Автокорреляция

Пән: Автоматтандыру, Техника
Жұмыс түрі: Реферат
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 10 бет
Таңдаулыға:

ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ

СЕМЕЙ ҚАЛАСЫНЫҢ ШӘКӘРІМ АТЫНДАҒЫ МЕМЛЕКЕТТІК УНИВЕРСИТЕТІ

ОӨЖ

Автокорреляция

Орындаған: Қадырова Ж. Р.

Тобы: УА-303

Тексерген: Жаксыгулова Д. Д

Семей 2015 жыл

Жоспар

Кіріспе

Негізгі бөлім

Уақыт қатарының автокорреляциялық коэффициенті
Екінші ретті автокоррляция коэффициентін көмекші кесте бойынша есептеу

Қорытынды

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

Уақыт қатарының автокорреляциялық коэффициенті

Эконометрикалық әдістерге мынадай қиыншылықтар әсер етеді:

байланыс асимметриялылығы
байланыс мультиколлинеарлығы
автокорреляция
жалған корреляция
лагтардың болуы

Алғашқы мәліметтерді қолданып екі типтегі эконометрикалық модель құруға болады:

белгілі бір уақыт мезгілінде әр түрлі объектілердің жиынтығын сипаттайтын мәліметтер.
белгілі бір дәйекті уақыт мезгіліндегі бір объектіні сипаттайтын мәліметтер

1-ші тип бойынша құрылған модельді кеңістік моделі деп атайды.
2-ші тип бойынша құрылған модельді уақыт қатарының моделі деп атайды.

Уақыт қатары -бұл бірнеше дәйекті уақыт мезгіліндегі қандайда бір көрсеткіш мәндерінің жиынтығы.

Әр уақыт қатарының деңгейі факторлардың үлкен саны әсерінен қалыптасады, және оларды үш топқа бөлуге болады:

қатар тенденциясын қалыптастыратын факторлар.
қатардың циклдік тербелісін қалыптастыратын факторлар .
кездейсоқ факторлар.

Меңгерілетін құбылыс пен процестерде осы факторлардың қатар деңгейінің уақытқа тәуелділігі әр түрлі форманы қабылдауы мүмкін. Біріншіден, бірнеше уақыт қатарының тенденциясы болады, және ол бірнеше факторлар жиынтығының Екіншіден меңгерілетін көрсеткіш циклдік тербеліске ұшырайды. Осы тербелістер мезгілдік болып табылады, сондықтан кейбір экономика саласы жыл уақытына байланысты. (мысалы, ауыл шаруашылық өнімдері жаз кезінде ; қыс кезіне қарағанда жоғары; т. б)
Кейбір мезгілдік қатарлар циклдік компоненттер мен тнденциясын қабылдамайды, ал оның әр келесі деңгейі қатардың және кездейсоқ компоненттің орта деңгейі қосындысы ретінде пакйда болады. Осыған мысал 1. суретте көрсетілген.

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image002.jpg$

Сурет 2 мезгілдік компоненті бар гипотетикалық уақыт қатары

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image004.jpg$

Кездойсоқ компоненті бар қатар 3 суретте көрсетілген. .

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image006.jpg$

Сурет . 3.

Уақыт қатарын алдын ала келтірілген компоненттер қосындысы ретінде қарастырсақ, онда ол модельді уақыт қатарының аддитивті моделі деп атайды. Уақыт қатарын алдын ала келтірілген компонеттер көбейтіндісі ретінде қарастырсақ, онда ол модельді уақыт қатарының мультипликативті модель деп атаймыз. Уақыт қатарының экономертикалық зерттеулер үшін есебі- пайда болуымен берілуі.

Уақыт қатарының дәйекті деңгейінің арасындағы корреляциялық тәуелділігін қатардың автокорреляциялық деңгейі деп аталады. Оны сандық жағынан сызықты корреляция коэффициенті арқылы табуға болады.

