dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari

PPTX 744,0 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1708373535.pptx 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 e b b b b b b b b b b b b b m m m m m m m m m m m x i y 0 = /docprops/thumbnail.jpeg dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari “statistika” fanidan dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari mavzusida tayyorlangan taqdimot reja: biznesda prognozlash (bashoratlash). vaqtli qatorlarning multiplikatli modelining klassik komponentlari. yillik dinamik qatorlarini silliqlash (tekislash). eng kichik kvadratlar usuli yordamida trendlarni aniqlash va prognozlash. avtoregressiya va prognozlash yordamida trendni aniqlash. prognozlashning adekvatli modelini tanlash. vaqtli qatorlarni mavsumiy malumotlar asosida prognozlash. 2 1. biznesda prognozlash (bashoratlash). iqtisodiy sharoitlar vaqt oralig’iga qarab o’zgarar ekan, menejerlar o’z komponiyalariga tasir etuvchi shu sharoitlarni prognoz (bashorat) qila olishlari lozim. aniq rejalashtirishni amalga oshirishni taminlovchi usullardan biri bu prognozlash yani, bashoratlash (forecasting)dir. …

a-ketligi asosida yig’ilgan sonli qatorlar (malumotlar)dir. vaqtli qator(time series) ni tahlil qilish usuli sonli o’zgaruvchilarning o’tmishi va kelajagi asosida uning ko’rsatkichini (mohiyatini) bashoratlash imkoniyatini beradi. masalan: nyu-york fond birjasida aktsiyalarning har kungi kotirovkasi-vaqtli qatorni beradi. vaqtli qatorlarga boshqa bir misol qilib, istemol narxlar indeksining har oylik ko’rsatkichlarini, yaimning har chorakdagi o’lchamini kabilarni ko’rsatish lozim. bog’liqlikning sabab- oqibatlarini (causal forecasting method ) tahlil qilish usuli- prognoz qilinayotgan o’zgaruvchining ko’rsatkichlariga qaysi omillar tasir qilishini aniqlash imkoniyatini beradi. bu usullar qatoriga : ko’pfaktorli regressiya tahlili, ekonometrik modellash, eng oldi indikatorlar tahlili kabi usullar kiradi. . 4 vaqtli qatorlarni tahlil qilishning o’ziga xos xususiyati shundaki, tadqiqot qilinayotgan obektga hozir va o’tmishda tasir etuvchi omillar kelajakda ham tasir etadi. demak, vaqtli qatorlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi shuki, prognozlashga (bashoratlashga) tasir etuvchi omillarni aniqlash va identifikatsiyalash. bu maqsadga erishish uchun ko’pgina matematik modellar ishlab chiqilgan. bu modellar vaqtli qatorlar modeliga kiruvchi komponentlarning o’zgaruvchanligini tadqiq qilishga asoslangan. …

niy (irdoimiy) (iuuegular or random) yoki tasodifiy komponent deb nomlanadi. agar malumotlar har kuni yoki har chorakda yozib olinsa, qo’shimcha komponent yani mavsumiy komponent (seasonal component) kelib chiqadi. vaqtli qatorlarning klassik multiplikatli modeli ( classical multiplicative time series model) - har qanday kuzatuv ko’rsatkichlari yuqoridagi komponentlar orqali amalga oshiriladi deb takidlaydi. agar malumotlar har yilgi bo’lsa, kuzatuv yi , i- chi yil bo’lib, u quydigi tenglama (4.1.) orqali ifodalandi: har yilgi malumotlar uchun vaqtli qatorlarning klassik multiplikatli modeli yi = ti* ci *ii (4.1.) bu erda – ti –trend ko’rsatkichi , ci- tsiklli komponentning qiymati,ii – chi yil uchun tasodifiy komponent qiymati. 6 2.1.jadval. vaqtli qatorlarga tasir etuvchi omillar (faktorlar). komponent turi aniqlanishi sababi davomiyligi trend tizimli (sistemali) uzoq vaqtli o’suvchi yoki pasayuvchi malumotlar tasvirlanadi texnologiyalarning, aholining, turmush darajaning va bozor narxlarining o’zgarishi bir necha yil mavsumiy tizimli (sistemali) har yili namoyon bo’ladigan doimiy o’zgaruvchilarni aniq tasvirlaydi ob-havo sharoiti, ijtimoiy …

