Анализ рынка (по выбору автора)

Заказать уникальный реферат
Тип работы: Реферат
Предмет: Эконометрика
  • 12 12 страниц
  • 0 + 0 источников
  • Добавлена 07.09.2012
748 руб.
  • Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы
Содержание

Введение
Построение полиномиальной модели тренда
Построение коррелограммы и анализ сезонности
Построение модели для избавления от гетероскедостичности
Построение оптимальной модели
Заключение
Приложение 1

Фрагмент для ознакомления

Построение модели для избавления от гетероскедостичностиModel 7: Heteroskedasticity-corrected, using observations 1952-2009 (T = 58)Dependent variable: v2CoefficientStd. Errort-ratiop-valueconst45.88762.5258618.1671<0.00001***v1_1-0.02206610.0012655-17.4366<0.00001***Statistics based on the weighted data:Sum squared resid 104.3863S.E. of regression 1.365299R-squared 0.844459Adjusted R-squared 0.841682F(1, 56) 304.0348P-value(F) 2.71e-24Log-likelihood-99.34043Akaike criterion 202.6809Schwarz criterion 206.8017Hannan-Quinn 204.2860rho 0.941662Durbin-Watson 0.050092Statistics based on the original data:Mean dependent var 2.171939S.D. dependent var 0.376556Sum squared resid 3.645820S.E. of regression 0.255155Если мы возьмем первые разности от данного временного ряда, то наглядно это будет выглядеть, как на рис. ниже.Построение оптимальной моделиModel 10: ARMAX, using observations 1950-2009 (T = 60)Dependent variable: v2Standard errors based on HessianCoefficientStd. Errorzp-valueconst28.93110.39472.78330.00538***phi_10.9598780.02900233.0970<0.00001***theta_10.8035490.065574512.2540<0.00001***v1-0.01356550.00524856-2.58460.00975***Mean dependent var 2.176300S.D. dependent var 0.370875Mean of innovations 0.000044S.D. of innovations 0.036270Log-likelihood 111.5084Akaike criterion-213.0167Schwarz criterion-202.5450Hannan-Quinn-208.9207RealImaginaryModulusFrequencyARRoot 1 1.04180.00001.04180.0000MARoot 1 -1.24450.00001.24450.5000На основании предложенной модели можно построить прогноза паритета покупательной способности швейцарского франка.ЗаключениеПроведенные расчеты позволили пострить модель уровня ARMAс постоянным свободным членом, которая наиболее точно отражает зависимость и ежегодные изменения паритета покупательной способности швейцарского франка, это в свою очередь предоставляет возможность для прогнозирования.С другой стороны, подобные модели не способны отражать изменения в политической ситуации,что особенно актуально для 2011-2012 гг. в странах Европейского Союза.Приложение 1Исходные данные временного рядаГодЗначениеГодЗначение19502.30445919802.10686519512.30102919812.04731919522.34396719822.03488219532.30970719832.00697519542.29294619841.99853819552.29643719852.00678819562.27613719861.95884119572.26622219871.91745519582.25939619881.92253319592.20677219891.92657219602.24984919901.92231719612.3534919911.9545819622.45622819921.96331219632.54263419931.94724419642.61248819941.90782219652.66436919951.8638219662.69397119961.85008119672.72046619971.84910819682.69071619981.8301519692.65832619991.82637219702.6564620001.81898519712.73365520011.79814519722.83702720021.75253419732.90428520031.72097719742.86637520041.68467619752.74363720051.64858219762.6051420061.63192219772.47145220071.62618419782.32473420081.618119792.20754220091.586377

0

Вопрос-ответ:

Какую информацию я получу из анализа рынка?

Анализ рынка позволяет получить информацию о состоянии и динамике рынка, о конкурентной ситуации, о потенциальных возможностях и рисках для предприятия. Он позволяет выявить ключевые тенденции, прогнозировать спрос и предложение, определить сегменты рынка, исследовать потребительские предпочтения и установить эффективные стратегии маркетинга и продаж.

Какую модель тренда можно построить с использованием полиномиальной модели?

Построение полиномиальной модели тренда позволяет аппроксимировать данные нелинейной зависимостью. Например, можно использовать полиномиальную регрессию для моделирования кривых тренда с использованием более высоких степеней полинома. Это позволяет учесть нелинейные изменения в данных и получить точный прогноз на основе тренда.

Что такое коррелограмма и зачем она нужна?

Коррелограмма - это график, на котором отображается зависимость между переменными. Она позволяет визуально оценить силу и направление связи между переменными. Анализ коррелограммы помогает выявить наличие или отсутствие сезонных колебаний и степень их влияния на переменные. Это позволяет определить наиболее значимые факторы, влияющие на изменение данных и принять соответствующие меры для управления сезонностью.

Какую модель можно использовать для избавления от гетероскедастичности?

Для избавления от гетероскедастичности можно использовать модель с взвешенными наименьшими квадратами. Эта модель учитывает неоднородность дисперсии в данных посредством присваивания различных весов наблюдениям. В результате получается более эффективная и точная модель, устойчивая к гетероскедастичности.

Какая модель является оптимальной для анализа данных?

Оптимальная модель зависит от конкретных целей и требований анализа данных. В каждом случае выбор модели должен основываться на статистических методах и критериях оценки, таких как критерий информационной плотности Акаике (AIC) или критерий Шварца (BIC). Оптимальная модель обеспечивает наилучшую аппроксимацию данных, наиболее точные прогнозы и статистическую значимость коэффициентов.

Что такое "Анализ рынка"?

"Анализ рынка" это процесс изучения и оценки данных о рынке для определения его состояния, тенденций, конкурентной ситуации и возможностей для бизнеса.

Что такое полиномиальная модель тренда в анализе рынка?

Полиномиальная модель тренда в анализе рынка - это математическая модель, используемая для прогнозирования и предсказания тенденций на рынке. Она основана на полиномиальной функции, которая может быть использована для представления сложных трендов и паттернов.

Что такое коррелограмма и как она используется в анализе сезонности?

Коррелограмма в анализе сезонности - это графическое представление корреляций между временными рядами и разными задержками. Она используется для определения наличия сезонных паттернов и зависимостей в данных о рынке, а также для их оценки и анализа.

Что означает избавление от гетероскедостичности в модели анализа рынка?

Избавление от гетероскедостичности в модели анализа рынка означает устранение или коррекцию неоднородности дисперсии ошибок модели. Это важный шаг для правильного оценивания параметров и прогнозирования на рынке, так как гетероскедостичность может искажать результаты и приводить к ошибкам.

Что такое оптимальная модель в анализе рынка и как она строится?

Оптимальная модель в анализе рынка - это модель, которая дает наилучшие результаты по прогнозированию и оценке данных о рынке. Она строится путем выбора наиболее подходящих переменных, функций и методов анализа, чтобы достичь максимальной точности прогноза и оценки.