Census2
Census2 — метод сезонной декомпозиции и корректировки. Производит разложение исходного ряда на сезонную, тренд-циклическую и нерегулярную составляющие, выявляет сезонную корректировку.
Панель «Спецификация» для данного метода (Рисунок 7 .162):
Рисунок 7.162 — Спецификация для модели «Census2».
На данной панели устанавливаются следующие параметры модели:
Уравнение. В данной строке отображается наименование метода.
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Вид сезонности. Временной ряд разлагают на систематическую (d) и случайную составляющую (e). В данной группе определяется модель, использующаяся для выделения сезонной составляющей исходного ряда:
Период сезонности. Метод «Census2» возвращает корректные результаты только при работе с месячными или квартальными динамиками, поэтому моделируемая переменная должна содержать месячную и/или квартальную динамику. В данной группе определяется продолжительность периода сезонности моделируемой переменной:
Изначально период сезонности определяться автоматически на основе динамики моделируемой переменной:
если моделируемая переменная содержит месячную и квартальную динамику, то оба переключателя в группе доступны, установлен переключатель «Месяц»
если моделируемая переменная содержит только месячную динамику, то установлен соответствующий переключатель, переключатель «Квартал» недоступен
если моделируемая переменная содержит только квартальную динамику, то установлен соответствующий переключатель, переключатель «Месяц» недоступен
если моделируемая переменная не содержит ни месячную, ни квартальную динамику, то группа «Период сезонности» недоступна, на панели «Ошибки» выведено следующее сообщение (Рисунок 7 .163):
Рисунок 7.163 — Сообщение об ошибке.
Поправка на рабочие дни. Определяется поправка на рабочие дни. Возможны следующие варианты:
Нет. Поправка на рабочие дни не делается. Используется по умолчанию.
Есть. Делается поправка на рабочие дни.
Автоматически. Определяется автоматически: делать ли поправку на рабочие дни.
Границы сигма. Большинство реальных временных рядов содержит выбросы. Они могут исказить оценки сезонности и тренда. Метод «Census2» дает возможность уменьшить влияние выбросов, исключив из рассмотрения значения, выходящие за определённый диапазон, либо преобразовав такие значения.
Ширина диапазона задаётся нижней и верхней границей сигма в группе параметров «Границы сигма». Ввод значений осуществляется с помощью редактора вещественных чисел или ввода значения вручную. По умолчанию нижняя граница равна «1,5», верхняя — «2,5». Задание нижней и верхней границ сигма даёт возможность уменьшить влияние выбросов на оценки, исключив из рассмотрения значения, выходящие за заданный диапазон, либо преобразовав такие значения.
Задать скользящее среднее. Скользящее среднее применяется для расчета значений на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Для того чтобы задать скользящее среднее, следует нажать соответствующую гиперссылку. В зависимости от периода сезонности, будет открыт диалог «Скользящее среднее», позволяющий установить различный режим сглаживания для каждого элемента периода.
Период сезонности — месяц (Рисунок 7 .164):
Рисунок 7.164 — Диалоговое окно «Скользящее среднее. Период сезонности — месяц».
Период сезонности – квартал (Рисунок 7 .165):
Рисунок 7.165 — Диалоговое окно «Скользящее среднее. Период сезонности — квартал».
Независимо от периода сезонности диалог «Скользящее среднее» содержит следующие переключатели:
3х3. Представляет собой ряд, который получен путём двукратного применения скользящего среднего по трём наблюдениям к заданному ряду. Эта процедура эквивалента взвешенному скользящему среднему по 5 наблюдениям.
3х5. Процедура сглаживания временного ряда, при которой исходный ряд сперва сглаживается по 5 соседним точкам, а затем к полученному ряду применяется процедура трехточечного скользящего среднего. Это эквивалентно сглаживанию по 7 точкам.
3х9. Процедура сглаживания временного ряда, при которой исходный ряд сперва сглаживается по 9 соседним точкам, а затем к полученному ряду применяется процедура трехточечного скользящего среднего.
Нажатие кнопки «Все» устанавливает все переключатели соответствующего значения.
Задать весовые коэффициенты. Месяцы содержат различное число рабочих дней, это может повлиять на окончательный результат анализа временного ряда. Метод «Census2» даёт возможность учесть это обстоятельство введением весовых коэффициентов для дней недели.
