Техническое задание: Эконометрическое исследование временного ряда

Имеются данные об объемах потребления электроэнергии жителями района за 16 последовательных кварталов. Требуется выполнить полный анализ ряда, построить прогнозную модель и проверить ее качество.

Исходные данные

Квартальные данные (квартал - значение):

• 1- 5.8
• 2- 4.5
• 3- 5.1
• 4- 9.1
• 5- 7
• 6- 5
• 7- 6
• 8- 10.1
• 9- 7.9
• 10- 5.5
• 11- 6.3
• 12- 10.8
• 13- 9
• 14- 6.5
• 15- 7
• 16- 11

Требуемые этапы работы

1. Анализ автокорреляционной функции

• Построить график автокорреляционной функции (ACF) для исходного ряда.
• Сделать обоснованный вывод о наличии и периоде сезонных колебаний.

2. Моделирование сезонной волны

• На основе визуального и статистического анализа данных выбрать метод расчета индексов сезонности (аддитивный или мультипликативный).
• Рассчитать индексы сезонности.
• Построить модель сезонной волны.

3. Построение мультипликативной модели временного ряда

• Построить полную мультипликативную модель временного ряда (тренд * сезонность * случайная компонента).
• Провести декомпозицию ряда.

4. Проверка качества построенной модели

• Обязательно провести оценку адекватности и точности модели.
• Проанализировать остатки модели.

5. Прогнозирование

• На основе построенной модели сделать точечный прогноз объема потребления электроэнергии на второй квартал следующего (17-го) периода.

Технические требования к выполнению

• Все расчеты и построения должны быть выполнены в среде Google Colab.
• Код должен быть написан на языке Python с использованием популярных библиотек для анализа данных (pandas, numpy, statsmodels, matplotlib и т.д.).
• Код должен быть хорошо структурирован, содержать комментарии и выводы на каждом этапе.
• Результаты анализа должны быть представлены наглядно (графики, таблицы).

Ожидаемый результат

Предоставляется ссылка на готовый блокнот Google Colab, содержащий весь код, выполненный анализ, построенные модели, проверку их качества, прогноз и содержательные выводы по каждому пункту задания. Результаты предназначены для использования в аналитической отчетности.