 |
Секция 6. Экономика. Комплексные подходы к разработке программ устойчивого развития региона в условиях глобализации. |
|
Анализ динамического
процесса изменения официального курса золота в программе STATISTICA
Лавриненко М.В. студент КЭМ-00б Факультет геотехнологий
и управления производством В работе приводится краткая история изменения курса золота как старейшего инструмента накопления. Проводится анализ курса золота на основе статистических методов, проводится выделение тренда с использованием методов сглаживания и прогнозирование ряда динамики. In work the brief history of changing gold rate as oldest tool of accumulation is resulted. The analysis of gold rate spent on the basis of statistical methods, the trend allocation spent with using smoothing and forecasting of dynamics changes methods. Что представляет собой курс золота и как программа STATISTICA упростила
анализ этого процесса? Напряженность, царящая на планете, является определяющим фактором
воздействия на экономическую и политическую жизнь в мире, что порождает
нестабильность курса золота. Конец 70-х - начало 80-х в целом характеризуется
стабильностью для старейшего инструмента накопления, и достигнутая
в январе 1980 года отметка 800 USD/oz отражала настроения того времени.
Последующая стабилизация политической обстановки обусловила снижение
курса, таким образом с конца 80-х до 1997 года курс колебался в
пределах 350-420 USD/oz. Ниже он упасть не смог, иначе многие золотодобывающие
предприятия стали бы банкротами. Причиной такого падения стало следствие
продаж золота центральными банками многих стран. Далее курс золота
стабилизировался и к концу 2002 года, из-за возможной войны США
с Ираком, стал медленно расти вверх. В статистике курс золота представляет собой временной ряд, состоящий
из упорядоченного во времени показателей, прямо или косвенно влияющих
на развитие изучаемого явления. Обычно анализ временных рядов предполагает,
что данные содержат систематическую составляющую и случайный шум
(ошибку). Курс золота является трендом, который представляет собой
линейную или нелинейную компоненту, меняющуюся со временем. Первым шагом в выделении тренда является сглаживание (один из методов выравнивания). Сглаживание всегда включает некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Существуют несколько методов сглаживания. Наиболее применимые из них - скользящее среднее и медианное сглаживание. Относительно реже, когда ошибка измерения очень большая (ряд сильно
зашумлен), используется сглаживание методом наименьших квадратов,
взвешенных относительно расстояния, или метод отрицательного экспоненциально
взвешенного сглаживания. Все эти методы отфильтровывают шум и преобразуют
данные в относительно гладкую кривую. Далее переходим к прогнозированию ряда динамики, то есть нахождению
трендов и скрытых периодичностей динамического процесса по настоящим
и прошлым значениям временных данных для предсказания развития процесса
в будущем. Для этого производится оценивание параметров модели.
Полученные оценки параметров используются при выполнении прогноза.
На этом этапе вычисляются новые значения ряда, и строится доверительный
интервал прогноза. Процесс оценивания проводится по преобразованным
данным. Оценка значимости параметров основывается на использовании
t-статистики. Учитывая выше изложенное, следует отметить, что программа
STATISTICA важна для организаций и учреждений, которые применяют
в своей работе курсы драгоценных металлов, что позволяет сделать
прогноз и определить дальнейшие направления деятельности. Список используемой литературы |
|
 |
Copyright (c) Donetsk Educational Science
Association 2003 Сделано в дизайн-студии ╚ИДЕЯ╩ |
