Уточняйте оригинальность работы ДО покупки, пишите нам на topwork2424@gmail.com
Исходные данные:
Х1 Х2
1 27,9 11
2 32,1 10,1
3 30,1 8,9
4 32,2 8,9
5 30,5 8,3
6 25,5 6,5
7 23,1 5,6
8 32,3 7,8
9 31,9 7,5
10 38,5 9
11 35,5 8,5
12 26,6 6
13 28,1 6,6
14 32,5 7
15 30 6,9
16 31,8 7,1
17 30,7 6,7
18 25,5 5,8
19 23,3 4,8
20 32,5 6,9
21 31,7 6,7
22 38,6 8,6
23 36,2 7,6
24 27,2 5,6
25 28,5 5,7
26 33 6,8
27 29,5 6,3
28 31,9 6,6
29 30 6
30 25,2 5,3
31 22,6 5
32 31,9 6,7
33 32,7 6,7
34 38,6 8,1
35 34,8 7,1
36 26,4 5,3
37 27,1 5,3
38 32 6,2
39 29,9 6,4
40 32,2 12,1
41 30,9 9,8
42 24,4 7,4
43 23,5 6,8
44 33 8,5
45 31,7 8
46 38,7 9,7
47 35,8 8,4
48 26,4 6,3
49 27,8 6,5
50 33 7,4
51 30,4 7,1
52 32 7,5
53 30,4 6,2
54 26,4 5,6
55 23,5 5,1
1. Построим график каждого временного ряда.
2. Построить модель временного ряда. Записать основное разложение временного ряда и проверить гипотезу о наличии неслучайных компонент в этом разложении. Построить уравнения для неслучайных компонент, присутствие которых в модели было доказано. Привести несколько вариантов функций тренда и аргументировано обосновать выбор наилучшей. С помощью Дарбина-Уотсона проверить остатки на автокорреляцию. Если на графике временного ряда предположительно наблюдаются структурные изменения, то выдвинуть соответствующую гипотезу и проверить ее с помощью теста Чоу и подхода Гуйарати. Сделать выводы.
3. Модель с распределенными лагами.
4. Вычисление прогнозных значений по наиболее оптимальной модели.
