Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Выбор данных и предобработка 6
Выбор стран для анализа 6
Проверка гипотез о случайности временного ряда 8
Автокорреляционная функция (АКФ) и частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) 12
Проверка на стационарность временного ряда 13
Глава 2. Построение прогноза 15
Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA) 15
Экспоненциальное сглаживание 22
Глава 3. Оценка моделей 26
Выводы 28
Заключение 31
Список литературы 32
Приложение 33
В данной работе методы эконометрического анализа применяются с целью моделирования и прогнозирования объемов экспорта и импорта России по различным странам. Актуальность исследования следует из необходимости анализа тенденций внешнеэкономической деятельности России для задачи планирования внешней торговли.
Внешнеэкономические связи (ВЭС) предусматривают взаимодействие всех секторов и отраслей экономики, фаз процесса национального воспроизводства, в значительной мере обеспечивая его сбалансированность и эффективность, и в то же время представляют собой подсистему мирового хозяйства. Под ВЭС понимают различные направления, формы, методы и средства перемещения материальных, финансовых и интеллектуальных ресурсов между странами. ВЭС являются одной из наиболее сложных сфер экономики любой страны, обеспечивающей ее приобщение к мировой науке и технике, промышленности и культуре.
Практическое осуществление экономических связей хозяйствующими субъектами данного государства с другими странами характеризуется как внешнеэкономическая деятельность (ВЭД).
Главным направлением ВЭД является внешняя торговля. Она охватывает продажу товаров в другие страны и приобретение там нужных товаров. К внешней торговле относятся и оплачиваемые услуги в связи с совершением внешнеторговых сделок купли-продажи товаров. Экспорт — это продажа и вывоз товаров за границу для передачи их в собственность иностранному контрагенту. Импорт — закупка и ввоз иностранных товаров для последующей реализации на внутреннем рынке страны-импортера. Прогнозирование внешней торговли основывается на анализе отчетных статистических данных о предшествующем состоянии исследуемого объекта.
В работе исследование временных рядов было проведено с помощью следующих моделей:
1. Различные ARIMA-модели;
2. Метод экспоненциального сглаживания (однопараметрический метод Брауна и двухпараметрическая модель Хольта).
Для исследования структуры рядов и оценки качества построенных моделей использовались следующие тесты и критерии:
• Критерии случайности (критерий серий, основанный на медиане; "восходящих" и "нисходящих" серий; "пиков" и "ям");
• Информационный критерий Акаике (AIC);
• Тест Дики — Фуллера;
• Q-тест Льюнга — Бокса;
• Критерий Дарбина — Уотсона.
Результатом моделирования стало построение итоговых прогнозов и их графиков. Работа может быть продолжена, так как рассмотрены только несколько из возможых методов прогнозирования. В дальнейшем можно применить GARCH (Generalized ARCH - обобщённая авторегрессионная условная гетероскедастичность) модели для построения более точного прогноза, а также попытаться выделить сезонную компоненту, разделив ряд на части.
