Лабораторная работа: Анализ временных рядов

Построить графики временных рядов средней цены заданных книг, курса валют и уровня инфляции за заданный период. Для временного ряда средней цены книг построить коррелограмму и сделать вывод о структуре анализируемого временного ряда. Провести сглаживание временного ряда с помощью линейной, логарифмической, степенной, экспоненциальной и полиномиальной функций, выбрать лучшую из нелинейных функций с учетом величины коэффициента детерминации и наглядной экономической интерпретации параметров модели. При проведении расчетов использовать пакеты "Анализ данных" и Statistica. Провести тестирование заданного временного ряда на наличие структурных изменений.
Для заданного временного ряда цен книжного рынка применить алгоритмические методы сглаживания: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, адаптивный метод Брауна. Расчеты провести с помощью пакетов "Анализ данных" и STATISTICA..
Провести анализ соблюдения предпосылок МНК для ряда остатков моделей временного ряда: линейной, экспоненциальной, Брауна, регрессионной. Построить точечный и интервальный прогноз на пять последующих периодов по каждой из этих моделей.
С помощью пакета STATISTICA провести расчеты параметров и прогноза для шести наиболее популярных моделей ARIMA: (0, 1, 1), (0, 2, 2), (1, 1, 1), (1, 1, 0), (2, 1, 0), (2, 2, 0) и самостоятельно выбранных дополнительных моделей. Выбрать лучшие модели и сопоставить их на графиках с линейной моделью тренда.
Для заданных временных рядов построить регрессионные модели с использованием методов отклонения от трендов, первых разностей и включения в модель фактора времени (в качестве объясняющей переменной выбрать курс доллара, курс евро или уровень цен - на основе визуального анализа исходного графика на листе "Тренд"). Построить три регрессионные модели по исходным значениям заданных временных рядов: по курсу доллара, по курсу евро и уровню цен. Применить тесты Энгеля-Грангера и Дарбина-Уотсона для анализа коинтеграции между рассматриваемыми временными рядами. Выбрать модель с более высокой коинтеграцией, оценить для нее автокорреляцию в остатках и применить ОМНК для корректировки модели.
Применить матричные вычисления для построения регрессионной модели с использованием ОМНК.

Сформировать и прокомментировать сводную таблицу результатов моделирования заданного временного ряда.