Стоимость: 90 руб.
На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Финансовый директор АО «Веста» рассматривает целесообразность ежемесячного финансирования инвестиционного проекта со следующими объемами нетто-платежей yt, тыс. руб.
t yt
1 45
2 40
3 43
4 48
5 42
6 47
7 51
8 55
9 50
10 57
11 62
12 62
Постройте линейную модель зависимости объемов платежей от сроков (времени). Оцените качество построенной модели на основе исследования: независимости уровней ряда остатков по критерию Дарбина-Уотсона (в качестве критических значений использовать уровни d1 = 1,08 и d2 = 1,36) и по первому коэффициенту автокорреляции, критический уровень которого 0,36; нормальности распределения остаточной компоненты по RS-критерию с критическими уровнями 2,7–3,7; средней по модулю относительной ошибки. Определите размеры платежей на три последующих месяца (постройте точечный и интервальный прогнозы на три шага вперед (при уровне значимости 0,05), отобразите на графике фактические данные, результаты расчетов и прогнозирования). Оцените целесообразность финансирования этого проекта, если в следующем квартале на эти цели фирма может выделить только 120 тыс. руб. (30 баллов).
Часть выполненной работы
.
Таблица 7 – Расчёты критериев точности и адекватности модели тренда
1 45 40 5,141
26,430
0,114
2 40 42 -1,733 47,254 3,004 -8,910 0,043
3 43 44 -0,607 1,268 0,369 1,052 0,014
4 48 45 2,519 9,771 6,344 -1,529 0,052
5 42 47 -5,355 62,002 28,681 -13,489 0,128
6 47 49 -2,230 9,771 4,971 11,941 0,047
7 51 51 -0,104 4,519 0,011 0,231 0,002
8 55 53 2,022 4,519 4,089 -0,210 0,037
9 50 55 -4,852 47,254 23,542 -9,811 0,097
10 57 57 0,274 26,275 0,075 -1,329 0,005
11 62 59 3,400 9,771 11,558 0,931 0,055
12 62 60 1,526 3,512 2,328 5,187 0,025
Сумма
225,916 111,401 -15,936 0,619
.
Критерий Дарбина-Уотсона может принимать значение из промежутка . При проверке наличия автокорреляции фактические значения критерия сравниваются с критическими. Автокорреляция отсутствует, если выполняется следующее условие: d1 < dф и d2 < dф < 4 – d2. В качестве критических значений будем использовать уровни d1 = 1,08 и d2 = 1,36. По результатам, d1=1,08 < dф=2,028 и d2=1,36 < dф=2,028 < 4-1,36=2,64, что означает отсутствие автокорреляции для данной модели.
Оценим качество построенной модели по первому коэффициенту автокорреляции, критический уровень которого 0,36.
Установив наличие автокорреляции остатков, переходят к улучшению модели. Если же ситуация оказалась неопределенной, применяют другие критерии. В частности, можно воспользоваться первым коэффициентом автокорреляции:
.
Значения коэффициента находятся в пределах от –1 до +1.
Для принятия решения о наличии или отсутствии автокорреляции в исследуемом ряду фактическое значение коэффициента автокорреляции сопоставляется с табличным (критическим) для 5%-ного уровня значимости (вероятности допустить ошибку при принятии нулевой гипотезы о независимости уровней ряда). Если фактическое значение коэффициента автокорреляции меньше табличного, то гипотеза об отсутствии автокорреляции в ряду может быть принята, а если фактическое значение больше табличного – делают вывод о наличии автокорреляции в ряду динамики.
В нашем случае и , т.е., гипотеза об отсутствии автокорреляции в ряду может быть принята.
Оценим качество построенной модели на…
Купить уже готовую работу
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
