(OSPSS-9) Анализ временных рядов и прогнозирование в SPSS

Цель изучения курса «Анализ временных рядов и прогнозирование в IBM SPSS Statistics» - научиться работать с данными, представляющими собой временные ряды, анализировать их и строить по ним прогнозные модели. В курсе разбирается методика анализа временных рядов и возможности модуля Прогнозирование (Forecasting) программы SPSS для построения прогнозных моделей, исследования их свойств и реализации прогноза по ним.

По окончании обучения Вы будете уметь:

• анализировать временные ряды;
• проводить вычисления с переменными дат и времени;
• строить различные модели временных рядов;
• прогнозировать по моделям временных рядов;
• уметь проводить анализ качества и адекватности построенных прогнозных моделей.

Объем курса: 32 ак.часа (общая продолжительность видео лекции более 11 астрономических часов) 

Программа курса:

Тема 1.  Введение в анализ временных рядов и прогнозирование (продолжительность видео лекции 45 минут)

• Понятие временного ряда
• Виды временных рядов
• Временные параметры прогноза
• Виды прогнозов
• Требования к данным для построения прогноза
• Основные этапы прогнозирования
• Этапы построения прогноза
• Компоненты временных рядов
• Модели временных рядов
• Подходы к анализу временных рядов

Тема 2.  Организация и подготовка данных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

• Задание числовых переменных дат и времени
• Конструктор дат и времени
• Формирование переменной даты/времени из текстовой переменной
• Формирование переменной даты/времени из набора переменных
• Сложение и вычитание для переменных дат/времени и продолжительности
• Вычисление продолжительности времени между двумя датами
• Вычисление разности между двумя переменными продолжительности
• Преобразование временных рядов
• Задание переменных дат
• Особенности переменных дат
• Создание переменных функций временного ряда
• Функции преобразования временных рядов
• Замена пропущенных значений
• Расчет лаговых переменных
• Функции дат/времени при вычислении переменных

Тема 3. Первичный анализ временного ряда (продолжительность видео лекции 1 час 25 минут)

• Основные характеристики временного ряда
• Графический анализ временного ряда
• Среднее значение и дисперсия временного ряда
• Показатели изменения уровней временного ряда
• Процедура Диаграмма последовательностей
• Виды тенденции во временном ряду
• Подходы к выявлению тенденции во временном ряду
• Выявление тенденции средней с помощью t-критерия
• Выявление тенденции дисперсии с помощью F-критерия
• Критерий серий для выявления тенденции
• Автокорреляционная функция
• Частная автокорреляционная функция
• Процедура Автокорреляции
• Процедура Кросс-корреляции
• Простейшие методы прогнозирования

Тема 4. Моделирование тенденции во временном ряду (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

• Методы моделирования тенденции
• Этапы построения прогноза по кривым роста
• Основные типы кривых роста
• Линейный тренд и его свойства
• Параболический тренд и его свойства
• Кубический тренд и его свойства
• Логарифмический тренд и его свойства
• Гиперболический тренд и его свойства
• Степенной тренд и его свойства
• Показательный тренд и его свойства
• Экспоненциальный тренд и его свойства
• Логистический тренд и его свойства
• Процедура Подгонка кривых и ее параметры
• Результаты процедуры Подгонка кривых
• Оценка качества подгонки кривых роста
• Методы выбора кривых роста

 Тема 5. Оценка адекватности и точности прогнозных моделей (продолжительность видео лекции 1 час)

• Разбиение ряда на оцениваемую и прогнозируемую части
• Требования к остаткам модели
• Проверка нормальности распределения остатков
• Проверка независимости остатков
• Показатели точности модели
• Средняя квадратическая ошибка
• Средняя абсолютная ошибка
• Средняя относительная ошибка
• Построение точечного и интервального прогноза

Тема 6. Анализ временных рядов с периодической составляющей (продолжительность видео лекции 2 часа 5 минут)

• Виды колебаний во временных рядах
• Подходы к моделированию сезонной компоненты
• Индексы сезонности
• Аддитивная модель с сезонностью без тренда
• Мультипликативная модель с сезонностью без тренда
• Сезонная декомпозиция временного ряда
• Процедура Сезонная декомпозиция
• Алгоритм метода сезонной декомпозиции
• Результаты процедуры Сезонная декомпозиция
• Спектральный анализ
• Периодограмма и спектральная плотность
• Процедура Графики спектров
• Кросс-спектральный анализ
• Фиктивные переменные для моделирования сезонности

Тема 7. Адаптивные модели прогнозирования (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

• Сущность адаптивных методов прогнозирования
• Особенности адаптивных методов прогнозирования
• Основные виды адаптивных моделей прогнозирования
• Модель простого экспоненциального сглаживания
• Выбор параметра адаптации
• Мастер моделей временных рядов
• Вывод статистик прогнозной модели
• Вывод графиков прогнозных моделей
• Вывод наилучших и наихудших прогнозных моделей
• Сохранение предсказанных значений и остатков
• Задание параметров построения прогноза
• Модель с демпфированным трендом
• Модель Хольта с линейным трендом
• Модель Брауна  с линейным трендом
• Простая сезонная модель
• Модель Уинтерса с линейным трендом и аддитивной сезонностью
• Модель Хольта-Уинтерса с линейным трендом и мультипликативной сезонностью

Тема 8. Модели стационарных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

• Понятие стационарного временного ряда
• Основные характеристики стационарных временных рядов
• Свойства автокорреляционной функции стационарного временного ряда
• Приведение временного ряда к стационарному
• Понятие «белого шума»
• Классификация моделей стационарных временных рядов
• Модель авторегрессии первого порядка
• Модель авторегрессии второго порядка
• Модель скользящего среднего первого порядка
• Модель скользящего среднего второго порядка
• Смешанные модели авторегрессии скользящего среднего
• Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего
• Сезонная модель Бокса-Дженкинса
• Построение моделей стационарных временных рядов
• Методика построения стационарных временных рядов
• Статистика Бокса-Льюнга
• Коэффициент детерминации для стационарных моделей
• Настройка автоматического обнаружения выбросов при построении моделей
• Эксперт построения моделей
• Процедура Применить модели временных рядов
• Задание независимых переменных в моделях стационарных временных рядов