Постановка задачи провести статистический анализ и прогнозирование временных рядов

Постановка задачи: провести статистический анализ и прогнозирование временных рядов.
В качестве анализа были выбраны данные объема экспорта из России в Китай. Данные и сам анализ представлен в файле DATA.
Обозначения:
У – экспорт из России в Китай, в $ млрд.
Актуальность выбранной темы
Актуальность темы экономико-статистического анализа экспорта Российской Федерации обуславливается следующими положениями. В настоящее время экспорт России представляет собой крупную отрасль экономики, через которую реализуется около двадцати процентов её валового национального продукта. Он является важным источником валюты для удовлетворения первоочередных потребностей народного хозяйства. Состояние экспорта во многом определяет процесс интеграции России в мировое хозяйство.
Китай, в свою очередь, является основным экономическим и политическим партнером РФ, и остается главным торговым партнером для нашей страны. Поэтому прогнозирование экспорта в Китай является актуальным.
Перед началом прогнозирования необходимо в первую очередь провести следующий предварительный анализ данных:
1. Графическое изображение ряда
2. Определение аномальных значений уровня временного ряда
3. Устранение аномальных значений
На первом этапе анализа был построен график динамики изменения объема экспорта из России в Китай. Она представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Динамика изменения объема экспорта из Росси в Китай
По результатам данного графика можно сделать вывод, что объем экспорт из России в Китай растет и на сегодняшний день имеет высокое значение. Самое минимальное значение объёма экспорта наблюдается в январе-феврале 2016 года. Самое высокое значение – в январе 2018 года.

2. Так как наличие аномальных значений приводит к искажению результатов моделирования, то необходимо убедиться в их отсутствии.
Проверка уровня временного ряда на наличие аномальных уровней была осуществлена по методу Ирвина.
Для нахождения табличных значений Ирвина было рассчитано среднее квадратическое отклонение:
σ = 0,73
Далее были найдены табличные значения Ирвина. Расчеты представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Расчётные значения Ирвина
Далее было проведено сравнение данных значений с критическим значение Ирвина при степени свободы равной 0,05.
λ табл. = 1,08
На основании таблицы 1 можно сделать вывод, что 10 временных ряда являются аномальными, так как рассчитанные значения Ирвина в данных рядах больше критического значения. В таблице они выделены красным цветом.
Данные аномальные значения могут привести к искажению результатов прогнозирования, поэтому, следующим шагом необходимо избавится от данных аномальных явлений, определив причины их возникновения.

alinasibem 4.7

Являюсь магистром Кубанского государственного университета. Кафедры Мировой экономики и менеджмента. Имею большой опыт в написании работ по экономики и статистики, а также в решении финансовых задач.

Нанять автора