С помощью статистических процедур выполняется динамический анализ во времени, а также экспоненциальное сглаживание, линейная экстраполяция, исключение фактора сезонности, множественная регрессия, кластерный анализ и факторный анализ. [c.327]
Как правило, предварительные данные по удельным затратам ( производственным и прямым коммерческим) берутся на основе ретроспективных фактических показателей предыдущих бюджетных периодов. На основе же анализа фактических показателей прошлых периодов по сравнительной динамике цен и физического объема реализации можно приблизительно (путем линейной экстраполяции) вывести зависимость физического объема продаж от динамики цен (то есть функцию эластичности спроса по цене). Упрощенный вариант такого расчета изображен на рисунке 2. [c.47]
Во-первых, определяется направление действующего краткосрочного тренда Здесь важно помнить, что большинство сигналов краткосрочных трендов поступают поздно. Поэтому простой линейной экстраполяции - сейчас было повышение, значит и позже будет рост - не получится. Для решения этой задачи используется метод скользящих средних и специального трендового индикатора "канат". [c.180]
Тот, кто пытался методом линейной экстраполяции составить прогноз положения дел на рынке ценных бумаг или какого-либо другого экономического явления, знает, что попытки эти тщетны. [c.318]
Рассмотрим линейную экстраполяцию, очень часто применяющуюся на практике. Пусть исходный динамический ряд содержит нечетное число наблюдений [c.122]
Подобная увязка запланированного уровня некоторой переменной с фактическим показателем (процентом) готовности крайне опасна, так как ведет к необоснованным грубым прогнозам по информации, которая может иметь очень отдаленное сходство с действительностью. Как следует из рис. 16.4, затраты на типичный проект изменяются нелинейно во времени и пространстве и зависят от основных этапов попытки прогнозировать дату завершения проекта на основе простой (обычно линейной) экстраполяции данных по промежуточным точкам могут привести к ошибочным заключениям. [c.313]
Формула (11) в принципе решает задачу оптимальной линейной экстраполяции значений hn по "прошлой" информации hk k 0 . Но, естественно, возникают следующие два вопроса когда последовательность h = (hn) допускает представление (1) с обновляющей последовательностью е = (Е ) и как находить коэффициенты аь, входящие в (11). [c.180]
Имея собранную или полученную на текущий момент информацию, можно начать процесс простой линейной экстраполяции, чтобы спрогнозировать общие затраты департамента к моменту завершения проекта. Имеющаяся на текущий момент информация [c.184]
Прогнозная итоговая стоимость с учетом действительного выполнения проекта и фактически произведенных расходов может быть получена с помощью простой линейной экстраполяции стоимости работы. Используя линейную экстраполяцию стоимостей, прогнозную итоговую стоимость Спр можно получить по формуле [c.293]
Кроме балансового в плановой работе используются и другие методы экономического анализа и синтеза, прямого счета, расчета по факторам, экстраполяции и итерации, экономико-математические методы (линейного программирования, динамического программирования, матричный и др.), метод экономико-математического моделирования. [c.72]
Вообще, предположение о линейности поведения затрат (неизменных удельных переменных и постоянных затрат) может быть обоснованным только в диапазоне релевантности. Рассмотрите графики разброса и регрессионной зависимости — обоснована ли экстраполяция оценочной линии совокупных затрат до вертикальной оси Или иными словами, не выходим ли мы при экстраполяции за диапазон релевантности Возможно, что привлечение большего числа значений объемов деятельности за счет расширения временного интервала улучшает оценки, но также возможно, что более ранние данные менее уместны для прогнозирования будущего. [c.124]
Общепризнанно, что развитие систем можно отобразить S-образными кривыми, реализующими закон циклического развития. Экономический анализ достиг определенных успехов в оценке, диагностике и прогнозировании финансово-экономической деятельности на линейных участках кривых. На этих участках с достаточной точностью используется метод экстраполяции, основанный на применении детерминированных факторных моделей, что подробно рассматривается в данном пособии. [c.3]
При решении задачи можно выбрать метод экстраполяции оценок переменных для каждого шага поиска — линейная или квадратичная (для задач с нелинейной целевой функцией), метод численного дифференцирования для целевой функции — прямые или центральные разности (для задач с нелинейной целевой функцией), метод поиска — метод Ньютона (требуется много оперативной памяти) или метод сопряженных градиентов (больше итераций). Основным ограничением модели является максимальное число переменных — 200. Несколько оптимизационных моделей на одном листе можно сохранять и загружать по мере необходимости. [c.457]
