Таблица 1.3

Скорректированные значения сезонной компоненты получаются при умножении ее средней оценки на корректирующий коэффициент .

Шаг 3. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответствующие значения сезонной компоненты. В результате получим величины , которые содержат только тенденцию и случайную компоненту.

Шаг 4. Определим компоненту в аддитивной модели.

Шаг 5. Найдем уровни ряда, умножив значения на соответствующие значения сезонной компоненты.

На одном  графике откладываем фактические  значения уровней временного ряда и  теоретические, полученные по аддитивной модели.  

Рис. 1.1

Заключение

Скользящие  средние могут быть эффективными инструментами для определения  и подтверждения тренда, определения  уровней поддержки и сопротивления, и разработки торговых систем. Однако, трейдеры и инвесторы должны научиться определять рыночные инструменты, для анализа которых могут использоваться Скользящие средние и как этот анализ должен быть применен. Обычно, оценка может быть сделана визуальным изучением графика, но иногда это требует более детального подхода. Является одним из инструментов, которые могут помочь определить какие рыночные инструменты развивают тренд, а какие нет.

Преимущества  использования скользящих средних  должны сопоставляться с их недостатками. Скользящие средние являются индикаторами, следующими за трендом или запаздывающими индикаторами, которые всегда будут отставать от движения цены. Это не обязательно плохо. Скользящие средние помогут подтвердить, что трейдер действует в соответствии с текущим трендом. Однако, рыночные инструменты проводят много времени, торгуясь в диапазонах, которые делают скользящие средние неэффективными. Как с большинством инструментов технического анализа, скользящие средние не должны использоваться отдельно, а в сочетании с другими инструментами, которые их будут дополнять. Использование скользящих средних для подтверждения других индикаторов может значительно повысить эффективность технического анализа.

Временной ряд является совокупностью наблюдений случайного процесса. Во временных  рядах главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Очевидное требование к временному ряду состоит в том, чтобы результаты наблюдений были сравнимы между собой. Для обеспечения сравнимости в случае, когда временными интервалами являются месяцы или дни, необходимо до проведения анализа устранять некоторые мешающие эффекты. Применяемые при обработке временных рядов методы во многом опираются на методы и характеристики, разработанные математической статистикой. В то же время при исследовании временных рядов (особенно экономических данных) проверка выполнимости этих требований в должной мере зачастую невозможна. Поэтому выводы, полученные на базе формально-статистического инструментария, должны восприниматься с осторожностью и дополняться содержательным анализом. Следует иметь в виду, что конечной целью анализа временных рядов (как и статистического анализа вообще), является достижение более глубокого понимания тех причинных механизмов, которые обусловливают появление этих рядов. Можно выделить три основных задачи исследования временных рядов: описание изменения исследуемого признака во времени и выявление свойств исследуемого ряда; объяснение механизма изменения уровней ряда; статистическое прогнозирование значений изучаемого признака для будущих моментов времени.

И так  же мы решили поставленные нами задачи: 1) Познакомились с основами моделирования временных рядов.

2) Изучили  метод скользящей средней и  его использование для устранения  сезонных колебаний в моделях  временных рядов.

3) Решили задачи прогнозирования данных с использованием модели временного ряда и метода скользящей средней. 
 
 

Список  литературы

1. Тараскин  А.Ф. «Статистический анализ временных рядов авторегрессии  
   и скользящего среднего» учебное пособие, Самара 1998
2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – 402 с.
3. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – М.: Дело, 2001. – 400 с.
5. Эконометрика: Учебно-методическое пособие / Шалабанов А.К., Роганов Д.А. – Казань: ТИСБИ, 2002. – 56 с.
6. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 311 с.
7. Эконометрика: Учебник / Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 512 с.