Современные информационные технологии/3. Программное обеспечение

Жуаспаев Т.А., ст.преподаватель

Костанайский государственный университет имени А.Байтурсынова, Республика Казахстан

Анализ временных рядов в пакете ЭВРИСТА

Методы анализа временных рядов широко представлены во многих универсальных статистических пакетах. Анализ временных рядов – это специфическая область статистики, отличающаяся по кругу задач и методов их решения, а также по кругу пользователей, применяющих эти методы. Поэтому для анализа временных рядов имеются также и специализированные статистические пакеты. Одним из таких является специализированный пакет ЭВРИСТА.

Пакет ЭВРИСТА является одним из лучших специализированных российских пакетов для анализа временных рядов. Его функциональные возможности значительно шире стандартных процедур анализа временных рядов универсальных статистических пакетов. Пакет постоянно совершенствуется и пополняется.

Основные возможности.

Меню статистических методов пакета включает следующие процедуры:

1. Предварительный анализ – вычисляет основные описательные статистики ряда, осуществляет различные преобразования ряда, проверяет гипотезы о случайности и нормальности выборки;

2. Анализ тренда – оценивает тренд методом простой линейной или нелинейной регрессии, методом скользящего среднего, а также удаляет тренд из временного ряда и предоставляет другие полезные сервисные возможности;

3. Прогнозирование – строит прогнозы с помощью сглаживания методом Брауна и сезонного сглаживания Хольта-Уинтерса, а также строит прогнозы на базе подобранных моделей простой и полиномиальной регрессии и моделей типа авторегрессии – скользящего среднего;

4. Спектральный анализ – оценивает спектральную плотность и автокорреляционную функцию с помощью различных периодограмм;

5. АРСС модели – идентифицирует сезонную и несезонную модель авторегрессии – скользящего среднего, используя выборочные автокорреляционную и частную автокорреляционную функцию;

6. Кепстральный анализ – строит оценку кепстра для исследования ряда на наличие в нем эхо-эффекта, а также удаляет эхо в кепстральной или временной области;

7. Кросс-спектр – оценивает параметрическую и непараметрическую кросс-спектральную плотность, кросс-корреляционную функцию и когерентность, а также модели передаточных функций;

8. Регрессионные модели – оценивает линейные регрессионные модели в различных режимах, включая шаговую регрессию;

9. Факторный анализ – оценивает модель факторного анализа методом главных компонент;

10. Анализ интервенций – оценивает параметры динамической модели интервенции и удаляет интервенции из ряда. Порядок и вид интервенции могут задаваться вручную или вычисляться автоматически;

11. Гармонический анализ – оценивает параметры гармонической модели и их статистические характеристики;

12. Моделирование данных – осуществляет моделирование сезонных и несезонных временных рядов типа авторегрессии – скользящего среднего, а также функции интервенции.

Рассмотрим процедуру ввода данных и выполнения операции прогнозирования.

Для загрузки данных в пакет Эвриста выбирается пункт меню «Данные» подпункт «Импорт». В появившемся окне импорта данных следует указать имя импортируемого файла и каталог, в котором он находится.

Задание рабочих переменных. Для редактирования и обработки данных в пакете Эвриста надо предварительно указать рабочие переменные. Для этого в пункте меню «Данные» выбирается подпункт «Открыть». В появившемся экране следует указать имя файла. Все переменные указанного файла появятся в окне Переменные. Из них с помощью мыши выбираются «Рабочие переменные». После этого надо нажать в окне кнопку «OK».

Задав рабочие переменные, их можно посмотреть, отредактировать в электронной таблице и вывести на график. Для этого в пункте меню «Таблица» необходимо выбрать пункт «Открыть». На экране появится электронная таблица с выбранными рабочими переменными. Для этого в пункте меню «Граф» следует выбрать пункт «Создать график», в нем подпункт «Создать новый» и выбрать тип графика. Заполнение диалогового окна включает задание переменных по осям X и Y и элементов оформления графика. Пакет также включает многочисленные средства для редактирования графика: выбор типа линий и точек, шрифтов и их размеров и т.п.

Для осуществления прогноза следует в меню «Метод» выбрать пункт «Прогнозирование» и в нем выбрать подпункт «Прогноз полиномиального тренда».

Рисунок 1 – Диалоговое окно процедуры полиномиального прогнозирования

В открывшемся диалоговом окне (рис. 1) следует указать степень полинома, уровень доверия для линии прогноза и количество шагов прогноза.

Результаты процедуры «Прогнозирование по Полиномиальной регрессии» приведены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Прогноз временного ряда

Результаты прогнозирования могут быть сохранены и помещены в электронную таблицу. К сожалению, в пакете отсутствует построение доверительных интервалов для самих будущих значений временного ряда.

Что анализ и прогнозирование поведения временного ряда состоит из нескольких этапов, включающих выполнение различных статистических и сервисных процедур. В пакете ЭВРИСТА нет необходимости повторять эти шаги каждый раз после пополнения ряда исходных данных. Проведенное исследование можно оформить в виде «Статистического проекта», в котором сохраняется последовательность всех необходимых для анализа процедур. Сформированный «Статистический проект» затем может быть выполнен полностью или частично для нового (пополненного) временного ряда. При этом будут построены все необходимые графики, выполнены и оформлены результаты расчетов, сохранены подобранные модели рядов и осуществлен прогноз. Процедура «Статистический проект» особенно удобна для анализа экономических данных, которые регулярно пополняются текущими наблюдениями.

Литература:

1. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. Изд. 3-е, перераб. и доп./Под ред. В. Э. Фигурнова — М.: ИНФРА–М, 2002. - 528 с.

2. Баласанов Ю.Г., Дойников А.Н., Королев М.Ф., Юровский А.Ю. Прикладной анализ временных рядов с программой ЭВРИСТА. Центр СП «Диалог» МГУ, 1991. - 328 с.