econommgouВестник Государственного университета просвещения. Серия: ЭкономикаBulletin of the State University of Education. Series: Economics2949-50402949-5024State University of Educationeconommgou-385Research ArticleЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENTМОДЕЛИРОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ВЫРАЖЕННЫМИ КОЛЕБАНИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТОВ EXCELMODELLING NON-STATIONARY TIME SERIES WITH STRONG OSCILLATIONS BY USING EXCELЮровВладимир МихайловичYurovV. .Urow5@mail.ruМосковский государственный областной университетРоссияMoscow State Regional UniversityRussian Federation201507052022016271Copyright © Юров В.М., 20222022Юров В.М.Yurov V...Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.economicsmgou.ru/jour/article/view/385

Основным инструментом экономической науки в настоящее время являются временные ряды. В статье рассматривается компьютерная технология моделирования временных рядов с выраженными колебаниями с использованием инструментов EXCEL. Для моделирования используются модель тренда и модели авторегрессии и скользящего среднего. В качестве примера рассматривается временной ряд курса евро на ММВБ (июль-сентябрь 2014 г.) При моделировании использовались все необходимые статистические процедуры, требуемые для идентификации и оценки параметров модели и проверки ее адекватности и точности. На основе формальных критериев осуществляется выбор лучшей модели с целью получения наиболее точных прогнозных оценок.

The main modern instrument of economic science is time series. The article deals with computer simulation technology of time series with strong oscillations using the tools of Excel. The trend model, the model of auto-regression and moving average are used for the simulation. As an example we consider the time series of the euro on the MICEX from 07 to 09.2014. All necessary statistical procedures are used in the simulation to identify and estimate the parameters of the model and verify its adequacy and accuracy. Formal criteria are used to select the best model in order to get the most accurate assessment of prognosis.

временной рядавторегрессияскользящее среднееавтокорреляционная функциякорреляционная матрицазначимость коэффициентов моделиtime seriesauto-regressionmoving averageautocorrelation functioncorrelation matrixthe significance of the coefficients of the modelReferencesАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. М.: Инфра-М, 2014. 512 с.Айвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. М.: Инфра-М, 2014. 512 с.Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов (прогноз и управление): в 2-х вып. Вып. 1. М.: Мир, 1974. 408 с.Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов (прогноз и управление): в 2-х вып. Вып. 1. М.: Мир, 1974. 408 с.Канторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ. 2002. № 1. С. 85-116.Канторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ. 2002. № 1. С. 85-116.Новиков А.И. Эконометрика: учеб. пособ. для бакалавров. М.: Дашков и К0, 2012. 224 с.Новиков А.И. Эконометрика: учеб. пособ. для бакалавров. М.: Дашков и К0, 2012. 224 с.Носко В.П. Эконометрика: в 2-х кн. Кн. 1 (Основные понятия, элементарные методы; регрессионный анализ временных рядов). М.: Дело, 2011. 672 с.Носко В.П. Эконометрика: в 2-х кн. Кн. 1 (Основные понятия, элементарные методы; регрессионный анализ временных рядов). М.: Дело, 2011. 672 с.Протасов Ю.М. Моделирование взаимосвязей макроэконо-мических показателей средствами корреляционно-регрессионного анализа // Вестник МГОУ (Электронный журнал). 2012. № 2. С. 177-181.Протасов Ю.М. Моделирование взаимосвязей макроэконо-мических показателей средствами корреляционно-регрессионного анализа // Вестник МГОУ (Электронный журнал). 2012. № 2. С. 177-181.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.