an holdagi malumotlar uchun klassik multiplikatli modeli yi = ti* si *ci*ii (4.2.) bu erda : ti –trend ko’rsatkichi (mohiyati), si- i- chi davrda mavsumiy komponentning qiymati, ci- tsiklli komponentning qiymati, ii – chi davr uchun tasodifiy komponent qiymati. ` vaqtli qatorlarni tahlil qilishning birinchi bosqichida malumotlar grafigi tuziladi va ularning vaqtga bo’lgan bog’liqligi aniqlanadi. dastlab, malumotlarning uzoq vaqtli o’sishi eki pasayishi (yani, trend) mavjudligi yoki yo’qligi, yohud gorizantal chiziq atrofida vaqt qatorlarining tebranishi aniqlanadi. agar trend mavjud bo’lmasa, malumotlarni silliqlash uchun sirg’anchiqli o’rtacha usulini yoki eksponentli silliqlash usullarini qo’llash mumikin. bunday sharoitda bu usullar suniy uzoq vaqtli trendlarni vujudga keltiradi. agar tabiiy (real) trend mavjud bo’lsa, har yilgi malumotlar asosida prognozlashning turli usullarini qo’llash imkoniyati tug’iladi. 9 5.1.sirg’aluvchi o’rtachalar. sirg’aluvchi o’rtacha usuli subektivlikka ega bo’lib, u l davrining uzunligiga bog’liqdir. u o’rtachalar mohiyatini aniqlash uchun tanlangan. tsiklli tebranishlarni oldini olish uchun davr uzunligi butun son bo’lishi kerak. tanlangan davr …

ija yana 5ga bo’linadi: ma (5)=y2+y3+y4+y5+ y6 ikkinchi o’rtacha 5 bunday jarayon oxirgi 5 yil uchun o’rtachani aniqlaguncha davom etadi. aniqlanayotgan yil uchun sirg’aluvchi o’rtacha-davr oralig’ining o’rtasida joylashishi lozim. agar yillarning umumiy soni 11 ga teng bo’lsa l = 5 ga teng 11 3.2. eksponentsial silliqlash malumotlarning o’zgarishini xarakterlovchi uzoq vaqtli tendentsiyalarni aniqlashda sirg’aluvchi o’rtachalardan tashqari, eksponentsial silliqlash (exponential smoothing) usulidan ham kent foydalaniladi. shuningdek , bu usul yordamida qisqa prognozlarni amalga oshirish mumikin. shu jihati bilan bu usul sirg’aluvchi o’rtachalardan ustun turadi. eksponental silliqlash usuli o’z nomini sirg’aluvchi o’rtachalarni eksponental vaznlash (o’lchash) oqibatida olgan. ko’rsatkich bu davomiylikdagi har bir ko’rsatkich yani kuzativ mohiyati oldingi kuzatilgan mohiyatlardan (ko’rsakichlardan) kelib chiqadi. eksponental silliqlash usulining yana bir ustunlik jihati shundaki, oxirgi kuzatuv natijalaridan foydalanilganda, bazi mohiyatlar yani ko’rsatkichlar tushirib qoldiriladi. vaznni (hajm-ves) eksponental silliqlashda orttirilgan kuzatuv mohiyati (ko’rsatkichi) vaqt o’tishi bilan yo’qoladi, shuning uchun aniqlash davrida eng ko’p uchraydigan ko’rsatkich- katta vaznga …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Faylni Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari" haqida

1708373535.pptx 1 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 e b b b b b b b b b b b b b m m m m m m m m m m m x i y 0 = /docprops/thumbnail.jpeg dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari “statistika” fanidan dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari mavzusida tayyorlangan taqdimot reja: biznesda prognozlash (bashoratlash). vaqtli qatorlarning multiplikatli modelining klassik komponentlari. yillik dinamik qatorlarini silliqlash (tekislash). eng kichik kvadratlar usuli yordamida trendlarni aniqlash va prognozlash. avtoregressiya va prognozlash yordamida trendni aniqlash. prognozlashning adekvatli modelini tanlash. vaqtli qatorlarni mavsumiy malumotlar asosida prognozlash. 2 1. biznesda prognozlash (bashoratlash). iqtisodiy …

PPTX format, 744,0 KB. "dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: dinamika qatorlarini qayta ishl… PPTX Bepul yuklash Telegram