Давние В. В. Адаптивное прогнозирование модели и методы. Воронеж ВГУ, 1997. [c.212]
Для анализа каждого из описателей удобно применить методы адаптивного прогнозирования. Когда поступают новые значения, происходит так называемая адаптация к этой информации и прогноз становится более чувствительным. Польза заключается в том, что более чувствительный прогноз приводит к меньшей разнице между прогнозируемыми и фактическими результатами и, следовательно, повышается точность используемого значения описателя. Представленный график на рис. 1.4 является типичным примером для нефтехимических предприятий, когда возможны и низкие импульсы (3-6 месяцев), и достаточно высокие (9-11 месяцев). Здесь можно применить метод Чоу [301, который основан на построении трех вариантов экспоненциального среднего с тремя различными константами сглаживания [c.50]
Глава 5. АДАПТИВНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ [c.57]
Под адаптивным прогнозированием понимают методы прогнозирования, основанные на адаптации к данным либо другой информации, на базе которой строится прогноз. Основное свойство такого метода при поступлении новых данных значение прогноза меняется, адаптируясь к вновь поступившей информации, и становится таким образом более чувствительным к ней. При небольшом изменении значений данных прогноз также будет мало изменяться. [c.57]
Чоу предложил метод адаптивного прогнозирования, основанный на построении трех одновременных прогнозов по схеме экспоненциально взвешенного среднего с тремя различными константами экспоненциального сглаживания а. [c.60]
Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей. Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации. [c.172]
Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации. [c.103]
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]
Экспоненциальная средняя может использоваться для прогнозирования адаптивным методом, последовательно переходя к значениям в следующий момент времени. [c.665]
К разновидности экстраполяционных методов методов можно отнести метод прогнозирования на основе адаптивных моделей, и, как утверждают его сторонники, модели такого типа способны учитывать эволюцию динамических характеристик. Наибольшее распространение получили модели с использованием процедуры экспоненциального сглаживания, в основе которых лежит предположение о наличии медленного дрейфа параметров прогнозируемой модели. [c.126]
Четвертый уровень целей — обеспечение функционирования системы, сохранение ее гибкости и адаптивности в заданных параметрах (см. рис. 5.1). Здесь окончательно уточняется функциональный состав задач, решаемых в системе. В последние годы в промышленных организациях сложилась негативная практика, когда свернуты или реализуются лишь частично такие основные функции управления, как прогнозирование, нормирование и планирование. Особенно внушают опасения плохая организация нормирования и недостаток специалистов по организации и нормированию труда. Следует помнить, что если не реализуется в полном объеме хотя бы одна из основных функций управления, то система организации и управления материальными потоками в производстве начинает деградировать. Это происходит даже в том случае, когда цели более высоких уровней достигнуты и можно было бы пожинать плоды повышения эффективности производства. [c.145]
Механизмы изменения параметров могут быть различными. Выбор того или иного из них и его настройка зависят от целей исследования и вида объекта моделирования. Наиболее часто для адаптивных моделей краткосрочного прогнозирования используются две схемы скользящего среднего (СС-модели) и авторегрессии (АР-модели). [c.83]
Разумеется, подобная картина резкого повышения спроса может встретиться и на практике, однако прогнозирование рядов, подверженных с достаточной частотой подобным иррегулярным колебаниям вследствие применения адаптивных методов, вряд ли целесообразно. С точки зрения адаптивных методов предпочтительнее было бы относительно плавное повышение спроса, эффект которого был бы в будущем смягчен и распространился после подъема на достаточно длительный промежуток времени. [c.58]
Л у к а ш и н Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования.— М. Статистика, 1979. [c.132]
Менеджеры могут измерить свою способность к прогнозированию развития отрасли и активным изменениям разрыва в адаптивности. Имея свидетельства о наличии во многих крупных корпорациях разрывов в адаптивности, менеджеры должны еще раз задуматься об используемой ими модели бизнеса. Такая модель состоит из двух частей [c.361]
Сценарии и моделирование показывают трудности, присущие любым попыткам прогнозирования и проектирования появляющихся и будущих изменений во внешней среде, в которой действует любая организация. Некоторые авторы выступают сторонниками теории сущности организаций и их взаимодействия с конкурентной средой в условиях, согласующихся с принципами и допущениями комплексных адаптивных систем. Основные принципы действия организаций 1) невозможность точно предсказать запланированное или ожидаемое будущее, поскольку причинно-следственные связи здесь отслеживать очень трудно 2) стабильность в отношениях компании с ее потребителями, конкурентами, продавцами, скорее всего, предвестник неудач (другие увидят изменения быстрее и отреагируют на них оперативнее) 3) сложность взаимодействия структур, поскольку это взаимодействие может осуществляться самыми разными, в том числе и непредсказуемыми способами, порождает неожиданные события и типы поведения. Признание, что каждая организация сама по себе комплексная адаптивная система, которая должна жить близко к краю хаоса , побуждает менеджеров не только соглашаться с неизбежностью изменений, но и усердно работать над самыми разными гранями внутренней культуры, умело разрешать конфликты, связанные с возникающими ситуациями, недостатком единства и отсутствием консенсуса. [c.413]
