Построение модели

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Марта 2012 в 13:33, курсовая работа

Краткое описание

Целью данной курсовой работы является подробное раскрытие сущности имитационного моделирования его виды, построение имитационных моделей, проведения расчётов с использованием данного метода, и составление прогнозирования.

Содержание работы

Введение ......................................................................................................................4
Глава 1. Общие понятия имитационной модели и имитационного моделирования ……....................................................................................................5
1.1. Моделирование входных данных ............................................................6
1.2. Расчет показателей динамики развития экономических процессов....................................................................................................................8
1.3. Методы корректировки динамического ряда .......................................10
1.4. Определение трендовой компоненты ....................................................11
1.5.Определение сезонной компоненты .......................................................13
1.5.1. Расчёт сезонной волны выработки электроэнергии ...............13
1.5.2. Метод Четвертикова....................................................................14
1.5.3. Нахождение сезонной составляющей с помощью ряда Фурье в качестве аналитической модели сезонности ..........................................................16
1.5.4. Оценка адекватности и точности трендовых моделей.............17
1.5.5. Прогнозирование динамики на основе трендовых моделей.......................................................................................................................19
Глава 2. Построение имитационной модели и составление прогноза................23
2.1. Абсолютный и средний абсолютный прирост.........................24
2.2. Показатели роста и прироста...................................................25
2.3. Выявление аномальных уровней ряда...........................................25
2.4. Определение наличие тренда во временном ряду........................26
2.5. Автокорреляционная функция и временной лаг....................27
2.6. Построение графика сезонной волны........................................28
2.7. Построение аналитической модели ряда с использованием метода Фурье........................................................................................................................30
2.8. Оценка адекватности и точности трендовой модели..................................................................................................................31
2.9. Построение интервального и точного прогноза на 4 уровня вперед...................................................................................................................34
Заключение ...............................................................................................................36
Список используемой литературы .........................................................................37

Содержимое работы - 1 файл

Построение модели.doc

— 1.09 Мб (Скачать файл)

 

2.3. Выявить аномальные уровни ряда

 

Для выявление аномальных уровней ряда будем использовать метод Ирвина, он предполагает использование формулы (1.17). Значения критерия Ирвина для уровня значимости , то есть с 5% ошибкой для 100 значений равно 1. Для проверки аномальности надо сравнить полученное значение с табличным.

Таблица 5.

Аномальные уровни ряда.

Данные

Выявить аномальные уровни ряда

среднеквадратическое отклонение 

Критерий Ирвина

Табличное значение

проверка аномальности ряда

t

Yt

σy

λt

λt

(Yt-Ycp)2

σy

1,00

9,00

0,74

5,15

-

1

-

2,00

7,00

8,18

-

0,39

-

Ряд нормален

3,00

4,00

34,34

-

0,58

-

Ряд нормален

4,00

1,00

78,5

-

0,58

-

Ряд нормален

5,00

-1,00

117,94

-

0,39

-

Ряд нормален

...

...

...

...

...

...

...

95,00

18,00

66,26

-

0,19

-

Ряд нормален

96,00

17,00

50,98

-

0,19

-

Ряд нормален

97,00

15,00

26,42

-

0,39

-

Ряд нормален

98,00

12,00

4,58

-

0,58

-

Ряд нормален

99,00

11,00

1,3

-

0,19

-

Ряд нормален

100,00

10,00

0,02

-

0,19

-

Ряд нормален

Сумма

103,00

2 630,04

 

 

 

 

Ср.Знач

1,03

 

 

 

 

 


 

После проверки аномальности делается вывод все ряды считаются нормальными и ошибок не обнаружено

 

2.4. Определить наличие тренда во временном ряду

 

Разбивается на две примерно равные по числу уровней части.

 

Таблица 6.

Разбитые данные.

Ряд первый (49 значений)

Ряд второй (51 значение)

n1

n2

9

12

7

...

4

17

n1

n2

1

15

-1

12

...

11

14

10


Находим дисперсию для обоих рядов по формулам (1.18-1.19)

Проведём проверку равенства  дисперсий обеих частей (1.20), так как у нас дисперсия первого ряда больше то разделим её на дисперсию 2 ряда.

1,34

И сравним его с табличным значением которое составляет 1,61. Так как расчётное значение меньше то мы принимаем гипотезу о равенстве дисперсий. Теперь надо найти критерий Стьюдента (1.21) что бы проверить гипотезу о наличии тренда.

Критические значения коэффициента Стьюдента (t-критерия) для 5% ошибки составляет 1,98. Так как расчётное значение больше табличного делаем вывод что тренд есть.

 

2.5. Найти первые 12 коэффициентов автокорреляции, построить                     автокорреляционную  функцию и найти временной лаг

 

По формуле (1.22) найдём 12 значений и максимальное значение среди них и будет лагом,

Таблица 7.

Коэффициенты автокорреляции и временной лаг

r

Лаг

0,92

1,03

0,68

 

0,35

 

0,01

 

-0,25

 

-0,36

 

-0,29

 

r

Лаг

-0,04

 

0,32

 

0,69

 

0,95

 

1,03

 


Теперь по значением автокорреляции построим коррелограмм.

Рис.1 Коррелограмм

 

2.6. Построить график сезонной волны

Построим график сезонной волны применяя метод Четвертикова, для этого разобьём наши данные по годам

Таблица 8.

Данные разбитые по годам.

год/месяц

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

9

7

4

1

-1

-1

1

4

7

10

12

12

2

11

8

5

2

0

1

2

5

8

11

13

13

3

12

9

6

3

2

2

3

6

10

13

14

14

4

13

10

7

4

3

3

5

7

11

14

16

16

5

14

12

8

6

4

4

6

9

12

15

17

17

6

15

13

10

7

5

5

7

10

13

16

18

18

7

17

14

11

8

9

10

13

15

17

17

17

15

8

13

11

10

9

10

12

14

16

18

19

18

17


 

Используя формулы 1.25 и 1.27 получаем таким образом ряд, лишенный предварительной сезонной волны.

Таблица 9.

Предварительная сезонная волна 1 обработки.

год/

месяц

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

 

 

 

 

 

 

5,50

5,63

4,71

5,79

5,88

6,00

2

6,13

6,21

6,29

6,38

6,46

6,54

6,63

6,71

5,71

6,88

7,00

7,13

3

7,21

7,29

7,42

7,58

7,71

7,79

7,88

7,96

6,88

8,13

8,21

8,29

4

8,42

8,54

8,63

8,71

8,83

9,00

9,13

9,25

8,04

9,50

9,63

9,71

5

9,79

9,92

10,04

10,13

10,21

10,29

10,38

10,46

9,17

10,71

10,79

10,88

6

10,96

11,04

11,13

11,21

11,29

11,38

11,50

11,63

10,21

11,79

12,00

12,38

7

12,83

13,29

13,67

13,88

13,88

13,71

13,42

13,13

11,71

12,96

13,04

13,17

8

13,29

13,38

13,46

13,58

13,71

13,83

 

 

 

 

 

 

Информация о работе Построение модели