Подбор функций (моделей тренда), их использование и верификация результатов осуществляются известными методами математической статистики. Наиболее широкое применение при прогнозировании электропотребления нашли линейная, экспоненциальная и логистическая модели трендов, т.е. функции электропотребления от параметра времени. Для линейной зависимости характерны снижающиеся темпы роста электропотребления, для экспоненциальной - постоянные, а для логистической - переменные. Метод экстраполяции применяется главным образом для краткосрочного прогнозирования. [c.198]
В ряде случаев используется только несколько последних точек временного ряда. Если их две — экстраполяция сводится к проведению через них прямой и называется линейной. [c.424]
Основные решаемые задачи — интерполяция и экстраполяция (собственно прогноз). Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан немецким математиком К. Гауссом в 1794—1795 гг. Могут оказаться полезными предварительные преобразования переменных. Для игроков на финансовых рынках такой подход именуется техническим анализом. [c.137]
Проверка профессиональных качеств работников во время трудовой деятельности осуществляется достаточно часто при приеме, при перемещении, при аттестации. Методы осуществления такой проверки общеизвестны, и они, естественно, предполагают наличие критериев, стандартов соответствия требованиям, которые могут быть измерены или оценены в сравнении с качествами, предъявляемыми работником. При проверке профессиональных качеств рабочих, да и многих специалистов, есть возможность разработать или применить существующие методы проверки уровня профессионализма, такие как выполнение проверочной работы, содержание которой должно соответствовать требованиям Тарифно-квалификационного справочника, должностной инструкции. Уровень квалификационных требований определяется в соответствии с этим справочником или аналогичного типа документом, а содержание проверочного задания подбирается членами аттестационной комиссии или линейным руководителем. Как правило, разряд выполняемой работы для рабочих устанавливается нормировщиками и технологами и проставляется в наряде на работу, в сменно-суточном задании. Для проверки уровня квалификации одно или несколько из таких заданий дается работнику, определяется время выполнения задания (по нормам времени) и качество. Уровень знаний, теоретической подготовки проверяется во время проведения экзамена, опроса по заранее известным вопросам, отражающим стандарт образования, соответствующий проверяемому уровню квалификации. Есть опыт нормирования работ не только по рабочим специальностям, но и для конструкторов, технологов, работников, занимающихся обслуживанием населения, секретарей-машинисток и других. В фирмах Японии разрабатывают наборы из десятков типовых ситуаций, характерных для компании, в которых сотрудники должны действовать точно, четко, автоматически. Принципиально возможно детерминировать и нормировать любую деятельность, хотя бы методом сравнения, экстраполяции, экспертным путем. Этот подход в принципе соответствует психодиагностическому методу, называемому тесты достижений Они направлены на выявление степени владения испытуемым конкретными знаниями, умениями, навыками. [c.100]
Линейное уравнение в случае множественной регрессии довольно часто, но далеко не всегда подходит для описания статистической взаимосвязи экономических. показателей. Действительно линейное уравнение предполагает 1) что анализируемый показатель может принимать любое значение 2) что он меняется пропорционально изменению показателей,-включенных в уравнение регрессии, на любом интервале их изменения. Если первое ограничение не слишком важно, поскольку можно заранее договориться о пределах экстраполяции, второе ограничение часто вступает в противоречие с экономической интерпретацией связи. (Этот факт мы уже отмечали в связи с парной регрессией.) По тем же причинам иногда целесообразно прибегать. к множественной нелинейной регрессии. [c.136]
Итак, цель задачи — анализ статистической связи шести параметров полупроводникового прибора. Обозначим эти параметры Xi, xz, x3, 4> хь, хв. Между собой они причинно не связаны. В соответствии с нормами технических условий из общей массы выделялись годные приборы и анализировалась как вся масса приборов, так и годные. Это позволило попытаться уловить различие во взаимосвязи параметров приборов до и после их отбраковки. Эмпирические корреляционные отношения рассчитывались только для годных приборов, поскольку разброс параметров для всей совокупности приборов был настолько велик, что подсчитывать корреляционные отношения не имело смысла. Доверительные интервалы ввиду большого объема выборки подсчитывались по формуле [37]. Сравнение парных коэффициентов корреляции с эмпирическими отношениями использовалось для проверки линейности связи между параметрами. Эмпирическому корреляционному отношению приписывается тот знак, который имеет парный коэффициент корреляции. Связь считается линейной, если корреляционное отношение попадает в доверительный интервал для парного коэффициента корреляции. Может показаться, что мы противоречим высказанному выше утверждению о том, что не существует формальных методов, позволяющих определить форму связи. Однако в данном случае мы говорим не об определении формы связи с целью, например, нахождения параметров уравнения регрессии и дальнейшей интерпретации или экстраполяции в каком-либо виде. Единственная наша забота состоит в том, чтобы парные коэффициенты корреляции (или иные оценки тесноты связи) были действительными характеристиками связи. В табл. 94 приведены в первой строке каждой клетки — парный коэф- [c.188]
