Адаптивные методы прогнозирования

из "Методы прогнозирования в условиях рынка "

Считается, что характерной чертой адаптивных методов прогнозирования является их способность непрерывно учитывать эволюцию динамических характеристик изучаемых процессов, подстраиваться под эту эволюцию, придавая, в частности, тем больший вес и тем более высокую информационную ценность имеющимся наблюдениям, чем ближе они к текущему моменту прогнозирования. Однако деление методов и моделей на адаптивные и неадаптивные достаточно условно. В известном смысле любой метод прогнозирования адаптивный, т.к. все они учитывают вновь поступающую информацию, в том числе наблюдения, сделанные с момента последнего прогноза. Общее значение термина заключается, по-видимому, в том, что адаптивное прогнозирование позволяет обновлять прогнозы с минимальной задержкой и с помощью относительно несложных математических процедур. Однако это не означает, что в любой ситуации адаптивные методы эффективнее тех, которые традиционно не относятся к таковым. [c.51]
Простейший вариант метода (метод экспоненциального сглаживания [151]) уже рассматривался в связи с задачей выявления неслучайной составляющей анализируемого временного ряда. Постановка задачи прогнозирования с использованием простейшего варианта метода экспоненциального сглаживания формулируется следующим образом. [c.51]
Коэффициент сглаживания А, можно интерпретировать также как коэффициент дисконтирования, характеризующий меру обесценения наблюдения за единицу времени. [c.52]
Решение задачи (1.92) не представляет принципиальных трудностей. [c.53]
Рассмотрим еще несколько методов, использующих идеологию экспоненциального сглаживания, которые развивают метод Брауна в различных направлениях. [c.53]
Таким образом, прогноз по данному методу является функцией прошлых и текущих данных, параметров А,] и А,2, а также начальных значений аДО,/ ,/ ) и (О, /I,, / ). [c.54]
В этих соотношениях, как и прежде, N - число временных тактов, содержащихся в полном сезонном цикле, а А,ь А,2 и А,3 - параметры адаптации. [c.55]

Вернуться к основной статье