Прогнозирование урожайности различными методами
Контрольная работа - Экономика
Другие контрольные работы по предмету Экономика
е на урожайность озимой пшеницы в данном году оказывает урожайность двух предыдущих лет.
3. Метод экспоненциального сглаживания
Выберем теперь форму зависимости (линейную или параболическую) методом экспоненциального сглаживания.
Рассчитаем начальные условия экспоненциального сглаживания для линейной тенденции:
,
где параметр сглаживания;.
Выберем =0,3
На основе расчета начальных условий определяем оценки коэффициентов и характеристики сглаженных значений.
Формулы расчета оценок коэффициентов:
Формулы расчета характеристик сглаживания динамического ряда:
Расчет оценок коэффициентов, характеристик сглаженных значений, прогнозных значений по линейной форме экспоненциального сглаживания () и квадратов ошибок сведем в таблицу:
S1S2a0a1 3,53,6924,25483,1292-0,37522,7540,5565165,24,29524,270964,319440,016164,33560,747187362,23,457123,9454242,968816-0,3255362,643280,1964971583,63,5142723,7729633,255581-0,17246083,083120,2671649347,14,94856324,2432035,6539230,470246,12416320,952257466,95,72913794,8375776,6206990,5943738887,215072640,0992707684,15,07748284,9335395,2214260,0959622665,317388421,4820345555,35,16648975,0267195,306260,0931801195,399439950,00988830310,17,13989385,8719898,4077980,8452697279,253068110,7172936284,86,20393636,0047686,4031050,132778836,535883353,0132910017,76,80236186,3238067,2809180,3190374947,59995550,01000890216,810,8014178,1148513,487981,79104461415,27902862,3133540189,810,400859,0292511,772450,91440003912,68685038,33390484414,512,0405110,2337513,847271,20450398615,05177010,30445024913,712,70430611,2219714,186640,98822076915,1748582,175206141915,22258412,8222217,622951,60024348819,22319240,049814834511,1335512,1467510,12035-0,675467299,4448819619,756975651211,4801311,880111,08016-0,2666484110,81350911,40776065411,311,40807811,6912911,12486-0,1888098610,93605340,13245711717,513,84484712,5527115,136980,86142159215,99840082,25480009313,113,54690812,9503914,143420,39767746114,54110182,07677427217,915,28814513,8854916,69080,9351011817,62589780,0751320099,613,01288713,5364512,48932-0,3490424712,14028076,45302624853,38506621
Определим начальные условия экспоненциального сглаживания при параболической тенденции:
Выберем
Соответственно: = -3,5166014; =-8,3384654; =-13,4803294
На основе расчета начальных условий определяем оценки коэффициентов и характеристики сглаженных значений. Расчет оценок коэффициентов, характеристик сглаженных значений, прогнозных значений по параболической форме экспоненциального сглаживания и квадратов ошибок сведем в таблицу:
yiХарактеристикиОценки коэффициентовS1S2S3a0a1a23,5-2,1132811-7,09343-12,20292,7374931,176307311-0,008085833,913833040,1712577895,2-0,6506249-5,80487-10,92334,5393961,3075676790,0022361125,846965990,418564992,2-0,0804999-4,65999-9,670674,0678180,915810984-0,026948544,983991857,75061063,60,6556001-3,59688-8,455914,3015190,740885761-0,037909785,043123422,0826052127,11,9444801-2,4886-7,262456,0368060,927243389-0,021297386,964276560,0184208536,92,935584-1,40377-6,090716,9273410,900178696-0,021724587,827756030,8607312484,13,1684672-0,48932-4,970436,0029290,477055074-0,051457856,48130785,6706268415,33,59477380,327499-3,910855,8909790,300937696-0,060691896,193757970,79880330610,14,8958191,241163-2,880448,0835240,66559622-0,029184458,749546071,8237258284,84,87665521,968261-1,91076,8144780,21148275-0,060660677,027800934,9630969957,75,44132422,662874-0,995997,3393630,226893959-0,055025727,567770810,01748455816,87,71305933,672911-0,0622112,058241,1720838850,0190643313,230502612,7413129,88,13044754,5644180,86311711,56120,819644091-0,0084544912,38088466,66096513314,59,4043585,5324061,79697513,412831,0405144660,00853253314,45338110,0021733213,710,2634866,4786222,73330414,08790,9672250130,00247164515,05512491,8363634661912,0107897,5850563,70365516,980861,3956100310,03402078418,37704390,388074354510,6086318,1897714,60087811,85746-0,01686454-0,0731270211,843268746,830326721210,8869058,7291985,42654211,89966-0,06882696-0,0715592711,83339750,02775639411,310,9695249,1772636,17668611,55347-0,19385244-0,0755197311,36246860,00390232817,512,2756199,7969346,90073614,336790,397867259-0,0260945914,73499867,64523288113,112,44049510,325657,58571813,930260,196638702-0,0390674814,12766661,05609858717,913,53239610,9678,26197415,958170,567175299-0,0087264316,52538671,889561839,612,74591711,322788,87413513,14354-0,18901755-0,0640943212,95658111,26663598114,9243312Определим начальные условия экспоненциального сглаживания при параболической тенденции:
Выберем
Соответственно:
= 1,91758335
=-1,2595453
=-4,60049885
На основе расчета начальных условий определяем оценки коэффициентов и характеристики сглаженных значений.
