Использование трендовых моделей для краткосрочного прогнозирования
Методы выбора кривых роста для выравнивания Трудность решения задачи выбора наилучшей кривой заключается в следующем: Кроме того, можно подобрать бесконечное число полиномов с более высоким порядком, а также функций других видов, которые с достаточной степенью точности будут аппроксимировать исследуемый временной ряд. Отдать предпочтение какой-либо одной из подобранных функций в данном случае нет оснований. Следовательно, задача заключается не в том, чтобы найти функцию, точно следующую временному ряду, а в том, чтобы подобранная функция обеспечила приемлемое согласование с имеющимися данными и при этом давала правдоподобное описание рассматриваемого явления. Последнее требование может быть выполнено, если в качестве аппроксимирующей кривой будет взята экспоненциальная, параболическая невысокого порядка , -образная или другие достаточно простые функции, позволяющие интерпретировать развитие изучаемого процесса. Исходя из высказанных предположений, рассмотрим самые распространенные методы выбора кривых роста. Наиболее простой метод — визуальный.
Лабораторные работы по эконометрии в
Статистика В трех предыдущих заметках описаны регрессионные модели, позволяющие прогнозировать отклик по значениям объясняющих переменных. В настоящей заметке мы покажем, как с помощью этих моделей и других статистических методов анализировать данные, собранные на протяжении последовательных временных интервалов. В соответствии с особенностями каждой компании, упомянутой в сценарии, мы рассмотрим три альтернативных подхода к анализу временных рядов.
Представьте себе, что вы работаете аналитиком в крупной финансовой компании. Чтобы оценить инвестиционные перспективы своих клиентов, вам необходимо предсказать доходы трех компаний. Поскольку компании различаются по виду деловой активности, каждый временной ряд обладает своими уникальными особенностями.
2 Одна из классификаций методов прогнозирования Здесь даны общие определения и дан набор общепринятых методов для построения прогнозных моделей. Данные методы применяются, как правило, для среднесрочных curve (statistics) — Кривая роста (статистические данные).
Следовательно, уравнение тренда примет вид: На рисунке 2 изображен график исходного временного ряда и выровненные значения уровней, полученные на основе трех трендовых моделей: Графический анализ свидетельствует о том, что линейную модель нельзя признать адекватной. Полученный же на ее основе прогноз будет сильно занижен. Далека от реальности и модель, рассчитанная по показательной функции, а прогноз будет существенно завышен.
Ближе всех к фактическим данным ложатся уровни, выровненные по параболической модели, хотя прогноз может быть несколько завышен. Методы выбора кривых роста Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста. Наиболее простой путь - это визуальный, опирающийся на графическое изображение временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда например, сглаживание , а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда.
В современных пакетах статистической обработки имеется богатый арсенал стандартных преобразований данных и широкие возможности для графического изображения, в том числе в различных масштабах. Все это позволяет существенно упростить для исследователя проведение данного этапа.
Прогнозирование по своему характеру неразрывно связано со временем — посредством прогноза мы как бы пытаемся разглядеть будущее в настоящем. Этот выбор зависит от множества факторов. Отметим некоторые из них: По тому, на какой момент или период времени он составляется, прогноз может быть: Интуитивно ясно, что чем меньше промежуток времени, отделяющий настоящий момент от прогнозируемого, тем большим будет объем хорошо предсказываемых событий — для того, что может произойти завтра, прогноз значительно проще и достовернее, нежели для того, что произойдет через год или через пять лет.
Прогноз на будущее можно построить с помощью трендов. При построении трендовой модели прежде всего выбирают форму кривой тренда, затем подбирают параметры этой кривой по какому-либо критерию Метод Холта основан на оценке степени линейного роста или падения исследуемого.
Полезные ресурсы Введение На работе я практически ежедневно сталкиваюсь с теми или иными задачами, связанными с временными рядам. К задаче прогнозирования можно подходить по-разному, в зависимости от того, какого качества должен быть прогноз, на какой период мы хотим его строить, и, конечно, как долго нужно подбирать и настраивать параметры модели для его получения. Начнем с простых методов анализа и прогнозирования — скользящих средних, сглаживаний и их вариаций.
Движемся, сглаживаем и оцениваем Небольшое определение временного ряда: Временной ряд — это последовательность значений, описывающих протекающий во времени процесс, измеренных в последовательные моменты времени, обычно через равные промежутки Таким образом, данные оказываются упорядочены относительно неслучайных моментов времени, и, значит, в отличие от случайных выборок, могут содержать в себе дополнительную информацию, которую мы постараемся извлечь. Импортируем нужные библиотеки.
В основном нам понадобится модуль , в котором реализованы многочисленные методы статистического моделирования, в том числе для временных рядов. Код для отрисовки графика . , 24 :
5.4. Адаптивные модели прогнозирования
Лабораторные работы по эконометрии в Приведенный ниже текст получен путем автоматического извлечения из оригинального -документа и предназначен для предварительного просмотра. Изображения картинки, формулы, графики отсутствуют. Одним из приемов, которым менеджеры могут воспользоваться при оценке эффективности будущих управленческих решений, являются методы прогнозирования, основанные на анализе временных рядов, цель которых — предсказать с той или иной степенью надежности будущие события и учесть этот прогноз при планировании тех или иных управленческих решений.
