پرسی فایل

تحقیق، مقاله، پروژه، پاورپوینت

پرسی فایل

تحقیق، مقاله، پروژه، پاورپوینت

دانلود پروژه درس سری های زمانی آمار: بررسی نرخ سهام فولاد خوزستان از تاریخ 15/4/89 الی 19/3/92

هدف از این پروژه پیش بینی نرخ سهام فولاد خوزستان تا تاریخ 19392 می باشد اما قبل از هرکاری ابتدا میزان روند و وجود اثر فصلی را نیز باید از این داده ها استخراج کنیم برای این کار به ترتیب زیر عمل می کنیم نمودار داده های نرخ سهام از 15489 تا 19392و
دسته بندی آمار
فرمت فایل zip
حجم فایل 458 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 28
پروژه درس سری های زمانی آمار: بررسی نرخ سهام فولاد خوزستان از تاریخ 15/4/89 الی 19/3/92

فروشنده فایل

کد کاربری 4457

یک پروژه کامل به همراه تمام شاخص ها و نمودارهای آماری و تمام داده ها ی لازم..پروژه درس سری های زمانی گرایش امار که به شکلی دقیق و کامل طراحی و انجام شده است.


دانلود بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است
دسته بندی برق
فرمت فایل doc
حجم فایل 52 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 22
بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

فروشنده فایل

کد کاربری 1024

بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی


بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی[1]

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Yt یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(1) : میانگین

(2) واریانس :

(3) کوواریانس :

(4) ضریب همبستگی :

که در آن میانگین ، واریانس کوواریانس (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Yt و Yt-k) و ضریب همبستگی مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.

اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Yt به Yt-k تغییر یابد. حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است. بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم. این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد[2].

آزمون ساکن بودن از طریق نمودار همبستگی و ریشه واحد[3]

یک آزمون ساده برای ساکن بودن براساس تابع خود همبستگی (ACF) می باشد. (ACF) در وقفه k با نشان داده می شود و بصورت زیر تعریف می گردد.



[1] Stationary

[2] ریشه واحد و هم جمعی در اقتصاد سنجی- محمد نوفرستی- موسسه فرهنگی رسا- چاپ اول- 1378.

[3] Correlogram and Unit root test of stationary