Расчет оценок коэффициентов, характеристик сглаженных значений, прогнозных значений по параболической форме экспоненциального сглаживания () и квадратов ошибок сведем в таблицу:
yiХарактеристикиОценки коэффициентов
S1S2S3a0a1a23,54,01230830,322011-3,123757,9471471,8136202750,044915659,761775620,7426572155,25,74861581,949992-1,601629,7942461,8623858490,04536858211,65766113,4509047142,25,94403113,148204-0,176688,2108050,696151358-0,097172968,911678116,3085269493,65,93082183,9829891,0712246,914721-0,07996759-0,177048966,85042660,9033107267,17,99157525,1855652,30552610,723561,132323907-0,0135971411,85597290,8911872036,98,68410276,2351263,48440610,831340,76321248-0,0554223511,59608341,6798321294,18,68887196,971254,5304599,6833250,049851182-0,132826939,741997561,0857589145,39,08221037,6045385,4526839,8857-0,00649776-0,123829529,886868680,01279869510,110,8575478,5804416,3910113,222331,0591053380,0161037314,28156450,5161496254,89,9102838,9793937,1675259,960194-0,43707812-0,161812419,536207433,3716577327,712,0071989,8877357,98358814,341981,1126723660,03954793115,45543232,08677590416,813,05503910,837938,8398915,491231,1580899370,04023847716,6501271,3227921489,814,23852711,858119,74535516,886621,2741926950,04916368618,1620181,3502858614,515,66696913,0007710,7219818,720591,5103090730,0711581220,233431,52134965113,717,02687814,208611,7679620,22281,566210640,06936323221,7914182,5326112581917,97881515,3396612,8394720,756931,2629361010,02552349422,02018893,313087501515,3451715,3413213,5900313,60159-1,65662782-0,3209573811,99646937,8202407661216,53161915,6984114,2225416,72218-0,25277423-0,1180384416,47637037,97288492111,316,61213315,9725214,7475416,66636-0,28139592-0,1075188216,39074610,16748874217,518,01849316,5863215,2991719,59570,7514233560,026638620,3474820,90729051813,116,09294516,438315,6409114,60483-1,23246052-0,2098934613,39440033,21987231217,916,84506216,5603315,9167416,77093-0,21852822-0,0659139516,55457124,1837790059,616,32154316,488716,0883215,58687-0,61020409-0,1042388914,98209740,01390103455,37514352Определим начальные условия экспоненциального сглаживания при параболической тенденции:
Выберем
Соответственно:
= 3,0313761
=1,06416203
=-0,970755225
На основе расчета начальных условий определяем оценки коэффициентов и характеристики сглаженных значений.
Расчет оценок коэффициентов, характеристик сглаженных значений, прогнозных значений по параболической форме экспоненциального сглаживания () и квадратов ошибок сведем в таблицу:
yiХарактеристикиОценки коэффициентовS1S2S3a0a1a23,55,37882572,7900270,5335588,2999522,242820990,14770158210,55368132,7346617355,27,14729544,5329352,1333099,9763912,0769388860,09543763412,05788395,0980396152,26,84837725,4591123,463637,631426-0,01682611-0,269429477,650896491,5647420233,66,46902635,8630784,4234096,241255-0,89293167-0,370542155,416974370,2333137587,19,00141587,1184135,5014111,150421,6691140,11822248512,82652160,0007033976,99,52084958,0793886,53260110,856990,797136961-0,0468107711,65521981,836