Чтобы задать весовой коэффициент для каждого дня недели, следует нажать гиперссылку «Задать весовые коэффициенты». Будет открыт диалог «Весовые коэффициенты» (Рисунок 7 .166):
Рисунок 7.166 — Окно «Весовые коэффициенты».
Ввод значений осуществляется с помощью редактора вещественных чисел или ввода значения вручную. По умолчанию весовые коэффициенты равны единице. Если сумма всех коэффициентов не равна семи, то к коэффициентам будет применено нормирование по формуле: Wi = Wi ∙ 7/S, где Wi — вес коэффициента, а S — ненормированная сумма.
Выгружать результат в переменные. Необходимо из раскрывающегося иерархического списка выбрать переменные контейнера моделирования, в которые будут выгружаться следующие результаты:
Ряд после априорной корректировки или исходный ряд (B01);
Сезонная составляющая (D10);
Сезонная корректировка ряда (D11);
Тренд-циклическая компонента (D12);
Нерегулярная компонента (D13).
ARIMA
Спецификация метода «ARIMA» (Рисунок 7 .167):
Рисунок 7.167 — Спецификация для модели «ARIMA».
Уравнение. В данной строке выводится уравнение модели, отражающее в сокращенном виде преобразование над моделируемой переменной и параметры метода.
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Константа. Переключатель «Задать» позволяет ввести константу в явном виде в соответствующем поле. Если установлен переключатель «Оценить» — значение константы будет оценено в процессе расчета модели.
Число итераций. Определяется максимальное число итераций, за которое должен осуществляться поиск оптимального решения метода ARIMA. Если оптимальное решение не найдено за отведенное число итераций, на панели «Ошибки» будет отображено сообщение: «За заданное число итераций удовлетворительное решение получено не было». В этом случае необходимо увеличить максимальное число итераций. При большом числе итераций достигается наибольшая точность вычислений, но затрачивается больше времени.
Несезонные параметры. В данной группе можно задать следующие параметры:
Авторегрессия. Определяет порядок авторегрессии.
Примечание. В случае если задан порядок авторегрессии, то будут рассчитаны верхняя и нижняя динамические доверительные границы прогнозного ряда.
Скользящее среднее. Определяет порядок скользящего среднего.
Разность. Определяет порядок дифференцирования исходного временного ряда.
Сезонные параметры. Данные параметры задаются, если временной ряд содержит сезонную составляющую:
Авторегрессия. Определяет порядок авторегрессии сезонной составляющей.
Скользящее среднее. Определяет порядок скользящего среднего сезонной составляющей.
Разность. Определяет порядок дифференцирования сезонной составляющей.
Период сезонности. Определяет продолжительность периода сезонности (например, четыре квартала или двенадцать месяцев).
Модель коррекции ошибок
Панель «Спецификация» для метода «Модель коррекции ошибок» (Рисунок 7 .168):
Рисунок 7.168 — Спецификация для модели «Модель коррекции ошибок».
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Тип модели коррекции ошибок. Определяет модель коррекции ошибок:
Модель без тренда в авторегрессии, без константы в коинтеграционном уравнении;
Модель без тренда в авторегрессии, с константой в коинтеграционном уравнении;
Модель с трендом в авторегрессии, с константой в коинтеграционном уравнении.
Порядок авторегрессии эндогенной переменной. Определяет порядок авторегрессии для эндогенной переменной.
Порядок авторегрессии экзогенных переменных. Определяет порядок авторегрессии для экзогенных переменных.
Экзогенные переменные. Для расчета модели необходимо добавить экзогенные переменные. Необходимо помнить, что число объясняющих рядов (m) должно удовлетворять неравенству: 0 < m < n–1 для модели с константой и 0 < m < n для модели без константы в коинтеграционном уравнении, где n - число наблюдений в объясняемом ряде.
Для каждой экзогенной переменной можно задать группу, определяющую тип коинтеграционной связи: долгосрочная или краткосрочная. В контекстом меню переменной необходимо установить соответствующий флажок (Рисунок 7 .169):
Рисунок 7.169 — Контекстное меню переменной.
Группа 1 (Уравнение долгосрочной динамики). Переменная относится к группе, описывающей долгосрочные коинтеграционные связи
Группа 2 (Регрессионное уравнение). Переменная относится к группе, описывающей краткосрочные коинтеграционные связи
Если переменная входит в две группы одновременно, то тип связи для нее считается неопределенным. Если переменная не входит ни в одну из групп, то она исключается из расчета модели.
