Библиотека, читать онлайн, скачать книги txt

БОЛЬШАЯ БИБЛИОТЕКА

МЕЧТА ЛЮБОГО


Прогнозирование на основе временных рядов

Прогнозирование тенденций временных рядов Самым распространенным способом моделирования тенденций временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени. Длительную тенденцию изменения показателей временного ряда, н. Прогноз экстраполяцией треида Прогнозирование на основе временных рядов линия участок наблюдения изображает тренд. Математическая модель тренда построена на основе данных временною ряда точки вдоль тренда Пунктирная линия характеризует прогнозные значения жстраполированной линии тренда. Возможно использование комбинированных функций. Методы экстраполяции динамических рядов трендовые методы делятся на два основных блока методов, аналитические и адаптивные рис. Методы экстраполяции динамических рядов При простой экстраполяции динамического ряда прогнозная оценка точечный прогноз на период упреждения рассчитывается как средняя арифметическая значений интервала оценивания. Прогнозирование па основе жстраполяции тренда включает ряд последовательных этапов: — анализ и обработка исходной информации, проверка ряда динамики на наличие тренда, — выбор вида функции, описывающей временной ряд, — определение параметров прогнозной функции; — расчет точечных прогнозирование на основе временных рядов интервальных прогнозов. Для нелинейных трендов предварительно проводят стандартную процедуру их линеаризации. Оценка адекватности может проводиться с помощью следующих показателей. Рассмотрим последовательность составления прогнозной модели на примере расчета среднесписочной численности занятых в промышленности табл. Результаты расчетов параметров и показателен адекватности приведены в табл 4 2 и 4 3. Линейная тенденция несколько точнее выравнивает данный ряд, однако для прогнозирования изменения численности в экономической литературе обычно рекомендуется использовать экспоненциальную функцию Таблица 4.



copyright © vokob.ru