Смекни!
smekni.com

Исследование показателей меди с помощью корреляционного и тренд-анализов (стр. 5 из 5)

Если число параметров нечетное.

Линейное уравнение имеет следующий вид:

Y= a+b*t.

Параметры а и b находятся по формулам:

а=∑y/n; b=∑y*t/∑t.

Вывод: Случайный процесс характеризуется последовательностью наблюдений i-го показателей х1,х2…хn во времени t. Временной ряд- это последовательность наблюдений случайного процесса в равноотстоящие моменты времени - динамический ряд. Любой уровень можно представить как функцию y= f(t)+e или x=f(t)+e. E- случайная компонента функции f(t). она выражает влияние постоянно действующих известных факторов (T, C,S,I) и называется трендом. Тренд- это тенденция изменения изучаемого i-го показателя во времени. Зависимость y(t) выявляет экстрополирование тенденции исследуемого процесса, т.е. подбором теоретических кривых, адекватных изучаемому процессу. С целью вначале выбирают тип кривой, максимально соответствующей характеру тенденции временного ряда и определяют числовые значения параметров a, b,c и т.д. теоретическими кривыми могут быть:

1) линейная функция y= a+b*t

2) гиперболическая функция y= a+b*1/t

3) параболическая функция y= a+b*t+c*t

4) степенная функция y= a*t в степени b.

Запас кривых, которые нам предлагает математический анализ, разнообразен. Чтобы узнать оптимальна ли модель, вычисляем коэффициент аппроксимации

MAPE=1/n*(∑y-y^/y^)*100%

Если MAPE‹33%,модель оптимальна. При сравнении нескольких моделей принимаем ту, где величина MAPE минимальна.

3.2 Применение тренд - анализа для экономических характеристик меди.

года добыча Троста.цепной f/x Тбазисный.роста t усл у*t усл
1999 12,79 0 1 -9 -115,11
2000 13,3 0,961654135 0,072305 1,039874902 -7 -93,1
2001 13,58 0,979381443 0,072119 1,061767005 -5 -67,9
2002 13,2 1,028787879 0,077938 1,032056294 -3 -39,6
2003 13,6 0,970588235 0,071367 1,063330727 -1 -13,6
2004 14,6 0,931506849 0,063802 1,14151681 1 14,6
2005 14,98 0,974632844 0,065062 1,171227522 3 44,94
2006 14,95 1,002006689 0,067024 1,168881939 5 74,75
2007 10,1 1,48019802 0,146554 0,789679437 7 70,7
2008 17,3 0,583815029 0,033747 1,352619234 9 155,7
Σ 138,4 8,912571123 0,669918 31,38
у1=у1999+у2000+у2001/3= 13,22333 ŷ y-ŷ/ŷ
8 9
у2=у2000+у2001+у2002/3= 13,36 12,98418182 11,79
13,17436364 12,3
у3=у2001+у2002+у2003/3= 13,46 13,36454545 12,58
13,55472727 12,2
у4=у2002+у2003+у2004/3= 13,8 13,74490909 12,6
13,93509091 13,6
у5=у2003+у2004+у2005/3= 14,39333 14,12527273 13,98
14,31545455 13,95
у6=у2004+у2005+у2006/3= 14,84333 14,50563636 9,1
14,69581818 16,3
у7=у2005+у2006+у2007/3= 13,34333 128,4
у8=у2006+у2007+у2008/3= 14,11667
Троста.цепной=уi/уi+1
Формула средней геометрической
ТемпРоста=Троста.ср= Σf√П(Троста.цепной)Σf= 9√1,152=1,0002
Тприроста=(1-Троста.ср)*100%= 0,10%
хср.h=Σf/Σ(f/х) хср.h= 13,30397
хср=Σf/n хср= 13,84
выбор масштаба времени
года Тусловное
1999 -9
2000 -7
2001 -5
2002 -3
2003 -1
2004 1
2005 3
2006 5
2007 7
2008 9
(четное)
Tр.б.ср= √
ŷ=a+b*t
a=y/n 13,84
b=y*t/t² 0,0950909
t²четное 330
ŷ=13,84+0,095*t
y11= 14,886
MAPE 12,84%
поскольку MAPE<33%,данная линейная модель считается приемлемой.

Вывод: Графический анализ взаимозависимости данных.

Общая зависимость содержания, добычи меди за 1999-2008 гг.

Графическая модель по годам.

Рассмотрим эти зависимости отдельно за каждый год.


1999 год.

2000 год.


2001 год.

2002 год.


2003 год.

2004 год.


2005 год.

2006 год.


2007 год.

2008 год.

Зависимость содержания, цены и добычи меди за 1999-2008 гг.


Графическая модель по содержанию.

Рассмотрим эти зависимости отдельно за каждый год.

1999 год.


2000 год.

2001 год.


2002 год.

2003 год.


2004 год.

2005 год.


2006 год.

2007 год.


2008 год.


Заключение

Проведя необходимые исследования имеющихся данных по добычи меди в России, ее содержание, а также мировым ценам на это полезное ископаемое за период 1999-2008 года, мы достигли поставленных целей.

Было проведено прогнозирование добычи меди на 2008 год с использованием тренд - анализа. Также была установлена взаимосвязь между добычей, содержанием и ценой на медь, отразившаяся в коэффициенте корреляции и в уравнении регрессии. Данная зависимость была наглядно продемонстрирована в графическом виде (в виде 3 –D модели).


Список использованной литературы

1. Бежанова М.П., Бежанов С.К., Кызина Л.В. " Запасы и добыча важнейший видов минерального сырья мира. М.: ОАО " ВНИИЗАРУБЕЖГЕОЛОГИЯ", НИА-природа,2006.-110с.

2. Вредные вещества в окружающей среде. Редактор- организатор В.А.Филов.

3. Элементы 1-4 групп периодической системы и их неорганические соединения: Справ.-энц. Изд./ под ред. Филова и др.-(НИО ПРОФЕССИОНАЛ". 2005.-462с.

4. www.mineral.ru (информационно-аналитический центр "минерал")

5. www.metaltorg.ru ( журнал "национальная металлургия" №4,7)

6. www.metalcourier.ru ( журнал " цветная металлургия" №11,10,9,6)

7. www.metalinfo.ru (журнал " металлоснабжение и сбыт")