В зависимости от группы эндогенной переменной изменяется ее пиктограмма:
 — переменная входит в обе группы;
 — переменная входит в группу 1;
 — переменная входит в группу 2;
 — переменная не входит ни в одну из групп.
Добавление, удаление, задание лага, преобразования над экзогенными переменными аналогичны данным действиям со входными переменными (факторами). Для редактирования формулы переменной следует:
дважды щелкнуть по ней мышью;
нажать кнопку «Редактировать»;
выполнить одноименную команду контекстного меню.
Будет открыт диалог «Редактирование регрессора».
Агрегация (базовая)
Группа, для которой будет рассчитана агрегация, указывается в панели «Параметры». Например, для атрибута «Единица измерения» задана группа «Миллион рублей» (Рисунок 7 .170):
Рисунок 7.170 — Панель «Параметры» для модели «Агрегация(базовая)».
Панель «Спецификация» для данного вида модели (Рисунок 7 .171):
Рисунок 7.171 — Спецификация для модели «Агрегация (базовая)».
Задаются следующие параметры агрегации:
Метод. Из раскрывающегося списка выберите метод агрегации данных рядов, входящих в группу:
Сумма. Суммируются элементы рядов.
Минимум. Из элементов рядов выбирается минимальное значение.
Максимум. Из элементов рядов выбирается максимальное значение.
Среднее. Рассчитывается среднее значение элементов рядов.
Сумма квадратов. Рассчитывается сумма квадратов элементов рядов.
Среднее отклонений. Рассчитывается среднее арифметическое отклонений (в абсолютных показателях) всех элементов рядов от их средней арифметической.
Квадрат отклонений. Рассчитывается сумма квадратов отклонений (в абсолютных показателях) всех элементов рядов от их средней арифметической.
Среднее геометрическое. Рассчитывается среднее геометрическое элементов рядов.
Среднее гармоническое. Рассчитывается среднее гармоническое элементов рядов.
Эксцесс. Рассчитывается показатель эксцесса для элементов рядов.
Медиана. Рассчитывается медиана для элементов ряда.
Коэффициент ассиметрии. Рассчитывается показатель ассиметрии для элементов рядов.
Стандартное отклонение. Рассчитывается стандартное отклонение для элементов рядов.
Исправленное стандартное отклонение. Рассчитывается исправленное стандартное отклонение для элементов рядов.
Дисперсия. Рассчитывается дисперсия для элементов рядов.
Исправленная дисперсия. Рассчитывается исправленная дисперсия для элементов рядов.
Aggregates. Необходимо задать выражение агрегации. Допустимые выражения для агрегации отображаются в списке, который отображается при вводе значения в данное поле (Рисунок 7 .172):
Рисунок 7.172 — Ввод параметров для окна спецификации.
Также список допустимых выражений агрегации можно вызвать нажав сочетание клавиш «Ctrl + Пробел».
Веса. Необходимо задать выражение для веса агрегации. Работа с данным полем аналогична работе с полем «Aggregates». Параметр «Веса» не является обязательным.
Composition relevance. Порог. В поле «Composition relevance» необходимо задать выражение, используемое для расчета порога агрегации. При расчете модели учитывается значение параметра «Порог». Если сумма агрегируемых значений («Aggregates»), разделенная на сумму значений «Composition relevance», меньше значения заданного параметром «Порог», то агрегация не будет рассчитываться. Параметры «Composition relevance» и «Порог» не является обязательными.
Level. Rebase. Установка данных флажков определяет, будет ли при расчете агрегации использоваться соответствующие функции: «Level» и/или «Rebase». При установке флажка становится доступным поле задания даты для расчета функций.
Например, сумма показателей «BCI» для стран, входящий в группу «world» (Рисунок 7 .173):
Рисунок 7.173 — Окно спецификации.
В случае если для каталога показателей не заданы группы агрегации, то модель не сможет быть рассчитана. Будет отображена панель «Ошибки» с текстом: «Не задана группа агрегации».
При сохранении модели если в каком-либо выражении на данной панели содержатся ошибки (недопустимые знаки операций, указано несуществующее значение атрибута и т. д.), то будет отображено соответствующее сообщение, содержащее номер позиции с ошибкой, например (Рисунок 7 .174):
Рисунок 7.174 — Сообщение об ошибке.
После закрытия сообщения курсор будет перемещен в указанную позицию выражения.
|
