Gotovi Seminarski Diplomski Maturalni Master ili Magistarski

Puna verzija: Analiza vremenskih serija
Trenutno pregledate Lite verziju foruma. Pogledajte punu verziju sa odgovarajućim oblikovanjima.
Maturski, Seminarski , Maturalni i diplomski radovi iz ekonomije: menadzment, marketing, finansija, elektronskog poslovanja, internet tehnologija, biznis planovi, makroekonomija, mikroekonomija, preduzetnistvo, upravljanje ljudskim resursima, carine i porezi


Pomoću vremenskih serija prate se društvene pojave, najčešće ekonomske koje se tokom vremena više ili manje menjaju. Te vremenske serije predstavljaju nizove podataka o veličini posmatranih pojava u sukcesivnim vremenskim intervalima. Kako se varijacije posmatraju u funkciji vremena to se sa statističkog prelazi na dinamički aspekt posmatranja. Vremenske serije se posmatraju kao empirijske funkcije koje izražavaju zavisnost pojave od vremena, pa se vreme uzima kao nezavisna promenljiva a veličina pojave čije se kretanje prati kao zavisna promenljiva ili funkcija. Zato originalnim podacima možemo vremenske serijeprilagoditi jednom obliku matematičke funkcije koja u konkretnom slučaju izražava zakon razvitka te pojave. U zavisnosti od cilja istrživanja i prirode pojave, faktor vreme koje se obuhvata može se posmatrati u dužim vremenskim ili kraćim vremenskim jedinicama i to po godinama, decenijama, ili danima, nedeljama, mesecima, tromesečjima i polugodištima.Za pojave koje su relativno stabilne i čija se struktura relativno sporo menja koriste se godišnji intervali kao vremenske jedinice. Za pojave koje su dinamičnije uzimaju se vremenske jedinice kao mesečni ili tromesečni intervali. Da bi se došlo do ispravnih zaključaka o dinamici posmatranih pojava i faktora koji ih opredeljuju, vremenske serije moraju da budu sastavljene od uporednih podataka. Znači, da ista pojava mora da bude definisana i merena na isti način za sve vreme njenog posmatranja. Mogu se upoređivati samo podaci koji se odnose na iste vremenske jedinice. U izvesnim slučajevima neuporedivi podaci mogu se pregrupisati –preračunati u serije uporedivih podataka. Podaci malih grupa ili malih teritorijalnih jdinica mogu se sabiranjem grupisati u veće tekuće cene preračunati u stalne i sl. Ukoliko to nije moguće komparacija nedovoljno uporedivih podataka ne može se vršiti bez odgovarajućih ograničenja uz veći ili manji rizik u donošenju pogrešnih zaključaka.

Pojam vremenske serije

Vremenska serija je hronološki uređen niz vrednosti neke pojave odnosno opaženi niz vrednosti procesa koji generiše pojavu u vremenu). Vrednosti vremenske serije zovemo frekvencijama, a broj vrednosti dužinom serije. Pretpostavlja se da se frekvencije vremenske serije odnose na jednake vremenske intervale, odnosno da su za distantne tačke na vremenskoj osi.
Vremenske se serije dele na:

•Intervalne i
•Trenutne.

Vrednosti intervalne vremenske serije nastaju postupnim sabiranjem vrednosti pojave unutar jediničnog intervala posmatranja, dok su frekvencije trenutne vremenske serije stanja pojave u određenim trenucima vremena.
Vrlo je važno prepoznati da li je pojava koja se analizira opisana trenutnim ili intervalnim vremenskim nizom, jer ako se menja dužina jediničnog vremenskog intervala (npr. ako se mesečni vremenski niz pretvara u kvartalni, ili kvartalni vremenski niz u godišnji) postupci preračunavanja za navedena dva tipa vremenskih nizova znatno se razlikuju.

S A D R Ž A J

UVOD 3
1 Pojam vremenske serije 3
2 Postupci analize vremenskih serija 4
3 Analiza vremenskih serija 5
3.1 Trend komponenta 5
3.2 Linearni trend 6
3.3 Kvadratni trend 8
4 Dinamička analiza vremenskih serija 9
4.1 Mere centralne tendencije 9
4.2 Aritmetička sredina 10
5 Srednje vrednosti vremenskih serija 17
ZAKLJUČAK 19
LITERATURA 20

Referentni URL