Для повышения Достоверности прогнозирования необходимо учитывать прогнозный фон, т. е. совокупность внешних по отношению к объекту условий, существенных для решения задачи прогноза. Особенности прогнозного фона учитываются на нескольких этапах разработки прогноза [c.16]
Детерминированная составляющая (или тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая составляющая отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций Xt и 4bt на основе исходных фактических данных об объекте. [c.21]
Прогнозный фон - совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза. [c.16]
Тот факт, что хаотические модели дают хорошее приближение для финансовых временных рядов, говорит о важности изучения поведения рынков капитала как нелинейных динамических процессов и является дополнительным доводом в пользу применения в задачах прогноза различных нелинейных методов, в том числе, — нейронных сетей. В любом случае применение нейронных сетей согласуется с принципом ограниченной рациональности Саймона [243], согласно которому эффективность рынка ограниченна в силу ограниченных возможностей человека в обработке информации. [c.72]
Отечественной наукой не решена задача прогноза структуры и динамики [c.7]
Следовательно, главная задача прогноза потока наличных средств — проверить синхронность поступления и расходования денежных средств, а значит, проверить будущую ликвидность предприятия. [c.286]
Задачей прогноза деятельности предприятия и изменений внешней среды является формулирование обоснованных выводов о возможности или невозможности положительного результата [c.542]
Задача прогноза поворотных точек конъюнктуры — оценка кратко- и среднесрочного развития как всей экономики, так и отдельных ее отраслей. [c.234]
Целью и задачей прогноза служит своевременная подготовка издательской фирмы к наступлению неблагоприятного периода и сопутствующих ему факторов, чтобы можно было принять меры, позволяющие благополучно и плодотворно работать в этот период. [c.381]
Ряд методов отражает нормативный подход к разработке научно-технических прогнозов. При таком подходе перспективы развития науки и техники определяются исходя из заранее установленной цели. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязанных элементов, обеспечивающих безусловное и наиболее рациональное достижение установленной цели. Структура взаимосвязанных элементов образует иерархическую систему, графическое изображение которой называют деревом целей . На каждом его уровне располагаются элементы, раскрывающие содержание или средства решения проблем вышестоящего уровня. Примером нормативного подхода к разработке прогноза развития науки и техники на уровне отрасли может служить метод взвешенных оценок. Его содержание заключается в построении дерева целей, состоящего из пяти уровней общие цели развития, основные задачи развития научных исследований и разработок, главные научно-технические проблемы и важнейшая тематика научных и опытно-конструкторских работ. Элементы каждого уровня оцениваются через систему взвешенных оценок. [c.53]
Пусть наблюдается значение одной числовой переменной. В задаче прогноза такого временного ряда необходимо определить, сколько предыдущих значений одной переменной взять и как далеко вперед прогнозировать значение выходной (целевой) переменной. [c.331]
С помощью обученной НС можно решить задачу прогноза следующим образом. Предположим, что необходимо прогнозировать значение рыночной цены на нефтепродукты. Обучим НС на отрезке реального временного, например предыдущего месяца (30 дней), выбрав размер окна, равным неделе (7 дней). Нейронная сеть в этом случае будет иметь 7 входов (семь предыдущих дней) и один выход (следующий день). Количество примеров в обучающей выборке равно 29. [c.332]
В задаче прогноза ta. >Q при п. = 0 задача превращается в задачу фильтрации, а при — 7 - < ta < 0 — в задачу интерполяции. [c.39]
Естественным обобщением задачи прогноза по минимуму дисперсии является задача прогноза, в которой целевой функционал представляет собой сумму дисперсий прогнозов в моменты ti,. . ., tn, принадлежащие интервалу времени, на котором значения %(t) из разных отрезков [ti — Т, ti] могут быть коррелированы. В качестве ограничений задаются допустимые диапазоны изменения первых моментов ошибок прогноза или их линейных комбинаций. [c.42]
Анализ взаимосвязи задачи прогноза и задачи управления или планирования, ради которой производится прогнозирование, подсказывает подходящие информационные структуры решения. Можно указать ситуации, в которых решение следует определять в априорных или апостериорных решающих правилах. В гл. 14 указаны случаи, когда не существует решающих правил, удовлетворяющих условиям задачи прогноза при сложных критериях качества, но решение может быть получено в решающих распределениях. [c.43]
Можно с самого начала формулировать задачу управления в условиях неполной информации, как задачу детерминированного управления сглаженными и экстраполированными в соответствии с теми или иными принципами процессами. Однако далеко не всегда удается разделить уже сформулированную задачу стохастического управления с заданным целевым функционалом и заданными ограничениями на две задачи на сглаживание и прогноз в соответствии с некоторыми принципами и на последующее детерминированное управление. Анализ, проведенный в гл. 14, устанавливает случаи, в которых задачи фильтрации и прогноза из достаточно широкого класса со сложными целевыми функционалами могут быть сведены к задаче сглаживания и упреждения по минимуму дисперсии. Полученные при этом результаты указывают пути выделения круга задач стохастического управления, процесс решения которых может быть конструктивно разделен на решение задачи прогноза и анализ задачи детерминированного управления. [c.44]
