ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ данных ТСЖ и выбор метода их прогнозирования 7
1.1 Характеристика исходных данных ТСЖ 7
1.2 Методы прогнозирования 8
1.3 Основные эконометрические методы прогнозирования 11
1.4 Выбор эконометрического метода прогнозирования 13
2 Построение временных рядов по данным электроэнергии и воды ТСЖ и
расчет их числовых характеристик 20
2.1 Проверка статистических гипотез о свойствах временного ряда 20
2.1.1 Проверка гипотезы о наличии аномальных наблюдений во временных рядах значений по данным электроэнергии и воды ТСЖ .... 20
2.1.2 Проверка гипотез о наличии неслучайной составляющей
временных рядов значений по данным электроэнергии и воды ТСЖ .... 22
2.2 Выделение неслучайной составляющей временных рядов по данным
электроэнергии и воды ТСЖ 26
2.3 Выделение тригонометрической составляющей временных рядов по
данным электроэнергии и воды ТСЖ 32
3 Проверка адекватности и качества построенных моделей временных рядов
по данным электроэнергии и воды ТСЖ и прогнозирование их трендовой составляющей 36
3.1 Проверка математического ожидания ряда остатков временных рядов
по данным электроэнергии ТСЖ 36
3.2 Проверка случайности ряда остатков по данным электроэнергии ТСЖ 37
3.3 Проверка независимости значений ряда остатков по данным
электроэнергии ТСЖ 39
3.4 Тест на наличие автокорреляции временного ряда по данным воды: .... 40
3.5 Прогнозирование трендовой составляющей временных рядов по
данным электроэнергии и воды: ТСЖ 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 44
Одним из видов хозяйственной деятельности ТСЖ, является предоставление клиентам таких ресурсов, как вода и электроэнергия. Данному предприятию важно знать, какой расход ресурсов, и какая стоимость за них будет значиться в последующих периодах, потому что каждое предприятие должно планировать свое будущее. Именно по этой причине анализ данных и дальнейшее прогнозирование является важной составляющей деятельности ТСЖ.
Актуальность данной работы заключается в необходимости анализа данных и прогнозирования показателей потребления ресурсов ТСЖ для повышения эффективности его деятельности.
Объект исследования: показатели потребления ресурсов ТСЖ.
Предмет исследования: прогнозирование показателей потребления ресурсов ТСЖ.
Целью данной работы является анализ данных и прогнозирование показателей потребления ресурсов ТСЖ.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Проанализировать необходимую научную и учебно -методическую литературу.
• Проанализировать деятельность ТСЖ, а также исходные данные этой организации.
• Изучить методы прогнозирования.
• Исходя из характеристики данных ТСЖ, выбрать наиболее подходящий для них метод прогнозирования .
• Провести анализ данных ТСЖ выбранным методом и вычислить прогноз.
Методы исследования: статистический анализ, методы прогнозирования.
Практическая значимость выпускной квалификационной работы заключается в анализе данных ТСЖ, вычислении прогноза.
Соответствие содержания бакалаврской работы профессиональным компетенциям по видам профессиональной деятельности выпускника:
• научно-исследовательская деятельность:
- способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным исследованиям (ПК-1);
- способностью понимать, совершенствовать и применять современный математический аппарат (ПК-2).
В первой главе совершается исследование предметной области, описываются существующие методы прогнозирования, приводится обоснование и описание выбранного метода для анализа и прогнозирования данных ТСЖ.
Во второй главе совершается выбор вида модели временного ряда, строится выбранная модель по данным ТСЖ, вычисляется прогноз по данной модели.
В третьей главе совершается проверка на адекватность, подбор метода прогнозирования, который наилучшим образом прогнозирует данные в случае, если модель не прошла проверку на адекватность для какого-либо вида ресурсов (электроэнергия, вода).
В заключении подводятся итоги исследования, формируются окончательные выводы по изучаемой тематике.
В процессе выполнения выпускной квалификационной работы была изучена характеристика данных ТСЖ, которые являются экономическими показателями. В результате изучения этих данных был сделан вывод, что наиболее полное и точное прогнозирование будет вычислено с помощью такой науки, как эконометрика, проводя экономические исследования.