Корреляция коэфицентінің есептелу формуласы :

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image008.gif$

мұндағы $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image010.gif$

Автокорреляция коэффициенті есептелетін жиілік саны лаг деп аталады. Жұп мәндердің санының лагы өссе, онда коэффициент кемиді. максималді лаг n/4.

Мысал . Кедендегі тәртіп бұзудың кейбір мәліметтері берілген: (мысалы, Жамбыл облысы) .

Таблица 1

Жыл

Квартал

Қозғалған істер саны y ₁

Жыл: 1999

Квартал: I

t: 1

Қозғалған істер саны y1: 375

Жыл: II

Квартал: 2

t: 371

Жыл: III

Квартал: 3

t: 869

Жыл: IV

Квартал: 4

t: 1015

Жыл: 2000

Квартал: I

t: 5

Қозғалған істер саны y1: 357

Жыл: II

Квартал: 6

t: 471

Жыл: III

Квартал: 7

t: 992

Жыл: IV

Квартал: 8

t: 1020

Жыл: 2001

Квартал: I

t: 9

Қозғалған істер саны y1: 390

Жыл: II

Квартал: 10

t: 355

Жыл: III

Квартал: 11

t: 992

Жыл: IV

Квартал: 12

t: 905

Жыл: 2002

Квартал: I

t: 13

Қозғалған істер саны y1: 461

Жыл: II

Квартал: 14

t: 454

Жыл: III

Квартал: 15

t: 920

Жыл: IV

Квартал: 16

t: 927

Корреляция өрісін табамыз:

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image024.jpg$

Автокорреляция коэффициентінің бірнеше мәліметтерін табамыз. Ол үшін кесте құрамыз. .

Кесте 2

: t

: y ₁

: y _t-1

: $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image008_0000.gif$

: $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image010_0000.gif$

: $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image012_0000.gif$

: $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image014_0001.gif$

: $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image016_0000.gif$

: 1

: 2

: 3

: 4

: 5

: 6

: 7

: 8

: 1

: 375

: -

: 2

: 371

: 375

: -328, 33

: -288, 13

: 94601, 72

: 107800, 59

: 83018, 90

: 3

: 869

: 371

: 169, 67

: -292, 13

: -49565, 70

: 28787, 91

: 85339, 94

: 4

: 1015

: 869

: 315, 67

: 205, 87

: 64986, 98

: 99647, 55

: 42382, 46

: 5

: 357

: 1015

: -342, 33

: 351, 87

: -120455, 66

: 117189, 83

: 123812, 50

: 6

: 471

: 357

: -228, 33

: -306, 13

: 69898, 66

: 52134, 59

: 93715, 58

: 7

: 992

: 471

: 292, 67

: -192, 13

: -56230, 69

: 85655, 73

: 36913, 94

: 8

: 1020

: 992

: 320, 67

: 328, 87

: 105458, 74

: 102829, 25

: 108155, 48

: 9

: 390

: 1020

: -309, 33

: 356, 87

: -110390, 60

: 95685, 05

: 127356, 20

: 10

: 355

: 390

: -344, 33

: -273, 13

: 94046, 85

: 118563, 15

: 74600, 00

: 11

: 992

: 355

: 292, 67

: -308, 13

: -90180, 41

: 85655, 73

: 94944, 10

: 12

: 905

: 992

: 205, 67

: 328, 87

: 67638, 69

: 42300, 15

: 108155, 48

: 13

: 461

: 905

: -238, 33

: 241, 87

: -57644, 88

: 56801, 19

: 58501, 10

: 14

: 454

: 461

: -245, 33

: -202, 13

: 49588, 55

: 60186, 81

: 40856, 54

: 15

: 920

: 454

: 220, 67

: -209, 13

: -46148, 72

: 48695, 25

: 43735, 36

: 16

: 927

: 920

: 227, 67

: 256, 87

: 58481, 59

: 51833, 63

: 65982, 20

: Сумма

: 10499

: 9947

: 9, 05

: 0, 05

: 74085, 16

: 1153766, 39

: 1187469, 73

: Среднее значение

: 699, 33

: 663, 13

: -

Орташа мәнді 15 ке бөлу арқылы табамыз, себебі. Бір бақылау саны аз.