Содержательная трактовка задачи прогноза может потребовать дополнительных ограничений на выбор решения "6EQ. и соответственно Р G QP- Из доказательства теоремы существования решения задачи А [c.325]
Доказательство теоремы существования решения задачи прогноза проведено в терминах случайных величин . Установленное в 5 соответствие между L и Жк) позволяет повторить все рассуждения в терминах функций веса и, следовательно, обосновать существование функций Рав о, т)еЯ<1С)(/о, Т), на которых достигается максимум показа- [c.328]
Приведем без доказательства следующее уточнение теоремы существования решения задачи прогноза в терминах функций веса. [c.329]
По определению С" представляет собой решение задачи прогноза А". [c.330]
Задача В°1 представляет собой задачу прогноза случайного процесса у (t) по "минимуму дисперсии. Экстраполяционная точка = С подбирается из случайных величин с нулевым математическим ожиданием, установленным по результатам наблюдения t,(t] на интервале (U—Т, to). [c.331]
Результаты, полученные в предыдущем параграфе, могут быть обобщены и перенесены на некоторые более общие модели, вытекающие из задачи, рассмотренной в 5. В частности, аналогичные утверждения можно доказать и для некоторых частных динамических схем управления, в которых решение принимается на основании прогноза поведения системы, отвечающего не одному моменту времени to (как это имело место в задачах А и В), а нескольким моментам Л, , п-При этом предполагается, что случайные величины ,, отвечающие различным интервалам времени (ti—Tit ti), не коррелированы между собой. Это значит, что единственной точкой пересечения любой пары множеств Li (здесь сохраняются обозначения 5) оказывается точка , = 0. Ошибки экстраполяции, отвечающие различным моментам ti- прогноза, связаны между собой только за счет нерегулируемых ошибок прогноза. Такие модификации задачи прогноза представляются полезными для анализа и проектирования многих динамических систем управления. 338 [c.338]
Динамическая задача прогноза значительно усложняется при наличии корреляции между величинами С", отвечающими разным интервалам времени ( —Tit ti). Вычисление оптимального прогноза оказывается в этом случае многоэтапной задачей стохастического программирования, анализ которой связан с существенно большими трудностями. Решение таких задан, вообще говоря, не сводится к анализу более простых моделей прогноза, как это имело место в задачах, рассмотренных в 6—9. [c.341]
Основная задача прогноза путем составления модели денежных потоков заключается в том, чтобы проверить синхронность поступления и расходования денежных средств, проверить будущую ликвидность акционерного общества. [c.264]
Имеется обширная литература по решению задач прогноза, планирования и диагностики с использованием аппарата статистического исследования зависимостей [4, 29, 31, 47, 80, 93, 128, 144, 152, 1631. В табл. В.З приведены примеры некоторых типичных задач этого направления прикладных исследований. [c.28]
Отметим еще один интересный случай комплексного и системного исследования процесса принятия решения, где он отождествляется с прогнозированием Задача прогноза — подготовить условия для принятия решения, т. е. определить объективно минимальную область возможных управлений, а для каждого из них (или для отдельных классов) очертить границы области возможных последствий реализации этих управлений в различных условиях, которые могут возникнуть в процессе будущего функционирования прогнозируемой си- [c.13]
Выбор методов прогнозирования потребности в конкретной продукции зависит от специфики ее производства и применения, задач прогноза, его дальности и т.п. Методические подходы к прогнозированию потребности в малотоннажной химической продукции рассмотрим на примере одной из наиболее характерных ее групп - химических реактивов и высокочистых веществ. [c.95]
При анализе особое внимание стоит обратить на развитие потребителей, электроснабжение которых требует наибольших затрат. Заслуживает специального изучения спрос в зонах с перегруженными участками сетей и оборудованием трансформаторных подстанций. Перспективы надежного электроснабжения бытового сектора и особо важных организаций по обслуживанию населения должны рассматриваться как приоритетная задача прогноза. [c.420]
В методе Дельфи сделана попытка усовершенствовать групповой подход к решению задач прогноза или оценки путем взаимной критики субъективных взглядов, высказываемых отдельными специалистами, без непосредственных контактов между ними и при сохранении анонимности мнений или аргументации в защиту этих мнений. Это позволяет исключить влияние авторитетных и напористых участников на суждение остальных, а также уменьшить или исключить явление сдвига риска . [c.71]
Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций х. и е. на основе исходных эмпирических [c.159]
При разработке частных прогнозов объектами прогнозирования могут выступать различные направления научно-технического прогресса, а также основные стадии научно-технологического цикла. Если представить научно-технологический прогресс через последовательно развивающиеся во времени стадии (фундаментальные и прикладные исследования конструкторские, технологические, проектные и организационные разработки производство и эксплуатацию), то задачи прогноза и выбор методов прогнозирования определяются спецификой соответствующей стадии прогнозирования. При этом достоверность прогнозных оценок, как правило, определяется путем сопоставления результатов, полученных путем применения нескольких методов прогнозирования. [c.372]
