Классификация методов прогнозирования
Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, а также внешних и внутренних связей объекта прогнозирования вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.
В работах отечественных и зарубежных учѐных предлагается множество вариантов классификации методов прогнозирования, одной из наиболее актуальных, с практической точки зрения, является классификация, представленная на рис.2.
Рисунок 2 - Классификация методов прогнозирования
Количественные методы прогнозирования требуют значительного количества статистических данных и при их отсутствии не могут быть использованы. К количественным методам прогнозирования относятся:
- методы анализа временных рядов;
- каузальные или причинно-следственные методы.
Методы анализа временных рядов
Временным рядом называется последовательность значений некоторого показателя во времени.
Например:
- количество пользователей Интернет по годам;
- телефонная плотность по годам;
- объем продаж и т.д.
Различают два вида временных рядов:
- моментные;
- интервальные.
В моментном ряду значения рассматриваемого показателя отнесены к определенным моментам времени (см.табл.2).
Таблица 2 – Моментный ряд
Момент времени | t1 | t2 | t3 | … | tn |
Значение показателя | Y1 | Y2 | Y3 | … | Yn |
при этом считается, что t1< t2< t3<…< tn
|
|
В интервальном ряду указаны соответствующие промежутки времени, интервалы (см.табл.3).
Таблица 3 – Интервальный ряд
Момент времени | [t0, t1] | (t1, t2] | … | (tn-1, tn] |
Значение показателя | Y1 | Y2 | … | Yn |
Графически они могут быть представлены следующим образом:
Рисунок 3 – Моментный ряд
Рисунок 4 – Интервальный ряд
В задачах прогнозирования методы анализа временных рядов используются при наличии значительного количества значений рассматриваемого показателя из прошлого и при условии, что наметившаяся тенденция ясна и относительно стабильна.
Задания к практической работе
Задание 1. Законспектируйте теоретическую часть практической работы №2.
Задание 2. Модель с аддитивной компонентой
Моделью с аддитивной компонентой называется модель, в которой вариация значений переменной описывается в виде суммы компонент. Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы:
F = T + S +E
где F – прогнозируемое значение,
T – трендовая составляющая,
S – сезонная компонента,
E – случайная составляющая или ошибка прогноза.
Алгоритм анализа сезонности представлен на рисунке 5.
Рисунок 5 – Алгоритм анализа сезонности
|
|
Рассмотрим процесс построения модели с аддитивной компонентой на примере.
Имеются данные по объему продаж компании за последние 13 кварталов (см. табл.4). Необходимо проанализировать имеющийся массив данных на наличие сезонных колебаний и составить прогноз на следующий квартал с помощью моделей с аддитивной и мультипликативной компонентой. Выбрать модель, обеспечивающую наибольшую точность расчетов.
Таблица 4 – Исходные данные
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 187; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!