Студенческий портал

admin@studynote.ru
/ Регистрация
X
Помощь студенту > Готовые работы > Курсовые работы > Курсовые работы по статистике > Прогнозирование временных рядов
Прогнозирование временных рядов

Тема курсовой работы: Прогнозирование временных рядов

600 ₽
Купить за 600 ₽

или

Заказать новую работу

Более 20 способов оплатить! После оплаты вы сразу получаете ссылку на скачивание. Гарантия 3 дня. Исключительно в ознакомительных целях! Все вопросы admin@studynote.ru

Общая информация
Описание работы
Дополнительная информация

(фрагменты работы)

Общая информация
Учебное заведение: Вузы города Екатеринбург > Уральский государственный технический университет - УПИ
Тип работы: Курсовые работы
Категория: Статистика, Теория вероятностей
Год сдачи: 2012
Количество страниц: 22
Оценка: 5
Дата публикации: 09.10.2018
Количество просмотров: 453
Рейтинг работы:
Иллюстрация №1: Прогнозирование временных рядов (Курсовые работы - Статистика, Теория вероятностей).
Описание работы

Курсовая работа по предмету "Теория вероятностей и математическая статистика". Написана самостоятельно.

Анализ отношения курса доллара к курсу евро на период с 14.02.2012 по 22.05.2012, обоснование взлета и падения курса, построение модели, прогнозирование курса валют с помощью Microsoft Office Excel.

 

Содержание:

1.      Теоретическая часть

2.      Исходные данные

3.      Причины смены тенденций

4.      Обработка данных

5.      Составление прогноза

6.      Вывод

Дополнительная информация

(фрагменты работы)

Отрывок из работы:

"Расчет значений сезонной компоненты S .

Устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных ( Y - S=T + E ) в аддитивной или (Y : S=T * E ) в мультипликативной модели.

Аналитическое выравнивание уровней (T + E) или (T * E) и расчет значений T с использованием полученного уравнения тренда.

Расчет полученных по модели значений (T + E) или (T * E).

Расчет абсолютных и/или относительных ошибок. Если из временного ряда удалить тренд (Tt) и периодические составляющие (Ct и St), то останется нерегулярная компонента (Et), так называемая, ошибка. Если полученные значения ошибок не содержат автокорреляции, ими можно заменить исходные уровни ряда и в дальнейшем использовать временной ряд ошибок (Et) для анализа взаимосвязи исходного ряда и других временных рядов."

Купить за 600 ₽