Автокорреляция коэффициентін табамыз:

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image018_0000.gif$

Екінші ретті автокоррляция коэффициентін көмекші кесте бойынша есептеу

Екінші ретті автокоррляция коэффициентін көмекші кесте бойынша есептейміз. Кесте 3

y ₁

y _t-1

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image008_0000.gif$

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image010_0000.gif$

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image012_0000.gif$

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image014_0001.gif$

$C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image016_0000.gif$

y1:

yt-1:

t: 1

y1: 2

yt-1: 3

: 4

: 5

: 6

: 7

: 8

t: 1

y1: 375

yt-1: -

: -

t: 2

y1: 371

yt-1: -

: -

t: 3

y1: 869

yt-1: 375

: 145, 57

: -269, 79

: -39273, 33

: 21190, 62

: 72786, 64

t: 4

y1: 1015

yt-1: 371

: 291, 57

: -273, 79

: -79828, 95

: 85013, 06

: 74960, 96

t: 5

y1: 357

yt-1: 869

: -366, 43

: 224, 21

: -82157, 27

: 134270, 94

: 50270, 12

t: 6

y1: 471

yt-1: 1015

: -252, 43

: 370, 21

: -93452, 11

: 63720, 90

: 137055, 44

t: 7

y1: 992

yt-1: 357

: 268, 57

: -287, 79

: -77291, 76

: 72129, 84

: 82823, 08

t: 8

y1: 1020

yt-1: 471

: 296, 57

: -173, 79

: -51540, 90

: 87953, 76

: 30202, 96

t: 9

y1: 390

yt-1: 992

: -333, 43

: 347, 21

: -115770, 23

: 75, 56

: 120554, 78

t: 10

y1: 355

yt-1: 1020

: -368, 43

: 375, 21

: -138238, 62

: 135740, 66

: 140782, 54

t: 11

y1: 992

yt-1: 390

: 268, 57

: -254, 79

: -68428, 95

: 72129, 84

: 64917, 94

t: 12

y1: 905

yt-1: 355

: 181, 57

: -289, 79

: -52617, 17

: 32967, 66

: 83978, 24

t: 13

y1: 461

yt-1: 992

: -262, 43

: 347, 21

: -91118, 32

: 68869, 50

: 120554, 78

t: 14

y1: 454

yt-1: 905

: -269, 43

: 260, 21

: -70108, 38

: 72592, 52

: 67709, 24

t: 15

y1: 920

yt-1: 461

: 196, 57

: -183, 79

: -36127, 60

: 38639, 76

: 33778, 76

t: 16

y1: 927

yt-1: 454

: 203, 57

: -190, 79

: -38839, 12

: 41440, 74

: 36400, 82

t: Сумма

y1: 10128

yt-1: 9027

: -0, 02

: -0, 06

: -1034792, 71

: 1037835, 43

: 1116776, 36

t: Среднее значение

y1: 723, 43

yt-1: 644, 79

: -

Осыдан, $C:\Users\Zhanar\Desktop\5_clip_image032.gif$

Осылайша жоғары реттер бойынша автокорреляция коэффициентін ксте бойынша табамыз.

Кесте 4

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.

Ұқсас жұмыстар

Мультиколлинеарлық және автокорреляция

Эконометрика - экономика мамандықтарына арналған оқу - әдістемелік құрал

Банктік ісінің дамуын болжамдаудың түрлері мен модельдері

Спирменнің корреляциялық коэффициенті

Сандық импульстік электроника

Ертіс өзенінің су ресурстарын пайдаланудың ең тиімді деңгейін анықтау

Уақыттық қатарларды талдау

Тропосфералық радиорелейлік байланыс

Нұра алабы өзендерінің ағындысының қалыптасуындағы табиғи және антропогендік фаторларының рөлі

Урбандалу процестерін моделдеудің ақпараттық жүйесін құру

Пәндер

Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.

Ақпарат

Қосымша

Email: info@stud.kz