Метод временного ряда на примере продажи акций

Построим  стохастические линии:

Смысл индексов %К и %R состоит в том, что при росте цен цена закрытия бывает ближе к максимальной, а при падении цен наоборот – ближе к минимальной. Индексы %R и %К проверяют, куда больше тяготеет цена закрытия.

Заключение

В данной курсовой работе я  рассмотрела модель временного ряда, на примере продажи акций. С помощью  проведенных расчетов были получены индексы  %К и %R, которые показывают влияние цены закрытия на минимальные и максимальные цены продажи акций. Смысл индексов %К и %R состоит в том, что при росте цен цена закрытия бывает ближе к максимальной, а при падении цен наоборот – ближе к минимальной. Индексы %R и %К проверяют, куда больше тяготеет цена закрытия.

Так же мной была посчитана  экспоненциальная скользящая средняя. Особенность метода экспоненциального  сглаживания в том, что в процедуре  выравнивания каждого наблюдения используется только значения предыдущих уравнений, взятых с определенным весом. Смысл  экспоненциальных средних состоит  в нахождении таких средних, в  которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента, для которого определяется средние.  Исходя из расчетов можно сделать  вывод, что экспоненциальная скользящая средняя за n-ый  день,  зависит от скользящей средней в предыдущий день n-1.

     Для временных рядов главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Цель таких исследований, как правило, шире моделирования, хотя некоторую информацию можно получить и непосредственно из модели, делая выводы о выполнении тех или иных экономических законов (скажем, закона паритета покупательной способности) и проверяя различные гипотезы. Построенная модель может использоваться для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание. Наконец, построенные модели могут использоваться для статистического моделирования длинных рядов наблюдений при исследовании больших систем, для которых временной ряд рассматривается как входная информация. Таким образом, с помощью экспоненциальной скользящей средней и индексов можно охарактеризовать ситуацию на финансовом рынке, в частности на рынке акций.

Литература

1. Экономико-математические методы и модели. Учебник/Под редакцией проф. А.Н. Ильченко. ISBN: 978-5-279-03373-7. Издательство Инфра-М.2009.
2. Управление компанией. Учебник/ автор Э.А. Уткин.  Москва 1997. ISBN 5-89334-017-5
3. Финансы: Учебник/Под ред. В.В. Ковалева М: ТК Велби, изд-во Проспект, 2004 ISBN 5-98032-358-9
4. Финансы и кредит:Учебник/Под ред проф. М.В. Романовского, роф. Г.Н. Белоглазовой. М: Высшее образование, 2006 ISBN 5-9692-0039-5
5. ↑ Финансы и кредит:Учебник/Под ред проф. М.В. Романовского, роф. Г.Н. Белоглазовой. М: Высшее образование, 2006
6. ↑ Финансы: Учебник /Под ред. В.В. Ковалева М:ТК Велби, Изд-во Проспект, 2004
7. Экономико-математическое моделирование. Учебное пособие. Сдин Э.Ф.
8. Замков О.О.,  Толстонятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М. ДНСС. 1997г.
9. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М. Финансы и статистика 1999г.
10. Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики. М. Из-во УРАО 1998г.
11. Терехов Л.Л. Экономико- математические методы. М. Статистика 1988г.
12. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.Н. Математические методы и модели в планировании. М. Экономика. 1987г.
13. Скурихин Н.П. Математическое моделирование. М. Высшая школа 1989г.
14. Хазанова Л. Математическое моделирование в экономике. М.1998г.
15. Жданов С. Экономические модели и методы управления. М.Эльта 1998г.
16. Советов Б. Моделирование систем. М. Высшая школа 1999г.
17. www.yandex.ru
18. www.rambler.ru
19. www.google.ru