Idősor komponensei Trend vagy alapirányzat: az idősor alakulásának fő irányát mutatja meg. Szezonális vagy idényszerű ingadozás: szabályos időszakonként.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Gazdasági Informatika
Advertisements

Állóeszköz-gazdálkodás
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív Módszerek
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Statisztika I. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Kvantitatív módszerek
Gazdasági informatika
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Exponenciális szűrések Statisztika II. VEGTGAM22S.
Földrajzi összefüggések elemzése
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldologozás tudománya)
Minőségmenedzsment 9.előadás
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Közlekedésstatisztika
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. X. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
A középérték mérőszámai
GVAM BSc szak STATISZTIKA II előadás sorozat
Agrár BSc szakok Statisztikai következtetések
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Külső egyensúlyi folyamatok a revízió tükrében Antal Judit Pénzügyi elemzések 2009 Szeptember 30.
Kvantitatív módszerek
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
STATISZTIKA II. 11. Előadás
STATISZTIKA II. 12. Előadás
Idősor elemzés.
Kvantitatív módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
EREDMÉNYEK, ADATOK FELDOLGOZÁSA
Gazdaságstatisztika Idősorok elemzése 21. előadás.
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Alapsokaság (populáció)
Lineáris regresszió.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
Statisztikai alapfogalmak
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regresszió-számítás március 30. Dr. Varga Beatrix egyetemi.
Valószínűségszámítás II.
Közúti és Vasúti Járművek Tanszék. A ciklusidők meghatározása az elhasználódás folyamata alapján Az elhasználódás folyamata alapján kialakított ciklusrendhez.
Idősorok elemzése Dr. Varga Beatrix.
Előrejelzés Összeállította: Sójáné Dux Ágnes. Előrejelzés Az időbeli folyamatok elemzésének segítségével lehetőség nyílik a korábban láthatatlan trendek.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Kvantitatív módszerek
ELŐREJELZÉS.
Gazdaságstatisztika Idősorok elemzése.
Előrejelzés.
Leíró statisztika gyakorló feladatok október 15.
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
Trendelemzés előadó: Ketskeméty László
Alapfogalmak Matematikai Statisztika
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
Igénybecslés.
Gazdaságinformatikus MSc
Adatfeldolgozási ismeretek műszeres analitikus technikusok számára
5. Kalibráció, függvényillesztés
Adatfeldolgozási ismeretek környezetvédelmi-mérés technikusok számára
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Előadás másolata:

Idősor komponensei Trend vagy alapirányzat: az idősor alakulásának fő irányát mutatja meg. Szezonális vagy idényszerű ingadozás: szabályos időszakonként visszatérő, állandó periódushosszúságú hullámzás, amely mindig azonos irányban téríti el az idősor értékét az alapirányzattól. (pl. fagyifogyasztás) Ciklus: trend alatti vagy feletti tartósabb mozgás. Szabálytalan periodikus ingadozás, általában hosszabb idősoroknál figyelhető meg. (pl. gazdasági ciklusok) Véletlen ingadozás

Az egyes komponensek közötti kapcsolat Additív kapcsolat Multiplikatív kapcsolat: periódusok (pl. évek) perióduson belüli rövidebb időszakok(pl. negyedévek)

Analitikus trendszámítás Leggyakrabban alkalmazott trendfüggvények: lineáris exponenciális másod, illetve p-ed fokú polinom hiperbola logisztikus

Lineáris trendszámítás Lineáris trendfüggvény (legkisebb négyzetek módszere alapján) Normál egyenletek:

A lineáris trendfüggvény paramétereinek értelmezése : t=0. időszakhoz tartozó trendérték : trendfüggvényre nézve megadja az időszakonkénti állandó abszolút változás nagyságát, tapasztalati idősorra nézve pedig az időszakonkénti abszolút változások átlagát mutatja meg a tartalma analóg a mutatóval, de a csak az idősor első és utolsó adatát veszi figyelembe

1. feladat

Feladat Határozza meg és értelmezze a lineáris trend paramétereit! Határozza meg a mutatószám értékét, és hasonlítsa össze a kapott eredményt a lineáris trend megfelelő paraméterének értékével! Becsülje meg a 2007. évi nemzetgazdasági beruházás értékét!

Megoldás Normálegyenletek: Lineáris trend egyenlete:

Exponenciális trendfüggvény Logaritmizált formája: A paraméterek becslése: Normálegyenletek:

Exponenciális trendfüggvény paramétereinek értelmezése : t=0 időszakhoz tartozó trendérték : az időszakonkénti átlagos relatív változás Hasonlóan a mutatóhoz az mutató is érzékeny az idősor első és utolsó adatára. Az exponenciális trend paraméterének jelentése megegyezik az mutató jelentésével, de a paraméter meghatározásánál már figyelembe vesszük az idősor valamennyi adatát.

2. feladat

Feladat Írja fel az exponenciális trend egyenletét, és értelmezze a paramétereket! Számítsa ki az mutató értékét, és vesse össze az exponenciális trend megfelelő paraméterének értékével! Adjon előrejelzést a 2007. évi vállalkozói hitelállomány nagyságára vonatkozóan!

Munkatábla a megoldáshoz év devizahitelek (y) lgy ty tlgy 1 1995 295,4 2,47 295,40 2 1996 350,1 2,54 700,20 5,09 3 1997 513 2,71 1539,00 8,13 4 1998 644,7 2,81 2578,80 11,24 5 1999 816,1 2,91 4080,50 14,56 6 2000 1210,3 3,08 7261,80 18,50 7 2001 1159,7 3,06 8117,90 21,45 8 2002 1211,3 9690,40 24,67 9 2003 1733,8 3,24 15604,20 29,15 10 2004 2172,5 3,34 21725,00 33,37 55   10106,9 29,25 71593,20 168,62

Megoldás

Illeszkedés jósága A reziduális szórás: az idősorértékek trend szerinti értékektől vett eltéréseinek négyzetes átlaga. Az a függvény illeszkedik jobban, amelyiknek a korrigált reziduális szórása kisebb. q: a függvény paramétereinek száma p-ed fokú polinomok esetén: q=p+1!

Mozgóátlagolás módszere a t. időszakhoz tartozó trendértéket a környező időszakok adatainak dinamikus átlagaként határozzuk meg Mozgóátlag tagszámának meghatározásához néhány szempont: a tagszám megválasztásánál vegyük figyelembe az idősor hosszát ha van szezonalitás az idősorban, akkor a perióduson belüli időszakok számát vagy annak többszörösét kell választani tagszámnak, hogy kisimítsa az idősort.

Mozgóátlagok kiszámítása Páratlan tagszámú mozgóátlag: Páros tagszámú mozgóátlag: