Idősorok elemzése előadás. Előadó: Dr. Balogh Péter

Hasonló dokumentumok
Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre


Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.)

Szezonális ingadozás. (Stacionárius idősoroknál, ahol nem beszélhetünk trendről, csak a véletlen hatást kell kiszűrni. Ezzel nem foglalkozunk)

Szezonális kiigazítás az NFSZ regisztrált álláskeresők idősorain. Készítette: Multiráció Kft.

Matematikai statisztikai elemzések 7.

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

a.) b.) c.) d.) e.) össz. 4 pont 2 pont 4 pont 2 pont 3 pont 15 pont

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Szezonális kiigazítás munkaügyi idősorokra

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Idősorok elemzése. Salánki Ágnes

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Alapfogalmak. Trendelemzés Szezonalitás Modellek. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc október 29. 1/49

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Egyenletek, egyenletrendszerek

A szezonális kiigazításról

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

6. Folytonosság. pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

Diszkréten mintavételezett függvények

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

Nagy András. Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály 2010.

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Csapadékmaximum-függvények változása

11. elıadás ( lecke) 21. lecke. Korreláció és Regresszió (folytatás) Lineáris-e a tendencia? Linearizálható nem-lineáris regressziós függvények

Esetelemzések az SPSS használatával

1 Energetikai számítások bemutatása, anyag- és energiamérlegek

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Egyenletek, egyenletrendszerek

Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály, középszint

Szezonális kiigazításról:

Technikai indikátorok

STATISZTIKA II. SZÓBELI TÉTELEK

Csővezetékekben lévő korróziós hibák veszélyességének értékelési rendszere

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III.

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták.

EXPONENCIÁLIS EGYENLETEK

10.3. A MÁSODFOKÚ EGYENLET

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont)

1. Görbe illesztés a legkissebb négyzetek módszerével

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Líneáris függvények. Definíció: Az f(x) = mx + b alakú függvényeket, ahol m 0, m, b R elsfokú függvényeknek nevezzük.

Üzleti előrejelzések készítésének módszerei

PÉCS: Pécs SALG: Salgótarján. MOSD: Mosdós NYH: Nyíregyháza

Teljes függvényvizsgálat példafeladatok

1. Ábrázolja az f(x)= x-4 függvényt a [ 2;10 ] intervallumon! (2 pont) 2. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét!

Kidolgozott feladatok a gyökvonás témakörhöz (10.A osztály)

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Másodfokú függvények

Statisztika I. 7. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Mérési jegyzőkönyv. 1. mérés: Abszorpciós spektrum meghatározása. Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium

3. ELŐADÁS MUNKAVEZÉRLŐ LAP TÉNYEZŐKRE BONTÁS TÖBBTÉNYEZŐS GAZDASÁGI JELENSÉGEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA, A TÉNYEZŐKRE BONTÁS MÓDSZEREI

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN

Az MNB statisztikai mérlege a júliusi előzetes adatok alapján

A Bodrog-folyó vízkémiai adatainak elemzése egy- és kétváltozós statisztikai

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Alkalmazott számítástechnika. tanulmányokhoz

MATEMATIKA EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA TÉMAKÖREI (TÉTELEK) 2005

1. Lineáris transzformáció

A Kecskeméti Jubileum paradicsomfajta érésdinamikájának statisztikai vizsgálata

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

Viszonyszám A B. Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a. viszonyítadóadat

FÜGGVÉNYEK. A derékszögű koordináta-rendszer

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

MAGYARÁZAT A MATEMATIKA NULLADIK ZÁRTHELYI MINTAFELADATSOR FELADATAIHOZ 2010.

a) dinamikus elemzés: különböző időszakok adatainak összehasonlitása.

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Mérési hibák

Loss Distribution Approach

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Logisztikus regresszió

Least Squares becslés

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

Ingatlanpiac és elemzése óra Ingatlanpiaci előrejelzés

Átírás:

Idősorok elemzése előadás Előadó: Dr. Balogh Péter

Idősorok elemzése A társadalmi - gazdasági jelenségek időbeli alakulásának törvénszerűségeit kell vizsgálni a változás, a fejlődés tendenciáját. Az idősorokban az adatok szabálos vag szabáltalan hullámzása észlelhető. 1. Az idősorok típusai: Az adatok jellegét tekintve: - származtatott számokból, - abszolút számokból: - tartam, - állapot

Az időbeli alakulás irána szerint: - növekvő - csökkenő - stagnáló -Lineáris -progresszív (gorsuló) -degresszív (lassuló). Az idősorok adatainak összehasonlíthatósága, az elemezni kívánt idősorokkal szemben támasztott követelmének: - az idősor hosszú időszakot öleljen fel. - az adatok azonos tartalmúak legenek, - ténleges adatokkal dolgozzunk (kerüljük a becslést). Nehezíti az összehasonlítást: - területi változások, - szervezeti változások, - ha az adatok nem az év azonos időszakára vonatkoznak, - a vizsgálat tárgának megváltozott értelmezése, - értékelési adatok összehasonlítása esetén az árszínvonal változása, - a mértékegségek változása (ECU, EURO),

3. Az idősorok elemzésének egszerűbb eszközei: - dinamikus viszonszámok, - grafikus ábrázolás, - kronologikus átlag, - mértani átlag, - indexek, - a változás abszolút mértéke ( az idősor adatainak különbsége).

4. Az átlagos alapiránzat vag trend meghatározása Az idősorok alakulására számos ténező hat: - alapiránzat vag trend, - idénszerű vag szezonális hullámzás, - véletlen ingadozás, - konjunktúra ciklus. A trend meghatározásához a többi hatást ki kell szűrni! A trend megállapításának módszerei: - a valószínű trendvonal becslése, - mozgó átlagolás módszere, - a közelítő analitikus függvén meghatározása.

1 4.1. A mozgó átlagolás: az idősor adataiból láncszerűen továbbhaladó átlagolással újabb idősorokat képezünk. Az új idősor értékei a trend értékek. 3 1/ 1 3 ; 3 3 3 1/ 4 4 5 1/ ; 3 4 5 1/ 4 4 Idénszerű hullámzás esetén a mozgó átlag tagszáma azonos legen a ciklus adatainak számával. Minél nagobb a tagszám annál jobban kiszűrjük a véletlen hatásokat. Hátrána: - az idősor lerövidülése, - nem ad matematikailag elemezhető trendvonalat. 6

4.. A trend analitikus meghatározása: az idősor tartós iránzatát valamilen analitikusan meghatározott függvéntípussal fejezzük ki, a legkisebb négzetek elve alapján meghatározzuk az idősor adataihoz legszorosabban illeszkedő trend vonalát. ( ' ) min. Általában alkalmazott függvéntípusok: - lineáris, - exponenciális, - másodfokú parabola, - logisztikus.

4..1. Lineáris trend ha a b S = a bx = na b Σ x, = = x = a Σ x b Σ x = Σ x n x x ( ') n = 0 az idősor átlaga az időbeli változás átlagos abszolút mértéke az illesztés hibája

4... Exponenciális trend: - akkor alkalmazzuk, ha a vizsgált jelenség egenletesen gorsulva vag lassulva változik, - a változás üteme állandó, - - a b egüttható a fejlődés átlagos ütemét fejezi ki, azaz egik időszakról a másikra hán % volt átlagosan a növekedés, - az a paraméter a középső kiindulási időszakban elért színvonal (az eredeti idősor mértani átlaga). Az egenlet logaritmussal lineárissá tehető: x = a b, log = log a X log b A számítást uganúg végezzük, mint a lineáris trend esetén, csak az helett annak logaritmusával számolunk. log log a = n X log log b = Χ

4..3. Parabolikus trend: - ha az idősor adatai először növekednek, a maximum elérése után csökkennek vag fordítva, tehát a változás eg heli szélső értékkel (maximummal vag minimummal) írható le, akkor az adatsorhoz parabolát illesztünk. - Y = a bx cx

4..4. Logisztikus görbe: K a bx = 1 e Három szakasza van: -lassuló növekedés, -gorsuló növekedés, -telítettség.

Szezonális ingadozások mérése Szezonális eltérés (additív modell) Szezonindex (multiplikatív modell)

Szabáltalan ciklushatás vizsgálata Analitikus trendszámítás mozgóátlagolás

Előrejelzés az idősorok alapján Simító eljárások Exponenciális simítás ARIMA modellek Autoregresszív és mozgóátlagolású modellek