На первом этапе осуществляются сбор, обработка и систематизация статистической информации, характеризующей уровень развития региона, его место, роль и значение в экономике страны. На втором этапе в виде гипотез задаются цели. Разработка вариантов достижения целей является основной стадией прогнозирования. Для разного уровня задач прогноза определяется система критериев, в соответствии с которыми выбирается вариант для реализации. [c.52]
На основе данных о текущем государственном долге территории, факторах риска и выбранной среднесрочной финансовой стратегии оценивается потребность в заимствовании средств или возможность в сокращении государственного долга. Важнейшей задачей прогноза долга является оценка ожидаемых расходов по его обслуживанию. Схема алгоритма разработки прогноза по государственному долгу представлена в Приложении 1, Алгоритм 9. [c.32]
Внедрение любых мероприятий, связанных с изменением действующей на предприятии ОСУ, неизбежно меняет сложившуюся структуру неформальных организационных отношений. В связи с этим возникает задача прогноза динамики влияния факторов межличностных отношений на итоговую эффективность новой (усовершенствованной) системы управления. [c.89]
В работах Г. М. Доброва, В. А. Лисичкина, А. А. Френкеля, Э. Янга, С. М. Ямпольского и др. [38, 62, 102, 114, 115] предложены схемы классификации методов прогнозирования, причем в их основу положены конкретные сферы приложелия и сроки прогнозирования. Нам представляется, что основой такой классификации должна быть общность основных предпосылок. Поэтому при постановке конкретных задач прогноза и при выборе соответствующих методов их решения необходимо четко сформулировать те условия, в рамках которых предполагается построение прогнозов. [c.99]
В предыдущем разделе мы описали различные способы приблизить функцию, которую реализует реальная сеть, к неизвестной функции, которую, как предполагается, можно определить по имеющемуся множеству примеров — обучающему множеству. Как в задачах классификации, так и в задачах прогноза, цель при построении сети должна состоять не в том, чтобы запомнить обучающую информацию, а в том, чтобы на основании изучения прошлого сделать определенные обобщения, которые можно будет затем применить к новым образцам. В конечном счете, эффективность сети определяется тем, как она работает со всей совокупностью возможных примеров (пространством возможных ситуаций). Так как все это множество целиком,-как правило, недоступно, возникает практическая задача максимизации качества работы сети на всем множестве исходных данных, и для этого вовсе не нужно требовать от сети высокой степени соответствия на каком-то зашумленном обучающем множестве. [c.33]
Изменчивый характер финансовых рынков плохо согласуется с долгосрочными моделями устойчивости. Под действием краткосрочных модных тенденций или паники на бирже может существенно измениться реакция людей на те или иные показатели рынка. Чтобы справиться с этой трудностью, были предложены так называемые адаптивные нейронные сети, в которых веса модели непрерывно уточняются с помощью процедуры обучения на все новых временных. промежутках. Пример такой модели, учитывающей вновь поступающую информацию, показан на рис. 2.66. Варфиз и Версино [271], [272] применили эту идею для предсказания изменений ежемесячных индексов промышленных и энергетических компаний. Результаты совпали с тем, что получается по модели Бокса-Дженкинса. Де Гроот [84] занимался задачей прогноза обменных [c.63]
В качестве инструмента прогнозирования химизации наиболее надежны следующие основные методы экстрадоляционные, корреляцион-но=регрессионные, оптимизационные, нормативные (технико-экономических расчетов), матричные (балансовые), аналогий, анализа технико-экономической и инженерно--технической значимости изобретений и патентов, экспертных аналитических оценок. Выбор методов прогнозирования зависит от специфики объекта прогнозирования, задач прогноза, горизонта временного периода и др. [c.91]
На этапах предпрогнозной ориентировки и постановки задачи проводится сбор и анализ имеющейся исходной информации по объекту прогноза (научных отчетов, литературных обзоров, монографий, статистических данных, патентов и авторских свидетельств, нормативно-технической документации, стандартов, правил проектирования, эксплуатации и т. д., материалов научных конференций, данных анкетных опросов и т. д,), оценивается современное состоянине проблемы. В результате формируются главная (генеральная) и частные цели (проблемы), задачи прогноза, строится дерево целей , которое дает графическое представление об объекте прогноза, проблемах, соподчиненности (иерархической структуре) и взаимосвязях элементов структуры объекта прогноза. Дерево целей строится на логической основе сверху вниз, поэтапно, уровень за уровнем, так, чтобы элементы (мероприятия) последующего уровня обеспечивали задачи предыдущего. Построение дерева целей начинается с вершины верхнего уровня (генеральной цели), затем определяются частные цели, намечаются пути достижения поставленных целей (варианты решения), определяются наиболее существенные параметры, изменение которых должно быть учтено. [c.299]