Определение трендовой компоненты

из "Основы имитационного моделирования сложных экономических систем "

Трендовую компоненту U, может найти механическими, аналитическими или комбинированными методами сглаживания. Механические методы наиболее просты, но их сложнее использовать в практике имитационного моделирования. Аналитические методы более сложны в расчете, менее точны, но удобны при реализации на имитационных моделях. Удобство связано с тем, что воспроизведение аналитической зависимости на модели гораздо проще, чем воспроизведение процедуры механического сглаживания ряда. [c.49]
Рассмотрим пример аналитического нахождения трендовой составляющей по методике, изложенной в работе [30, с. 54—72]. [c.49]
Пример. Предположим, что необходимо построить имитационную модель химчистки. Входными данными в эту модель является число вещей, прошедших обработку (табл. 2.1.1). Следует отметить, что аналогичную форму могут иметь модели биржи, где в качестве основного показателя можно взять число сделок в месяц банка — с показателем числа обслуженных клиентов в месяц или в день любой транспортной системы с показателем объема перевезенных грузов или пассажиров и т.п. [c.49]
Рассчитаем методом наименьших квадратов коэффициенты для этих типов зависимостей. [c.50]
Для расчета коэффициентов построим табл. 2.1.2. [c.51]
На рис. 2.1.2 представлен график линейной зависимости членов ряда у, от времени за 63 рассматриваемых месяца. [c.54]
Сопоставим по методу наименьших квадратов (МНК) полученные три модели тренда и выберем модель, имеющую наименьшее значение суммы квадратов отклонений. [c.60]
В табл. 2.1.5 рассчитаны данные для сопоставления моделей, по которым видно, что наименьшая сумма квадратов отклонений имеет линейная модель (1 400 665). [c.61]
Учитывая сказанное, теперь можно приступить к оценке адекватности полученной модели, для чего исследуется компонента Е,. Оценка адекватности осуществляется путем исследования трех условий применительно к ряду Е,. Это условия случайности, нормальности и независимости компоненты Е,. [c.61]
В данном случае мы не будем приводить проверку нашей линейной модели на адекватность, чтобы не усложнять изложение главной задачи. Данная модель адекватна. Желающие осуществить проверку модели на адекватность или освоить методику этой оценки могут обратиться к работе [58, с. 65—72]. Оценка на адекватность построенной модели тренда — обязательное условие применения найденной трен-довой составляющей в дальнейших расчетах. [c.61]
учет трендовой составляющей при формировании входных данных позволит оценить тенденцию и ввести ее в модель. [c.61]

Вернуться к основной статье