На стадиях разработки (проектных стадиях) оценка УНТУ должна использоваться для выбора направлений научно-исследовательских работ, осуществления экспертизы применяемых проектных решений, прогнозирования УНТУ создаваемой АСУ. Наличие в ТЗ на АСУ требований к адаптивности АСУ должно оказать воздействие а методику определения Унту и а этих стадиях. [c.77]
Обычно при прогнозе на сутки определяются ожидаемая почасовая нагрузка, а также пиковая нагрузка и суммарное суточное потребление электроэнергии в обслуживаемом районе. Для таких задач наибольшее распространение получили линейные регрессионные модели, основанные на анализе временных рядов, а также в последнее время - более совершенные - адаптивные обучаемые нелинейные модели, создаваемые на принципах искусственных нейронных сетей . Эти инструменты прогнозирования образуют широкий класс методов экстраполяции. [c.405]
Однако сложности прогнозирования и установления границ свободы принятия решений не исчерпывают список трудностей в реализации динамической концепции управления рисками. Ведь и прогноз, и границы свободы принятия решений — это всего лишь важная априорная информация для принятия тактических решений в каждый момент проведения финансовой операции. Потребуется оперативно получать еще и текущую информацию, а затем, сопоставив реалии с прогнозом, в динамическом режиме оперативно генерировать возможные (в смысле свободы принятия решений) управленческие реакции. И наконец, потребуется принять тактическое адаптивное решение — выбрать из возможных реакций наилучшую в данный момент, реализовать ее и затем — вновь наблюдать за ходом процесса и строить прогнозы и т.д. [c.172]
Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени на проведение прогнозирования. Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию адресность, параллельность, непрерывность, прямоточность, автоматичность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность и др. [c.171]
Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность. [c.102]
Такой переход позволяет определить знак изменения курса валюты, что достаточно для достижения прибыли от операций с ней. При наличии у временного ряда линейного тренда могут быть применены и другие методы адаптивного прогнозирования Брауна, Хольта и Тей-ла-Вейджа. [c.676]
Вышеописанные сложности, возникающие при применении гипотезы адаптивных ожиданий в моделировании экономических процессов, заставили современных экономистов разработать более широкую теорию, дающую объяснение и описание процесса формирования индивидами своих ожиданий. Была создана новая теория на основе так называемой гипотезы рациональных ожиданий (rational expe tations hypothesis). Эта гипотеза утверждает, что индивиды основывают свои прогнозы относительно изменения той или иной экономической переменной (типа уровня инфляции или уровня цен) не только на информации о прошлом, но и на текущей доступной им информации, а также на основе своего понимания экономических процессов. Можно сказать, что адаптивное прогнозирование основывается на прошлом (так как используется информация о прошлом), а рациональное прогнозирование — еще и на настоящем и будущем. [c.595]
Любчик Л.М., Костюк О.В. Адаптивное прогнозирование волновых [c.26]
Хотя метод Чоу с практической точки зрения и кажется весьма привлекательным по сравнению с методом адаптивной скорости реакции Тригга и Лича, описание которого читатель найдет ниже, он уступает ему в простоте, поскольку требует запоминания всех трех прогнозов. Однако этот метод весьма интересен и представляет собой одну из первых попыток создания методов адаптивного прогнозирования. [c.61]
Критерии стратегичности управленческих решений. Виды стратегических решений креативные, адаптивные, планирующие. Корпоративные, конкурсные и функциональные решения. Стратегические решения как реакция на информационные потоки. Структура базовой информации и разрешительные способности внутрифирменных каналов коммуникации. Стратегические полномочия и степени доступа к информационным ресурсам. Стратегические возможности. Окно стратегических возможностей. Стратегическое решение как сфера риск - менеджмента. Понятие стратегического риска. Стартегические угрозы. Стратегический дрейф. Стратегическое видение и предвидение. Подходы к моделированию стратегических решений. Прогнозирование стратегических последствий принимаемых решений. Реактивные и проактивные (предвидящие) способности при принятии стратегических и оперативных решений. Временные коридоры принятия стратегических решений. Тайм-менеджмент. Стилевые особенности в принятии решений. [c.388]