Для достижения поставленной в работе цели решены следующие задачи:
1) Рассмотрены эконометрические методы прогнозирования с целью выбора наиболее подходящего для вычисления прогноза показателей потребления ресурсов ТСЖ.
2) Используя полученное уравнение регрессии для каждого временного ряда, были вычислены трендовые составляющие временных рядов по данным электроэнергии и воды, по результатам которых были вычислены сезонная и случайная составляющая каждого временного ряда.
3) Проведена проверка на адекватность полученных моделей, а также вычислен точечный прогноз показателей потребления воды и электроэнергии на последующие периоды.
Результаты бакалаврской работы могут быть рекомендованы для анализа и прогнозирования показателей потребления ресурсов в управляющих компаниях и ТСЖ.
1. Алексеева, М.М. Планирование деятельности фирмы [Текст]: учеб.-метод. пособие / М.М. Алексеева. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 248 с.
2. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. - М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2015. - 320 с.
3. Бокс, Дж. Анализ временных рядов прогноз и управление (часть 2) / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. - М.: [не указано], 2016. - 185 с.
4. Бокс, Дж. Анализ временных рядов прогноз и управление. Выпуск 1 / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. - М.: Мир, 2016. - 408 с.
5. Бриллинджер, Д. Временные ряды. Обработка данных и теория / Д. Бриллинджер. - М.: [не указано], 2015. - 694 с.
6. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: учеб.пособие / Т. А. Дуброва, М.Ю. Архипова. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М., 2004. — 136 с.
7. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2015. - 416 с.
8. Романенко, И.В. Социальное и экономическое прогнозирование [Текст]: конспект лекций / И.В. Романенко. - СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000. - 64 с.
9. Тиндова, М.Г. Экономика и управление: учеб. Пособие / М.Г. Тиндова, О.С. Кузнецова. - Саратов: ССЭИ РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2015. - 108 с.
10. Эконометрика в Excel : учеб. пособие. Ч. 2. Анализ временных рядов / Ю. Е. Воскобойников ; Новосиб. гос. архитектур. -строит. ун-т. - Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2008. - 39 с.
Электронные ресурсы
11. Временные ряды и их характеристики [Электронный ресурс].
Режим доступа: https://studopedia.ru/7_120330_metod-skolzyashchego-
srednego.html.
12. Голик Е.С. Теория и методы статистического прогнозирования [Электронный ресурс]: учеб.пособие / Е.С. Голик, О.В. Афанасьева. - СПб.: Изд-воСЗТУ, 2008. - 72 с.
13. Методы корреляционного и регрессионного анализа
[Электронный ресурс]. Режим доступа:
http ://edu. alnam. ru/book_mkor. php?id=35.
14. Методы регрессионного анализа [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://studfiles.net/preview/5 579950/page :8/.
15. Статистический анализ и прогнозирование доходов бюджета
[Электронный ресурс]. Режим доступа:
http ://works. doklad.ru/view/m1dAPzbNBmg/4. html.
16. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений [Электронный ресурс]. Режим доступа: http ://studbooks. net/2244368/matematika_himiya_fizika/modelirovanie_tendentsii _vremennogo_ryada_nalichii_strukturnyh_izmeneniy.
Литература на иностранном языке
17. A Complete Tutorial on Time Series Modeling [Электронный
ресурс]. Режим доступа:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/12/complete-tutorial-time-series- modeling/.
18. How To Identify Patterns in Time Series Data: Time Series Analysis
[Электронный ресурс]. Режим доступа:
https://datamarket.com/data/list/?q=provider%3Atsdl.
19. Introduction to Time Series Analysis [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm.
20. Seizure prediction: the long and winding road / Mormann, Florian; Andrzejak, Ralph G.; Elger, Christian E.; Lehnertz, Klaus// - 2007. - 130 (2). - 314-333.
21. Time Series [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.investopedia.com/terms/t/timeseries.asp.