Задания для самостоятельной работы. Задание 4.4.3.1. По данным таблицы 4.3.2.1, характеризующим объем продаж спортивного оборудования (для: 1) физического оборудования; 2) гольфа; 3) кэмпинга

Задание 4.4.3.1. По данным таблицы 4.3.2.1, характеризующим объем продаж спортивного оборудования (для: 1) физического оборудования; 2) гольфа; 3) кэмпинга; 4) бейсбола; 5) тенниса) построить модели ARIMA (p, q, 0), предварительно убедившись в степени интеграции данного временного ряда и определив порядок авторегрессии. С помощью построенной модели осуществить прогнозные расчеты на два последующих периода.

Задание 4.4.3.2. Предприниматель, занимающийся реализацией цитрусовых в г. Воронеже, заинтересован в получении прогнозных оценок объемов продаж лимонов и апельсинов на следующие два месяца. С этой целью он сформировал табл. 4.4.3.1. Опытные экономисты-аналитики, к которым он обратился с таким вопросом, порекомендовали ему построить ARIMA (p, q, 0) модель, предварительно убедившись на 95%-ном уровне значимости в стационарности данного временного ряда (установив порядок интегрированности исследуемого процесса) и определив порядок авторегрессии, а затем с помощью построенной модели осуществить необходимые прогнозные расчеты.

Т а б л и ц а 4.4.3.1

Задание 4.4.3.3. В табл. 4.4.3.2 приведены данные о недельном оценки курсе акций компании ОАО «Алро» (в USD). Требуется:

1) построить график данных;

2) рассчитать коэффициенты автокорреляций и частных автокорреляций:

3) в случае необходимости преобразовать данные с тем, чтобы получить стационарный ряд;

4) построить ARIMA-модель и провести тестирование ее адекватности.

Задание 4.4.3.4. Перед аналитиком компании «Омега» поставлена задача: составить прогноз заключительных цен на акции компании. Стоимость акций постоянно меняется, то возрастая, то убывая, и руководству нужны какие-нибудь перспективные оценки для обсуждения этого вопроса на совете директоров. Данные о ценах на акции (у.е., ) приведены в табл. 4.4.3.3. Помогите аналитику компании рассчитать требуемые прогнозные оценки, построив для этих целей авторегрессионную модель.

Т а б л и ц а 4.4.3.2

Т а б л и ц а 4.4.3.3

Задание 4.4.3.5. По имеющимся данным объема продаж изделий микроэлектронной техники за двенадцатилетний период (см. табл. 4.3.3.4) необходимо выбрать подходящую для прогноза авторегрессионную модель и оценить объем продаж на ближайшие 6 месяцев.

Т а б л и ц а 4.4.3.4