Все вышеописанные подходы к прогнозированию инфляции известны как процесс формирования адаптивных ожиданий (adaptive expe tations). Это означает, что при каждом подходе вы основывали свой прогноз только на полученной в прошлом информации. Строя линию тренда, применяя статистические инструменты, вычисляя примерные средние величины, мы используем данные о ежегодных темпах инфляции за прошедшие годы, т. е. мы строили свои ожидания на адаптировании, приспособлении, обработке информации прошлых периодов. [c.593]
Как следует из рис. 19.10, в добавление к функции общего финансового моделирования, система способна прогнозировать объемы продаж, выполнять анализ во времени и эконометрическое моделирование. Опытные пользователи могут использовать преимущества пакета для прогнозирования продаж, процентных ставок, цены производственных факторов и других важных параметров. SIMPLAN позволяет задавать изменение проектируемых моделей во времени. К динамическим характеристикам относятся тенденции во времени, экспоненциальное сглаживание и адаптивное предсказание. [c.323]
В 12-й главе изучены методы адаптивного моделирования динамических рядов, которые основаны на экспоненциальном сглаживании (экспоненциальной скользящей средней). Преимуществом этих методов является учет временной ценности данных и, следовательно, постоянное адаптирование к изменяющимся уровням динамического ряда, что имеет решающее значение при моделировании и прогнозировании волатильных рядов. [c.12]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
ОЖИДАНИЯ (в экономическом смысле), иногда предположения [expe tations] — представление о будущих характеристиках экономической системы в условиях неопределенности. В процессе исследований рыночного равновесия разработана, в частности, теория "рациональных ожиданий" — статистических оценок будущего развития. Изучаются методы формирования ожиданий и их влияние на экономическое поведение индивидуумов, фирм и государства (очевидно, напр., что прогнозирование возможной выручки определяет принятие решений о начале производства того или иного товара). "Инфляционные ожидания", т.е. ожидания будущего повышения цен, стимулируют покупательский спрос (иногда принимающий форму ажиотажного), и это, в свою очередь, стимулирует ускорение инфляции. В этом случае О. выступают как самооправдывающийся прогноз. "Адаптивные О." — те, которые постоянно пересматриваются с учетом реально происходящих изменений. [c.238]
МОДЕЛЬ АДАПТИВНАЯ (adaptive model) — самокорректирующаяся, самонастраивающаяся модель экономико-статистическая, способная отражать изменяющиеся во времени условия, учитывать информационную ценность разл членов временной последовательности и давать оценки будущих членов исследуемого ряда М а предназначается гл о для краткосрочного прогнозирования, а также для анализа на выборке долгосрочных тенденций М а в каждый момент времени отражают локальные свойства временного ряда и способны непрерывно учитывать эволюцию [c.140]
В разд. 1 гл. 1 вводится понятие простого экспоненциального взвешенного среднего, на котором основаны все модели сглаживания. В гл. 2 разбираются более сложные варианты основной модели, применяющиеся в условиях тренда и сезонных колебаний. В гл. 3 обсуждаются различные меры точности прогноза. В гл, 4 рассматривается методы сглаживания, используемые в автоматическом рёйсШе краткосрочного прогнозирования, В следующей главе обсуждаются возможности адаптивного прШиозирования. Гл. 6, хотя и не имеет прямого отношения к методам экспоненциального сглаживания, посвящена другой немаловажной проблеме — анализу автокорреляции в задаче определения типа динамики прогнозируемого ряда — необходимому условию выбора прогностической модели. [c.14]
Модель Холта— Винтера в практике прогнозирования сезонных ременных рядов встречается чаще всего. Ее прогностическая точность tie уступает точности других еще более сложных моделей поведения резонно изменяющихся временных рядов (среднеабсолютная процентная ошибка (см. гл. 3) по этой модели в большинстве случаев меньше 60 %). Приложение такой модели к рядам данных с более сложным Характером поведения затруднительно при идентификаций и разделении азличных факторов изменения роста в анализируемом ряде. 2) Обобщенный адаптивно-сглаживающий i e то д Брауна [c.39]
По этому методу, если в результате резких изменений показателя применяемый прогностический метод становится неудовлетворительным, значение следящего контрольного сигнала автоматически увеличивается, вследствие чего ббльший вес придается последним наблюдениям, а прогноз переходит на новый уровень среднего. После того как система перестроилась на новый уровень, значение Tt автоматически уменьшится и прогнозы станут менее чувствительны к изменению данных. Метод адаптивной скорости реакции значительно быстрее приспосабливается к резким колебаниям показателя, чем простейший метод экспоненциального сглаживания (рис. 5.3), и может с успехом применяться и для прогнозирования сезонной и трендовой компоненты. [c.62]
Л у к а ш и н Ю. П. Программы адаптивных методов прогнозирования на Фортране-IV. — М. ротапринт ИМЭМО, 1978. [c.132]
Смотреть страницы где упоминается термин Адаптивное прогнозирование
: [c.675] [c.6] [c.380] [c.141] [c.341] [c.80] [c.631]Смотреть главы в:
Методы прогнозирования экономических показателей -> Адаптивное прогнозирование