95644 (702735), страница 18

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 18)

Задача решается следующим образом: предполагается, что процесс x(t) хорошо описывается функцией

где A₀ – математическое ожидание процесса x(t)

A_k, B_k, _k – неизвестные параметры.

Основным методом нахождения неизвестных параметров A_k, B_k, _k является метод наименьших квадратов, минимизирующий функцию.

Минимум функции достигается решением системы уравнений:

1. Выявление сезонной компоненты.

Выявление сезонной компоненты – это частный случай гармонического анализа, когда T = 12 месяцев.

Процесс описывается функцией вида:

.

Из практики выведено, что n не превышает четырех. Наиболее подходящая функция x_k(t) та, у которой дисперсия

σ² имеет наименьшее значение.

1. Выявление основных гармоник.

С помощью преобразования Фурье любой ряд динамики можно представить в виде суммы конечного числа гармоник. Исследователю не всегда нужны все гармоники, его могут интересовать только те, которые порождают основную часть дисперсии процесса. Задача решается следующим образом.

Функция записывается в виде:

,

где R_k = – амплитуда;

- фаза k-й гармоники.

.

1. Проверка наличия автокорреляции в рядах динамики.

Автокорреляция – это явление, наблюдаемое в рядах динамики, представляющее собой зависимость между последующими и предшествующими членами временного ряда.

Методика корреляционного анализа применяется, когда уровни каждого из взаимосвязанных рядов динамики являются статистически независимыми. Поэтому необходимо проверять наличие автокорреляции, и ее удалять.

В общем случае, когда найден тренд, значения тренда удалены из ряда динамики, предполагаю, что в рядах сформированных из отклонений от тренда, автокорреляции нет. Но нередко при проверке автокорреляция обнаруживается.

Существующие методы для проверки наличия автокорреляции:

• нециклический коэффициент автокорреляции;

• циклический коэффициент автокорреляции;

• критерий Дурбина-Ватсона;

• автокорреляция гармонических рядов.

3 Анализ социально-экономических показателей трансформации

1. Расчеты и анализ результатов

3.3.1 Базовый анализ данных

КНР

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня рождаемости. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [13,3250, 29,7750]. Разобьем отрезок [13,3250, 29,7750] на семь интервалов [(13,3250, 15,6750); (15,6751, 18,0250); (18,0251, 20,3750); (20,3751, 22,7250); (22,7251, 25,0750); (25,0751, 27,4250); (27,4251, 29,7750)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 2 представлено распределение частот.

Таблица 2

Распределение частот

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 2 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня рождаемости.

Рис. 2 Гистограмма распределения частот –

распределение частот уровня рождаемости.

Рассмотрим показатель- распределение частот уровня смертности. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [0,150000, 7,85000]. Разобьем отрезок [0,150000, 7,85000] на семь интервалов [(0,150000, 1,25000); (1,25001, 2,35000); (2,35001, 3,45000); (3,45001, 4,55000); (4,55001, 5,65000); (5,65001, 6,75000); (6,75001, 7,85000)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 3 представлено распределение частот.

Таблица 3

Распределение частот

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 3 представлена гистограмма для показателя – распределение частот уровня смертности.

Рис. 3. Гистограмма распределения частот –

распределение частот уровня смертности.

Рассмотрим показатель- распределение частот экспорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [-451,76, 271515]. Разобьем отрезок [-451,76, 271515] на семь интервалов [(-451,76 - 38400,7); (38400,8 - 77253,2); (77253,3 - 116105); (116106 - 154958); (154959 - 193810); (193811 - 232663); (232664 - 271515)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл. 4 представлено распределение частот.

Таблица 4

Распределение частот

В третьей колонке показано количество лет, попавших в соответствующий интервал. В четвертой колонке процент годов, попавших в интервал. В пятой колонке проценты, подсчитанные с учетом отсутствующих значений. В последнем столбце показаны накопленные частости с учетом пропусков. На рис. 4 представлена гистограмма для показателя – распределение частот экспорта товаров и услуг.

Рис. 4. Гистограмма распределения частот –

распределение частот экспорта товаров и услуг.

.

Рассмотрим показатель- распределение частот импорта товаров и услуг. Все значения данного показателя принадлежат отрезку [2870,28, 247018]. Разобьем отрезок [2870,28, 247018] на семь интервалов [(2870,28 - 37748,6); (37748,7 - 72626,9); (72627 - 107505); (107506 - 142383); (142384 - 177261); (177262 - 212140); (212141 - 247018)]. Определим число лет, попавших в каждый интервал, процент показавших в каждый, процент годов попавших в каждый интервал с учетом пропусков и накопленные проценты. В табл.5 представлено распределение частот.

Характеристики

Список файлов реферата