Классическая задача сглаживания >и экстраполяции по минимуму дисперсии формулируется для случая /2=1. Целевой функционал R задачи — второй момент k = ku ошибок прогноза (с обратным знаком). Область допустимых планов определяется требованием несмещенности оценки m=mi = 0. Механизм сглаживания и прогноза предполагается линейным и определяется (в дискретном случае) набором весовых коэффициентов рц. Фильтрация по минимуму дисперсии целесообразна при отсутствии нерегулируемых ошибок. [c.41]
В общем случае при постановке задачи о сглаживании и прогнозе случайных процессов исключение систематических ошибок экстраполяции (равенство нулю первого момента ошибок упреждения) не является обязательным и тем более единственным требованием рациональной фильтрации или рационального прогнозирования. Больше того, в ряде случаев целесообразно расширить область определения задачи и заменить требование о нулевых систематических ошибках ограничениями на их величину. Могут быть указаны и другие неравенства и логические соотношения, которым в тех или иных содержательных задачах фильтрации и прогноза должны удовлетворять, сглаженные или упрежденные точки. Например, может быть ограничена дисперсия или корреляционные моменты случайных величин, зависящих от г (/о + п) и (М- Можно указать содержательные постановки, в которых область определения задачи естественно задавать вероятностными или жесткими ограничениями. Таким образом, в общем случае ограничения задачи сглаживания и экстраполяции высекают в Я не линейное подпространство и не линейное многообразие, а некоторую выпуклую или невыпуклую область G. [c.309]
Задачи линейного сглаживания и экстраполяции по минимуму второго момента ошибок могут быть переписаны в терминах функции веса. Используя соотношение (2.1), можно переписать задачу (3.12) в виде [c.310]
Экстраполяция трендов По линейной, экспоненциальной или другим видам функций [c.253]
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]
Наибольшее распространение в экономике в настоящее время получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления статистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использовались графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и элементы теории функций (например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и т.п.) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов ма- [c.60]
Значение kyB может быть рассчитано различными способами. Наиболее простой алгоритм предусматривает линейную экстраполяция сложившейся тенденции изменения коэффициента 1слт такую экстраполяцию можно сделать по данным нескольких балансов за смежные периоды. Более оправданно рассчитывать ожидаемое значение коэффициента текущей ликвидности по данным прогнозного баланса (как известно, построение прогнозной отчетности во многих компаниях экономически развитых стран рассматривается как элемент системы текущего планирования). Разработка прогнозной отчетности осуществляется в среде электронных таблиц с использованием методов имитационного моделирования и прогнозирования на основе пропорциональных зависимостей. [c.250]
В отличие от показателей kjim и ko , имеющих понятную экономическую интерпретацию и алгоритмы расчета по балансу, коэффициент kye представляет собой достаточно искусственную конструкцию, в числителе которой прогнозное значение коэффициента текущей ликвидности, рассчитанного на перспективу, а в знаменателе — его нормативное нормальное значение. Значение kye может быть рассчитано различными способами. Наиболее простой, но вместе с тем весьма сомнительный по качеству прогноза алгоритм приведен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) 12.08.94., № 31-р [Экономика и жизнь, 1994, № 44]. Согласно этой методике предусматривается линейная экстраполяция сложившейся тенденции изменения коэффициента knm. [c.364]
Значение kye может быть рассчитано различными способами. Наиболее простой, но вместе с тем весьма сомнительный по качеству прогноза алгоритм приведен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных распоряжением ФУДН 12.08.1994 г., №31-р (см. Экономика и жизнь . — 1994. — № 44). Согласно этой методике предусматривается линейная экстраполяция сложившейся тенденции изменения коэффициента knm. [c.516]
