk a reziduumokat. A reziduumokból számított mozgóátlagok segítségével meghatározzuk a ciklus empirikus értékeit.

Szezonális eltérések Additív modell: a szezonális hatás abszolút állandóságot mutat j= 1, 2, ..., m, a prióduson belüli szakaszok száma i= 1, 2, ..., p, periódusok (évek) száma a j-edik szezonra vonatkozó szezonális eltérés

Szezonális eltérések ha a szezonális eltérés korrekciója szükséges Mértékegység: az y mértékegysége Értelmezése: az adott szezonban az idősor adata átlagosan mennyivel tér el a trendnek megfelelő értéktől.

Szezonindexek Multiplikatív modell: a szezonalitás relatíve mutat állandóságot A j-edik szezonra vonatkozó szezonindex

Szezonindexek ha , a szezonindexek korrekciója szükséges Dimenzió nélküli mérőszám, %-osan értelmezhető Értelmezése: az adott szezonban az idősor adata átlagosan hányszorosa a megfelelő trendértéknek.

A szezonális mérőszámok felhasználása a mérőszámok által jelzett hatás figyelembevétele a gyakorlati munkában szezonálisan kiigazított idősorok képzése, szezonhatás kiszűrése az idősorból Additív modell: Multiplikatív modell: Előrejelzésekben: Additív modell Multiplikatív modell

Példa Az alábbi táblázatban a Magyarországon épített lakások számának alakulását látja 2000 és 2005 között negyedéves bontásban: Év\N.év I. II. III. IV. 2000 2622 3121 3368 12472 2001 3973 4209 5494 14378 2002 4756 5259 5727 15769 2003 4429 4738 6230 20146 2004 6886 6754 8669 21604 2005 7183 7886 8169 17846 Elemezze az épített lakások számának alakulását és adjon előrejelzést 2007. III. negyedévére!

Trendértékek (mozgóátlagolású trend alapján) Év\N.év I. II. III. IV. 2000 --- 5 564,63 5 869,50 2001 6 271,25 6 775,25 7 111,38 7 340,50 2002 7 500,88 7 703,88 7 836,88 7 730,88 2003 7 728,63 8 338,63 9 192,88 9 752,00 2004 10 308,88 10 796,00 11 015,38 11 194,00 2005 11 273,00 10 740,75

Az épített lakások mozgóátlagolású trendje

Szezonális eltérések Év\N.év I. II. III. IV. Átlag 2000 --- ---  --- ---  - 2 196,63 6 602,50   2001 - 2 298,25 - 2 566,25 - 1 617,38 7 037,50 2002 - 2 744,88 - 2 444,88 - 2 109,88 8 038,13 2003 - 3 299,63 - 3 600,63 - 2 962,88 10 394,00 2004 - 3 422,88 - 4 042,00 - 2 346,38 10 410,00 2005 - 4 090,00 - 2 854,75 Nyers - 3 171,13 - 3 101,70 - 2 246,63 8 496,43 - 5,76 Korrigált - 3 165,37 - 3 095,94 - 2 240,87 8 502,18 0,00

Szezonindexek Év/N.év I. II. III. IV. Átlag 2000 --- --- 0,6053 2,1249  --- ---  0,6053 2,1249   2001 0,6335 0,6212 0,7726 1,9587 2002 0,6341 0,6826 0,7308 2,0397 2003 0,5731 0,5682 0,6777 2,0658 2004 0,6680 0,6256 0,7870 1,9300 2005 0,6372 0,7342   --- Nyers szezonindex 0,6292 0,6464 0,7147 2,0238 1,0035 Korrigált sz.i. 0,6270 0,6441 0,7122 2,0168 1,0000

Az épített lakások lineáris trendje

Trendértékek lineáris trend alapján Év/Negyedév I. II III. IV. 2000 4307,490 4663,680 5019,870 5376,060 2001 5732,250 6088,440 6444,630 6800,820 2002 7157,010 7513,200 7869,390 8225,580 2003 8581,770 8937,960 9294,150 9650,340 2004 10006,530 10362,720 10718,910 11075,100 2005 11431,290 11787,480 12143,670 12499,860

A lineáris trendtől vett eltérések Év/Negyedév I. II III. IV. Összeg 2000 -1685,490 -1542,680 -1651,870 7095,940   2001 -1759,250 -1879,440 -950,630 7577,180 2002 -2401,010 -2254,200 -2142,390 7543,420 2003 -4152,770 -4199,960 -3064,150 10495,660 2004 -3120,530 -3608,720 -2049,910 10528,900 2005 -4248,290 -3901,480 -3974,670 5346,140 Összesen -17367,340 -17386,480 -13833,620 48587,240 -2894,557 -2897,747 -2305,603 8097,873 -0,033

A lineáris trend alapján számított hányadosok és előrejelzés Év/Negyedév I. II. III. IV. Összeg 2000 0,609 0,669 0,671 2,320   2001 0,693 0,694 0,852 1,881 2002 0,476 0,539 0,554 2003 0,665 0,700 0,728 1,917 2004 0,516 0,530 0,670 2,088 2005 0,628 0,673 2,050 Összesen 3,587 3,801 4,148 12,137 nyers 0,598 0,634 0,691 2,023 3,946 korrigált 0,606 0,642 0,701 2,051 4,000 Pl.: 2007. III. negyedév: