Какая величина относительной ошибки прогноза является критической [c.43]
Расчет ошибки прогноза и построение доверительных интервалов. [c.102]
Полученные таким образом уровни себестоимости добычи нефти и газа учитывают только прошлую тенденцию развития факторов и себестоимости и могут быть достигнуты при сохранении прежних темпов снижения, т. е. если в отрасли не произойдет коренных изменений. Они характеризуют средний уровень прогнозируемых показателей. Чтобы определить границы уровня себестоимости добычи нефти и газа, целесообразно рассчитать ошибку прогноза. [c.105]
Общую совокупную ошибку прогноза можно разделить на три составляющие 1) ошибки при определении вида функции (формы связи), т. е. степени совпадения предполагаемой функции с действительным трендом 2) ошибки при определении параметров выбранной [c.105]
Ниже делается попытка использовать ошибки прогноза, полученные выборочным методом, для уточнения прогнозируемого уровня себестоимости добычи нефти и газа. [c.106]
Вычленение и анализ такого элемента временных рядов, как случайные колебания, может использоваться для определения вероятных ошибок и оценки надежности модели прогнозирования. Случайные колебания расцениваются как ошибки прогноза. Разность между фактическими и прогнозируемыми значениями характеризует допущенную ошибку. Для оценки ошибок существуют статистические показатели — средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. Чем меньше значения этих критериев, тем больше надежность прогнозной модели. [c.82]
Годы Среднее значение Стандартная ошибка Прогноз 1 Прогноз 2 Прогноз 3 Фактическое значение [c.106]
Прогноз, полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала. Необходимо сопроводить его значением средней ошибки прогноза или доверительным интервалом прогноза с достаточно большой вероятностью. Средняя ошибка положения линии регрессии в генеральной совокупности при значении факторного признака, равном xh вычисляется для линии регрессии по формуле (8.20) [c.252]
Смысл прогноза в том, что при сохранении до конца 1997 г. измеренного за 1993 - 1995 гг. тренда и характера сезонных колебаний, импорт составит 50,41 млрд долл. США. Это точечный прогноз. Проблема измерения средней ошибки прогноза с учетом тренда и сезонности сложна и здесь не излагается. [c.356]
Средняя ошибка прогноза положения линейного тренда на год (момент) с номером tk вычисляется по формулам [c.358]
Как видим, метод многократного выравнивания на 20% снизил среднюю ошибку прогноза положения тренда. [c.359]
Однако, фактические уровни ряда отклоняются от тренда. Уровень цен в 1998 г. также может быть вовсе не равен уровню положения тренда в этом году. Ошибка прогноза конкретного уровня включает две неопределенности во-первых, мы не знаем точно, где окажется тренд в 1998 г., а во-вторых - в какую сторону и на сколько уровень ряда отклонится в 1998 г. от положения тренда. Считая, как уже было сказано, колебания случайно (в основном, случайно) распределенными во времени, т. е. независимыми от тренда, определим ошибку прогноза уровня конкретного года по правилу сложения независимых дисперсий. [c.360]
С вероятностью 0,9 ошибка прогноза уровня цен не превзойдет величины 18,27 (10,42 1,753) и доверительные границы прогноза, составят от 70,5 до 107,0% к уровню 1990 г. Как видим, точность прогноза, невелика, разброс возможных значений достиг 37 пун- [c.360]
Из имеющейся информации нельзя извлечь больше, чем в ней содержится как в физике действует закон сохранения массы и энергии, импульса ( количества движения ), так здесь действует закон сохранения информации увеличивая точность, мы понижаем надежность, увеличивая надежность - понижаем точность. Методика анализа и прогнозирования тоже имеет значение. Она определяет степень полноты извлечения информации, содержащейся в исходном ряду динамики. С помощью методики многократного выравнивания удается более полно извлечь информацию о тренде и уменьшить среднюю ошибку прогноза его положения в прогнозируемом периоде с 5,44 до 4,39. Однако, как видно из (9.50), главной [c.360]
Эффективность модели, используемой при прогнозировании, можно измерить с помощью приемов, описанных в предыдущем разделе. Главным образом, нас интересует точность прогнозных значений. Ошибка прогноза — это разница между прогнозным и фактическим значениями. Независимо от примененной модели важно оценить ее эффективность с точки зрения точности, и в идеале ошибки прогноза должны быть сведены к минимуму. Эффективность конкретной модели зависит от ряда факторов, о которых мы и расскажем далее. [c.214]
Вторая причина, по которой линейная регрессионная модель оказывается предпочтительнее других, — это меньший риск значительной ошибки прогноза. [c.18]
Можно придать точный математический смысл этому утверждению ожидаемое значение ошибки прогноза, т.е. математическое ожидание квадрата отклонения наблюдаемых значе ний от [c.18]
Пусть yn+i — прогнозное значение, которое получается из модели для еще не наблюдаемых значений регрессоров. Величина M(yn+l — yn+i)2 может рассматриваться как средняя ошибка прогноза. Следует выбрать ту модель, для которой эта ошибка меньше. [c.244]
Обратимся теперь к критерию минимальности ошибки прогноза. Пусть имеется наблюдение х +1, т. е. (х +, zn+i) в случае [c.246]
Обращает на себя внимание и большой разброс значений ошибки прогноза по отдельным районам, многократно превышающий суммарную ошибку прогноза в целом по группе районов. Это объясняется спецификой использованной методики расчетов перспективной потребности. [c.84]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 255.34 Дисперсия равна 1136.48 [c.253]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 202.24 Дисперсия равна 690.23 [c.253]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 163.66 Дисперсия равна 447.49 [c.254]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 135.31 Дисперсия равна 308.97 [c.254]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 114.16 Дисперсия равна 226.07 [c.254]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 98.13 Дисперсия равна 174.23 [c.254]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 85.76 Дисперсия равна 140.55 [c.255]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 76.05 Дисперсия равна 117.91 [c.255]
Общая абсолютная ошибка прогноза равна 68.30 Дисперсия равна 102.23 [c.255]
Важным моментом прогнозирования является проверка надежности и точности прогноза. Рассчитывается ошибка прогноза, т.е. его отклонение от фактического уровня. Мерой качества прогноза служит показатель [c.212]
Существует зависимость между числом наблюдений п и периодом упреждения В, согласно которой должно быть В<п, так как при В п средняя квадратическая ошибка прогноза становится неопределенно большой [18]. [c.33]
Для определения с заданной вероятностью максимальной относительной ошибки прогноза можно использовать формулу [c.34]
Относительные ошибки прогнозов валового товарооборота на 1973 г. [c.46]
Удельный вес нефтебаз с относительной ошибкой, % Прогноз по методу I Л . Pf =a+bt Прогноз по методу II V, - -Л [c.46]
Ошибка прогноза исходных показателей, используемых в экономико-математических моделях перспективного отраслевого планирования, возрастает с удлинением периода планирования и тем более с ростом детализации модели. Например, потребность в отдельных нефтепродуктах может быть наиболее точно определена на ближайшие годы. Причем для первых лет плакирования разукрупнение до определенного момента исходной информации может привести к увеличению ее точности вследствие уменьшения ошибки агрегирования. С переходом -к 10— [c.24]
Построение динамической модели с неоднородной структурой основывается на следующих предпосылках ошибка прогноза основных исходных показателей, определяющих развитие отраслевого комплекса, уменьшается при их последовательном агрегировании практические расчеты на ближайший плановый период должны основываться на достаточно детальной номенклатуре продуктов и ресурсов. Решения, касающиеся последующих этапов, могут быть своевременно скорректированы в процессе скользящего планирования. [c.25]
По расчетам прогноза ВРП министерства экономики было получено отклонение от реальных данных в 6%. Использование системы "ЕхЕС°" дало ошибку прогноза в 1%. [c.174]
Средняя ошибка прогноза для индивидуального значения по правилу о дисперсии суммы независимых переменных образуется из ошибки прогноза положения линии регрессии и среднего квад-ратического отклонения индивидуальных значений от линии регрессии (остаточной вариации), т. е. [c.253]
Чрезвычайно сложны в методологическом отношении вопросы определения погрешности исходной информации. Важная особенность изменения погрешности основных исходных показателей по вариантам агрегирования — ее разнонаправленность. Ошибка прогноза порайонной потребности в нефтепродуктах уменьшается при последовательном укрупнении их номенклатуры и районов потребления. Так, например, перспективная потребность в сумме светлых нефтепродуктов крупного экономического района может быть определена более точно, чем потребность в отдельных светлых нефтепродуктах. С другой стороны, при территориальном агрегировании возрастает погрешность затрат на транспорт нефтепродуктов. И, наконец, погрешность затрат на производство нефтепродуктов при укрупнении номенклатуры до некоторого предела практически не изменяется и лишь затем начинает повышаться. Такая зависимость обусловлена спецификой производства ряда продуктов на НПЗ. [c.26]