Задачі з предмету Прогнозування соціально-економічних процесів (ПСЕП) - 25 штук

1) Розробити модель заданого часового ряду шляхом підбору кривої підгонки. Застосувати рекурсивний ex-post прогноз для оцінки точності прогнозу з використанням коефіцієнта нерівності Тейла.

2) Застосувавши метод експоненціального та подвійного експоненціального згладжування Брауна, визначитинайкращий метод виділення трендового компонента часового ряду, виходячи з мінімізації критерію RMSE.Створити прогноз на наступні 4 роки.

3) Для заданого часового ряду отримати статистичну інформацію, побудувати корелограму та провести її аналіз. Чи можна стверджувати, що для даного часового ряду автокореляція залишків відсутня?

4) Перевірити заданий часовий ряд на випадковість за допомогою методу поворотних значень. Обґрунтувати висновки.

5) Застосувати фільтр Ходріка–Прескотта для виділення трендового компоненту часового ряду. Записати рівняння тренду. Зробити висновки стосовно залишків часового ряду - чи відповідають вони процесу «білого шуму».

6) Для заданого часового ряду побудувати модель Холта-Вінтерса, створити прогноз на наступні чотири роки, оцінити похибку моделі.

7) Для даного часового ряду побудувати несезонну модель Холта-Вінтерса, створити прогноз на наступні чотири роки, оцінити похибку моделі.

8) Оцінити модель ARIMA(2,2,1) для заданого часового ряду. Якщо модель є адекватною, то побудувати прогноз на  наступні чотири роки.

9) Виділити з заданого часового ряду тренд за допомогою методу Ходріка–Прескотта. Провести нормування залишків за правилом:

Перевірити новий ряд на відповідність процесу „білого шуму ”.

10) Дослідити заданий часовий ряд на стаціонарність. Якщо часовий ряд виявиться нестаціонарним, розробити модель часового ряду за методом подвійного експоненціального згладжування Брауна. Створити прогноз на наступні чотири роки. Оцінити похибку моделі.

11) Дослідити заданий часовий ряд на наявність автокореляції.

12) Розробити модель часового ряду за методом експоненціального згладжування. Створити прогноз значень даного часового ряду на наступні чотири роки. Оцінити похибку моделі.

13) Розробити модель заданого часового ряду шляхом підбору кривої підгонки. Застосувати рекурсивний ex-post прогноз для оцінки точності прогнозу з використанням коефіцієнта нерівності Тейла.

14) Перевірити часовий ряд на стаціонарність. Якщо часовий ряд виявиться нестаціонарним, то побудувати модель часового ряду за методом потрійного експоненціального згладжування Брауна.

15) Виділити з заданого часового ряду тренд за допомогою методу Ходріка–Прескотта. Оцінити залишки часового ряду на наявність автокореляції. У разі наявності автокореляції побудувати  моделі AR(1) та AR(2), проаналізувати похибки цих моделей, та зробити висновки.

16) Виділити з заданого часового ряду тренд за допомогою методу Ходріка–Прескотта. Оцінити залишки часового ряду на наявність автокореляції. У разі наявності автокореляції побудувати  модель ARMA(1,2), проаналізувати якість моделі за інформаційним критерієм Шварца- Ріссанена.

17) Розробити модель часового ряду за методом звичайного експоненціального згладжування. Створити прогноз значень даного часового ряду на наступні чотири роки. Оцінити похибку моделі.

18) Побудувати модель часового ряду з врахуванням сезонного компонента. Розробити прогноз на наступні два квартали. Оцінити похибку моделі.

19) Виділити у даному часовому ряді тренд і проаналізувати залишки часового ряду на відповідність «білому шуму».

20) Дослідити часовий ряд на стаціонарність і запропонувати можливі моделі часового ряду.

21) Побудувати модель часового ряду і спрогнозувати індекс промислового виробництва  на наступні два роки. Оцінити похибку моделі.

22) Розробити модель заданого часового ряду шляхом підбору кривої підгонки. Застосувати рекурсивний ex-post прогноз для оцінки точності прогнозу з використанням коефіцієнта нерівності Тейла.

23) Побудувати модель часового ряду, створити прогноз на наступні чотири роки. Оцінити похибку моделі.

24) Побудувати модель часового ряду з врахуванням сезонного компонента. Розробити прогноз на наступні два квартали. Оцінити похибку прогнозу.

25) Побудувати модель часового ряду і спрогнозувати рівень інфляції на наступні два роки. Оцінити похибку моделі.

З повагою ІЦ "KURSOVIKS"!