Этап 4 (определение класса допустимых решений). Главной целью исследователя на этом этапе является определение общего вида, структуры искомой связи между Y и X, или, другими словами, описание класса функций F, в рамках которого он будет производить дальнейший поиск конкретного вида интересующей его зависимости (см. задачи а) и 3 в В.1). Чаще всего это описание дается в форме некоторого параметрического семейства функций / (X в), поэтому и этап этот называют также этапом параметризации модели. Так, определив в примере В.1, что поиск зависимости среднедушевых семейных сбережений //ср от величины их среднедушевого дохода х мы будем производить в классе F = (60 + QI линейных функций, мы тем самым завершили четвертый этап исследования (но конкретных числовых значений параметров 00 и 0 мы к этому моменту еще не знаем). [c.49]
Следует подчеркнуть, что этап 4 (см. В.6), т. е. этап исследования, посвященный выбору общего вида функции регрессии (параметризация модели), бесспорно, является ключевым от того, насколько удачно он будет реализован, решающим образом зависит точность восстановления неизвестной функции регрессии / (X). В то же время приходится признать, что этот этап находится, пожалуй, в самом невыгодном положении к сожалению, не существует системы стандартных рекомендаций [c.175]
Были подвергнуты расчету и сравнительному анализу три варианта параметризации модели [c.178]
Этап параметризации модели (определение класса допустимых решений) см. также Структура модели регрессии 11, 22, 49,. 174 [c.475]
Один из распространенных подходов к прогнозированию состоит в следующем ряд раскладывается на долговременную, сезонную (в том числе, циклическую) и случайную составляющие затем долговременную составляющую подгоняют полиномом, сезонную — рядом Фурье, после чего прогноз осуществляется экстраполяцией этих подогнанных значений в будущее. Однако этот подход может приводить к серьезным ошибкам. Во-первых, короткие участки стационарного ряда (а в экономических приложениях редко бывают достаточно длинные временные ряды) могут выглядеть похожими на фрагменты полиномиальных или гармонических функций, что приведет к их неправомерной аппроксимации и представлению в качестве неслучайной составляющей. Во-вторых, даже если ряд действительно включает неслучайные полиномиальные и гармонические компоненты, их формальная аппроксимация может потребовать слишком большого числа параметров, т.е. получающаяся параметризация модели оказывается неэкономичной. [c.48]
Параметризация и калибровка модели была выполнена на основании государственной статистики о динамике промышленного производства и состоянии окружающей среды в Свердловской области в 1995-1996 гг. Был выполнен прогнозный расчет динамики усредненных по территории области показателей состояния окружающей природной среды на период до 2005 года Предполагалось, что в течение этого периода физический объем производства по отраслям промышленности, численность населения, а также объем капитальных вложений в строительство очистных сооружений производственного и жилищно-коммунального назначения остаются постоянными на уровне 1995 года. Эти предположения хорошо согласуются с прогнозом развития экономики Свердловской области, подготовленным Главным управлением ЦБ РФ по Свердловской области и администрацией Свердловской области. [c.39]
Наиболее характерной особенностью многих процессов биологического уровня являются процессы обмена вещества и энергии. Построение моделей этих процессов основывается на соответствующих законах сохранения (например, при описании трофических связей — кто кого ест) и функциях поведения. Вместе они позволяют дать замкнутое математическое описание исследуемого процесса. Таким образом, в окончательной форме математическая модель популяции, например, не содержит описания информационных процессов. Они остаются как бы за кадром, функции поведения являются, по существу, их параметризацией, т. е. приближенным представлением сложных процессов относительно простой функциональной зависимостью. [c.9]
Можно выделить шесть основных этапов эконометрического моделирования постановочный, априорный, этап параметризации, информационный, этапы идентификации и верификации модели [1]. [c.21]
Практическое применение экономико-математических методов в планировании нефтеперерабатывающих производств требует создания специального программного обеспечения, реализующего алгоритмы параметризации, моделирования, оптимизации НПП и анализа решений. Автоматизация процессов построения модели и интерпретации результатов решений требует, как правило, разработки оригинальных программных средств, учитывающих структурные, функциональные и информацион- [c.178]
Этап параметризации регрессионной модели, т. е. выбора параметрического семейства функций (класса допустимых решений), в рамках которого производится дальнейший поиск неизвестной функции регрессии, является одновременно наиболее важным и наименее теоретически обоснованным этапом регрессионного анализа. [c.207]
Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным. Это так называемый этап параметризации. [c.11]
Далее оцениваются параметры (в нашем примере - коэффициенты аир) выбранной зависимости (этап параметризации). Эта оценка осуществляется на основе имеющихся статистических данных. Поэтому вопрос точности статистической информации является одним из ключевых для построения работоспособной модели. Обычно для получения количественных оценок используются методы регрессионного анализа. [c.12]
Индустриальное типовое проектирование Компьютерное проектирование Типовое сборочное проектирование Параметризация и реструктуризация модели (конфигурация ЭИС) [c.32]
Показатель скорректированной доли расходов на бензин в доходах потребителей зависит только от величины доходов, что позволяет нам воспользоваться непараметрической оценкой кривой Энгеля для спроса на бензин. Непараметрическая оценка позволяет, не строя конкретной параметризации парной модели зависимости одной величины от другой, построить график этой зависимости. На основании полученного графика можно судить о свойствах изучаемой зависимости и подобрать наилучшую параметрическую форму для оцениваемого уравнения. [c.145]
Представление процесса типа МА в виде процесса авторегрессии неэкономично с точки зрения его параметризации. Аналогично процесс AR не может быть экономично представлен с помощью модели скользящего среднего. Поэтому для получения экономичной параметризации иногда бывает целесообразно включить в модель как члены, описывающие авторегрессию, так и члены, моделирующие остаток в виде скользящего среднего. Такие линейные процессы имеют вид [c.45]
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ (ЕЕ ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ) [parameter estimation] — 1. Этап построения экономико-математической модели (напр., эконометрической модели) заключается в определении численных значений существенных параметров модели, выявленных на предварительных этапах анализа исследуемого объекта или процесса (см. Идентификация объекта, Спецификация модели). Параметры модели численно оцениваются по данным, полученным путем экономического эксперимента и статистического наблюдения — чаще всего методом наименьших квадратов, методом максимального правдоподобия, а также некоторыми другими статистическими методами. На этой основе можно производить различные операции над моделью (напр., строить прогнозы поведения системы). [c.254]
ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ [parametrization] — элемент системного анализа объекта (процесса), который заключается в выделении существенных воздействующих факторов (см. Идентификация системы), их описании и количественной оценке полученных параметров связи (см. Оценка параметров модели). П., как правило, не может быть выполнена на основе строго определенных процедур и во многом определяется опытом и интуицией исследователя (т.е. носит эвристический характер). Иногда для создания полноценной модели приходится заменять и уточнять список существенных параметров, а также корректировать их оценки. К тому же по мере развития исследуемого процесса одни параметры могут терять свое значение, другие — наоборот, увеличивать. Так что процесс П. может быть длительным и непрерывным. [c.258]
Модель структурная (stru tural model) — система уравнений, в которой причинные связи между эндогенными переменными и их дефинициями выражены в явном виде. Различаются три типа структурных моделей 1) все неизвестные выражаются в виде явных функций от внешних условий и внутренних параметров объекта 2) неизвестные определяются совместно из системы известных соотношений (уравнений, неравенств) 3) неизвестные находятся из системы соотношений, известных лишь в общей форме (т.е. параметризация не завершена). Структурные модели состоят из уравнений, характеризующих основные взаимосвязи, определяющие экономическое поведение агентов. Например, личное потребление может зависеть от личного дохода и процентной ставки, поэтому ожидается, что индивидуумы будут реагировать на изменение этих переменных. Данные за прошлые периоды помогут оценить коэффициенты при ключевых переменных. Структурные модели обычно используются центральными банками для прогнозирования совокупного макроэкономического спроса. [c.198]
Пользовательская настройка ( ustomizing) - это конфигурация стандартного программного обеспечения с учетом специфики конкретного предприятия. Конфигурация осуществляется с помощью встроенных механизмов настройки определенных параметров программы.44 Одним из наиболее современных механизмов параметризации является автоматическая настройка параметров системы, основанная на конфигурации ее эталонной модели процессов.4 Такая технология позволяет значительно ускорить и упростить внедрение корпоративных систем. [c.52]