Содержание
- 2. ТИПЫ МОДЕЛЕЙ ДИНАМИКИ ДАННЫХ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Выделяют четыре основных типа моделей динамики данных: Горизонтальную модель
- 3. Сезонная модель используется, если на данные наблюдений влияют не только общие закономерности развития, но и сезонные
- 4. ВРЕМЕННОЙ РЯД. Временной (или динамический) ряд — это упорядоченная во времени совокупность измерений одной из характеристик
- 5. Временные ряды отличаются от простых статистических выборок в фиксированный момент времени следующими признаками:
- 6. ВИДЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Интервальный временной ряд — это совокупность показателей, каждый из которых характеризует развитие объекта
- 7. ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ. Основное правило построения временных рядов — необходимость обеспечения сопоставимости его отдельных показателей. Для
- 8. НАИВНЫЕ МОДЕЛИ. Наивное прогнозирование основано на предположении, что предыдущее значение лучше всего предсказывает будущее. Первый вариант.
- 9. Например, возьмем данные о валовом сборе плодов и ягод. В первый год было собрано 17,5 тыс.
- 10. Второй вариант. Наивный прогноз, который можно получить, учитывая последние абсолютные или относительные изменения показателей. Он применяется,
- 11. ПРОСТЫЕ И СКОЛЬЗЯЩИЕ СРЕДНИЕ Методы простых средних. Прогнозное значение рассчитывается на основе обобщенных средних характеристик временного
- 12. К средним характеристикам динамики относятся:
- 13. Средний уровень ряда показывает, какая средняя величина уровня характерна для всего анализируемого периода. К его расчету
- 14. Средний абсолютный прирост ряда показывает скорость развития явления и рассчитывается по формуле: Средний темп роста может
- 15. Метод простого скользящего среднего. Прогноз строится с учетом не всех наблюдений, а определенного количества последних наблюдений.
- 16. Метод двойного скользящего среднего. Представляет более сложную двухэтапную процедуру усреднения. Сначала временной ряд сглаживается методом простого
- 17. Для построения прогноза рассчитываются сумма первичного скользящего среднего и разницы между первичным и вторичным скользящим средним
- 18. На основе исходной информации о валютном курсе рубля к доллару требуется построить прогноз валютного курса на
- 20. Расчет двойной скользящей средней приведен в табл. 5.3.
- 21. Прогнозное значение, рассчитанное по скользящей средней (при k = 3, р = 1), У13 = 29,164
- 22. ПРОГНОЗНАЯ ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ. Экстраполяция — метод прогнозирования, основанный на анализе динамики объекта прогнозирования в ретроспективном периоде. Метод
- 23. Применяя данный метод, следует избегать формальной экстраполяции. Формальная экстраполяция, основываясь исключительно на выявленных количественных зависимостях, предполагает
- 24. РАССМОТРИМ ДОСТОИНСТВА, НЕДОСТАТКИ И ГРАНИЦЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ПРОГНОЗНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ.
- 26. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ПРОГНОЗНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ Этап 1. Сбор исходной информации о значении исследуемой характеристики в ретроспективном периоде
- 27. Сглаживание представляет собой усреднение значений временного ряда. Оно может быть выполнено по разным методикам: как средние
- 28. Формулы (5.14) и (5.15) применяются только по краям интервала. Формулы сглаживания по пяти точкам:
- 29. Процедура сглаживания может быть простой или реконкурентной. При реконкурентном сглаживании первоначально рассчитывается значение в первой точке
- 30. Сглаженные значения, рассчитанные по разным методикам, как правило, не совпадают, но это не мешает решить основные
- 31. В ТАБЛИЦЕ 5.4 ПРИВЕДЕНЫ ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ ФУНКЦИИ ПРОГНОЗНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ.
- 33. В социально-экономическом прогнозировании экстраполяция применяется для следующих типов динамики. Равномерное развитие, под которым понимают экономический рост
- 34. 2. Равноускоренное (равнозамедленное) развитие, под которым понимают экономический рост с постоянными темпами прироста. Данный тип динамики
- 35. 3. Развитие с переменным ускорением (замедлением), под которым понимают экономический рост со стабильно изменяющимися темпами прироста.
- 36. Наиболее распространенный способ выбора тренда — перебор различных функций и выбор наилучшей, исходя из значения принятого
- 37. Для нахождения параметров функции решаются определенные системы уравнений, которые приведены в табл. 5.5.
- 38. Экстраполяция на основе полученных функций дает возможность получить точечное прогнозное значение. Следующий этап — переход от
- 39. Длина интервала периода упреждения прогноза численно равна временному шагу между ретроспективными значениями. Например, если в ретроспективном
- 41. Скачать презентацию