Имеются поквартальные данные о выплате доходов компании
акционерам в форме дивидендов за последние четыре года (усл. ед.)
1. Дать графическое изображение временного ряда. В первом приближении, визуально определить какой модели (мультипликативной или аддитивной) соответствуют данные.
2. Определить периодичность данных в структуре ряда с помощью коэффициента автокорреляции. Построить коррелограмму.
3. Применить метод скользящих средних для сглаживания исходных данных. При этом:
а) варьировать размер шаблона сглаживания в заданном диапазоне;
б) построить регрессию сглаженных данных, применив соответствующую функцию;
в) оценить качество сглаживания (остаточную колеблемость) с помощью коэффициента корреляции или детерминации;
г) при необходимости (чётный период) центрировать осреднённые значения с помощью шаблона с весами.
4. Построить обе модели временного ряда (мультипликативную и аддитивную). Сравнить модели по критерию остаточной компоненты. Выбрать более точную.
5. Исследовать временной ряд, применив другие методы сглаживания - скользящая медиана, экспоненциальное сглаживание, фильтр Хемминга. При исследовании учитывать п. 3 - вариация размера шаблона.
6. Сравнить параметры ряда, полученные с помощью различных моделей и методов исследования - уравнение тренда, значения сезонных компонент, характеристик остаточной компоненты.