Прогноз по временным рядам предусматривает определение прогнозного значения переменной исключительно на основе прошлых и текущих значений этой же переменной.
Применен метод прогнозирования экономических показателей на основе сегмента в аптечном бизнесе, усиление конкуренции, рост количества аптечных . Применяемые при обработке временных рядов методы во мно гом функций (кривых роста) и численное оценивание параметров моделей ;.
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик- роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических и статистических методов. С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей. Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды.
Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями, дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих решений.
Неэргодическая экономика
Задать вопрос юристу онлайн 5. Адаптивные модели прогнозирования Как уже выше отмечено, в основе экстраполяционных методов прогнозирования лежит предположение о том, что основные факторы и тенденции, имевшие место в прошлом, сохраняются в будущем. Сохранение этих тенденций — непременное условие успешного прогнозирования. При этом необходимо, чтобы учитывались лишь те тенденции, которые еще не устарели и до сих пор оказывают влияние на изучаемый процесс.
Комплекс моделей для отражения асимметрии моделей кривых . 42 .. допускает возможность применения для прогнозного моделирования и других видов . энергетического рынка в начале XXI века стал рост цен на нефть, газ и При построении моделей горизонт прогноза принимался равным.
Оценка влияния стратегии компании на развитие тренда 3. Применение коэффициентов сезонности 4. Построение прогноза продаж Экстраполяция динамических рядов предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом внутри ряда динамики , сохранится и в будущем. Тренд тенденция — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда. Временной ряд — это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени.
Экономические циклы Регрессионный анализ Регрессионный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных 1, 2,…, на зависимую переменную . Регрессия — функция, позволяющая по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым. Обзор категорий методов прогнозирования Прогнозирование — это процесс построение предсказания будущего на основе исторических данных, текущих данных текущей ситуации и на основе анализа трендов.
Риск и неопределенность являются центральными факторами для прогнозирования, поэтому в соответствии с лучшими практиками, необходимо указывать степень неопределенности по отношению к прогнозам. Корректный подход к оценке метода прогнозирования включает несколько этапов. Следует выделить пять важных этапов: Категории методов прогнозирования Качественные методы в сравнении с количественными методами Качественные методы прогнозирования — субъективны, основаны на мнении и суждении потребителей, экспертов.
Качественные методы подходят тогда, когда отсутствуют исторические данные. Данные методы применяются, как правило, для среднесрочных и долгосрочных решений.
Обзор методов прогнозирования
Свернуть содержание Прогноз - это, определение Прогноз - это специальное научное суждение о конкретных перспективах дальнейшего развития какого-либо происходящего процесса , помогающее взглянуть в будущее и оценить последствия тех или иных решений. Результат процесса выражается в любой форме предположения с целью принятия адекватного решения. Для экономики и бизнеса прогноз является возможностью с определенной степенью вероятности избежать рисков при условии, что при прогнозировании изучены все закономерности процесса Прогноз помогает выявить перспективные направления развития и принять верные решения Прогноз - это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений, разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого.
Прогноз помогает взглянуть в будущее Прогноз - это итог выводов, эмпирических данных и обоснованных предположений, представляет аргументированное заключение о направлениях развития в будущем.
модели. Построение прогноза при наличии сезонной компоненты. 18 Задание 3 Разработка прогноза развития малого бизнеса. 30 .. Для описания процессов с пределом роста служат следующие кривые. ( рисунок 3): .. применять модель регрессии и для анализа, и для прогнозирования.
Не вдаваясь в детали, отметим, что существует"двойственность" между процессами скользящего среднего и авторегрессии см. Это означает, что приведенное выше уравнение скользящего среднего можно переписать обратить в виде уравнения авторегрессии неограниченного порядка , и наоборот. Это так называемое свойство обратимости. Имеются условия, аналогичные приведенным выше условиям стационарности , обеспечивающие обратимость модели.
Общая модель, предложенная Боксом и Дженкинсом включает как параметры авторегрессии, так и параметры скользящего среднего. Именно, имеется три типа параметров модели: Например, модель 0, 1, 2 содержит 0 нуль параметров авторегрессии и 2 параметра скользящего среднего , которые вычисляются для ряда после взятия разности с лагом 1.
Как отмечено ранее, для модели АРПСС необходимо, чтобы ряд был стационарным , это означает, что его среднее постоянно, а выборочные дисперсия и автокорреляция не меняются во времени. Поэтому обычно необходимо брать разности ряда до тех пор, пока он не станет стационарным часто также применяют логарифмическое преобразование для стабилизации дисперсии.
Число разностей, которые были взяты, чтобы достичь стационарности, определяются параметром см. Для того чтобы определить необходимый порядок разности, нужно исследовать график ряда и автокоррелограмму. Сильные изменения наклона требуют взятия разности второго порядка. Сезонная составляющая требует взятия соответствующей сезонной разности см.