Однако, такую зависимость значительно труднее определить, исследовать и далее использовать (см. главу №3). Как видно из Рис. 18 корреляционная функция является ненулевой только на очень ограниченном интервале времени, обычно на протяжении нескольких минут. Это означает, что на интервале более чем несколько минут будущие ценовые изменения не могут быть спрогнозированы простой (линейной) экстраполяцией прошлого1. [c.48]
На первый взгляд кажется, что эти идеи подтверждаются экспериментальными данными. Как видно на Рис. 17 распределение положительных и отрицательных ценовых приращений почти идентично существует почти одинаковая вероятность, как для увеличения цены, так и для ее уменьшения. Дополнительно, Рис. 18 демонстрирует нам, что приращения существенно декоррелированы уже через несколько минут на функционирующем и хорошо организованном рынке. Как следствие, успешно предсказать изменения на основе линейной экстраполяции прошлого - невозможно. [c.59]
Найти безрнсковые процентные ставки г 1 2,0 н г 1 2,5 с использованием 1) линейной экстраполяции 2) квадратичной экстраполяции. [c.20]
Найти безрнсковые процентные ставки г (2,0), г(2,5) и г(3,0) с использованием 1) линейной экстраполяции 2) квадратичной экстраполяции 3) кубической экстраполяции. [c.21]
Модель (35) представляет собой частный случай линейно-разностного уравнения, параметры которого получены расчетным путем за счет экстраполяции тенденций прошлых лет на планируемый год по конкретному НГДУ. В данном случае происходит экстраполяция уровня затрат конкретного предприятия с учетом определенных тенденций, но не учитывается опыт работы других аналогичных предприятий и не изучается характер изменения уровня затрат при аналогичных производственных ситуациях в других предприятиях. В этом — недостаток традиционных методов. [c.66]
Рассчитанные по уравнениям трендов уровни записаны в трех последних графах табл. 9.5. Как видно по этим данным, расчетные значения уровней по всем трем видам трендов различаются ненамного, так как и ускорение параболы, и темп роста экспоненты невелики. Существенное отличие имеет парабола - рост уровней с 1995 г. прекращается, в то время как при линейном тренде уровни растут и далее, а при экспоненте их рост ускоряется. Поэтому для прогнозов на будущее эти три тренда неравноправны при экстраполяции параболы на будущие годы уровни резко разойдутся с прямой и экспонентой, что видно из табл. 9.6. В этой таблице представлена распечатка решения на ПЭВМ по программе Statgraphi s тех же трех трендов. Отличие их свободных членов от приведенных выше объясняется тем, что программа нумерует года не от середины, а от начала, так что свободные члены трендов относятся к 1986 г., для которого / = 0. Уравнение экспоненты на распечатке оставлено в логарифмированном виде. Прогноз сделан на 5 лет вперед, т.е. до 2001 г.. При изменении начала координат (отсчета времени) в уравнении параболы меняется и средний абсолютный прирост, параметр Ъ, так как в результате отрицательного ускорения [c.332]
В условиях АСУС широко используется система сетевого планирования и управления (СПУ), экономико-математическое и технико-экономическое моделирование, методы экстраполяции и интерполяции, линейного программирования, корреляции и т.п. [c.130]
Меняя механизм фильтрации и прогнозирования (функцию веса P(to, т) в линейном случае), можно в широких пределах изменять ста1-тистические характеристики случайных величин , а следовательно, и погрешность б-прогноза. Строго говоря, случайные величины б следовало бы называть регулируемыми ошибками прогноза. В задачах управления ошибки прогноза складываются из ошибок вида (3.1), где определяется выбранным механизмом сглаживания и упреждения, и нерегулируемых ошибок прогноза — случайных погрешностей экстраполяции, не зависящих от выбора схемы прогнозирования. [c.307]
Это интегральное уравнение, точнее, частный его случай, относящийся к стационарным случайным процессам и бесконечному наблюдательному времени, называется уравнением Винера — Хопфа. Решение его, принадлежащее области iQp, определяет оптимальную функцию веса линейного фильтра, который обеспечивает сглаживание (при /п = 0) и экстраполяцию (при п>0) по минимуму второго момента ошибок в соответствии с задачей (4.1). [c.312]
В субпозициях 4804 11 и 4804 19 термин "крафт-лайнер" означает отделанные или лощенные машинным способом бумагу и картон, представленные в рулонах, с содержанием от общей массы волокна не менее 80 мас.% древесных волокон, полученных химическим сульфатным или натронным способом. Масса 1 м2 таких изделий превышает 115 г, и минимальное сопротивление на разрыв по Мюллену соответствует значениям нижеследующей таблицы. При иных значениях удельной массы сопротивление на разрыв определяется путем линейной интерполяции или экстраполяции. [c.196]
В методе экстраполяции в качестве трендовой кривой могут быть использованы самые разнообразные элементарные математические функции линейная, квадратичная, гипербола и др. Выбор зависит от тенденции наметившецся я чистого дОХОДа [c.143]