Курсовая работа: Решение задач прогнозирования с помощью статистического пакета SPSS

- Процедуры для обработки сезонных составляющих

- Оценка до четырех параметров в 12 различных моделях экспоненциального сглаживания

- Различные регрессионные методы: регрессия тренда, регрессионные модели с авторегрессионными ошибками первого порядка

- Разложение временных рядов на гармонические составляющие

На каждом этапе построения модели в SPSS Trends можно воспользоваться альтернативными методами. Для оценки степени адекватности модели в SPSS Trends выводятся статистики и нормальные вероятностные графики. Адекватность моделей можно оценивать при помощи автоматически вычисляемых стандартных ошибок и других статистик.

SPSS для Windows обладает целым рядом графических возможностей позволяющих визуально оценить полученные числовые результаты анализа и прогноза данных. Многочисленные типы диаграмм позволяют представлять результаты в наглядной форме.

- Категориальные диаграммы (включая несколько типов столбиков, линий, областей, кругов и ящиков).

- Диаграммы для контроля качества (включая диаграммы Парето, Х-среднего и Сигма).

- Гистограммы и диаграммы рассеяния (включая перекрывающиеся, матричные и трехмерные).

- Диагностические и исследовательские графики (включая графики по наблюдениям и графики временных рядов).

- Вероятностные графики (включая графики наблюденных и ожидаемых значений).

- Графики автокорреляционной и частной автокорреляционной функции (включая преобразование натурального логарифма и сезонное и несезонное дифференцирование).

- Графики кросс-корреляционной функции (включая преобразование при помощи натурального логарифмирования, сезонное и несезонное дифференцирование).

Система презентационной графики SPSS для Windows позволяет без лишних усилий создавать диаграммы, наилучшим образом описывающие результаты анализа, а также редактировать созданные диаграммы для их более тонкой настройки. Системой презентационной графики также легко пользоваться в случае работы в производственном режиме. SPSS создавать диаграммы и применять параметры созданной диаграммы к новым диаграммам.

Для представления данных в табличном виде в системе SPSS имеется дополнительный модуль SPSS Tables. Интерактивный интерфейс построения таблиц обновляется в режиме реального времени, так что Вы можете видеть, как будет выглядеть таблица, и изменять ее в процессе построения. Такие возможности, как объединение несколько категорий в одну, вставка итогов и подитогов сверху, снизу, справа или слева в таблице, добавление подкатегорий, изменение типов переменных и исключение категорий позволяют быстро и эффективно управлять внешним видом таблиц. Кроме того, вместе с таблицами можно рассчитывать статистические критерии, что позволяет устанавливать и подчеркивать достоверность полученных результатов. Например, можно показать значимость связи между временем, уделяемым домашним животным, и временем восстановления после сердечного приступа, построив таблицу по переменной времени восстановления после сердечного приступа и переменным повседневной деятельности.

Скорость работы и производственные возможности SPSS Tables позволяют создавать большие отчеты, и обеспечивают быстрое и эффективное представление информации, заложенной в огромных массивах данных, в удобной и понятной форме. SPSS Tables обладает целым рядом возможностей, обеспечивающих удобную и быструю доставку получаемых табличных отчетов. Интерактивные мобильные таблицы, создаваемые в SPSS Tables, можно экспортировать в Word и Excel. Дополнительного форматирования таблиц не требуется, однако, при необходимости в таблицы можно вставлять содержательную и описательную информацию. Результаты также можно распечатывать и публиковать в Интернете.

2. Основные понятия и методы эконометрического прогнозирования

Прогнозирование – это научное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятностных путей развития явлений и процессов.

Статистические методы прогнозирования опираются на анализ временных рядов.

Временным рядом называется (рядом динамики) называется последовательность значений статистического показателя-признака, упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда.

Каждый временной ряд содержит два элемента:

1. значения времени;

2. соответствующие им значения уровней ряда.

В качестве показателей времени во временных рядах могут указываться либо определенные моменты времени, либо отдельные периоды (сутки, месяцы, кварталы, полугодия, годы и т.д.). в зависимости от характера временного параметра ряды делятся на моментные и интервальные.

В моментных рядах уровни характеризуют значения показателей по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значения показателя за определенные интервалы времени.

Уровни рядов динамики могут представлять собой абсолютные, относительные и средние величины. Если уровни ряда представляют собой непосредственно не наблюдаемые значения, а производные величины: средние или относительные, то такие ряды называются производными. Уровни этих рядов получаются с помощью некоторых вычислений на основе абсолютных показателей.

Важной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является суммировании я их уровней. В результате получаются накопленные итоги, имеющие осмысленное содержание благодаря отсутствию повторного счета.

Моментные ряды в отличие от интервальных не обладают свойством аддитивности. При исследовании моментных рядов смысл имеет расчет разностей уровней, характеризующих изменение показателя за некоторый период времени.

Успешность статистического анализа развития процесса во времени во многом зависит от правильного построения рядов динамики.