При прогнозировании сезонных рядов необходимо знать все последние L коэффициентов сезонности. Иногда товары, сходные по сезонным характеристикам спроса, объединяются в группы, для каждой из которых рассчитаны общие коэффициенты сезонности. Заметим, что [c.129]
В случае отсутствия реального временного ряда используется его моделирование, применяя эту модель для обучения НС. Качество моделирования временного ряда с помощью НС в этом случае во многом определяется достоверностью выбранной модели. Однако, в общем случае, применение нейронных сетей для прогнозирования временных рядов не предполагает знание (или определение) модели тренда и (или) сезонной составляющей. [c.333]
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]
Дана методика краткосрочного прогнозирования режимов потребления газа на осенне-зимний период последующего отопительного сезона рассматриваемого экономического района. Представлены результаты расчетов по Армянской ССР, сравнительный анализ прогнозных и фактических расходов газа за ряд отопительных периодов. [c.85]
Анализ временных рядов необходим для прогнозирования во времени, выявления периодичности, сезонности, а также связей процессов, развивающихся во времени. [c.42]
Точность прогноза однозначно зависит от применяемой модели. Однако, вышесказанное не означает, что при составлении того или иного прогноза приемлема только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. В любой модели прогнозирования основным элементом является тренд. В большинстве рассмотренных в этой главе примеров предполагается, что тренд является линейным. Но это может быть и не так, и многие временные ряды, связанные с хозяйственной и финансовой деятельностью, выказывают нелинейный тренд. Другими элементами модели прогнозирования являются сезонные и циклические колебания, а также случайные колебания, которые невозможно предсказать в определенные временные точки. [c.215]
В результате прогнозирования потребности в автобензине и дизельном топливе на 11980 г. рассчитывались вспомогательные показатели для второй коррекции временного ряда (модели 38—41), Уточнение индексных коэффициентов агрегированных потребителей предусмотрено моделями 36, 37. Модели 42, 43 позволяют установить потребность каждого агрегированного потребителя, сезонные потребности которых находятся при по- [c.119]
Основные понятия анализа В.р. тренд, или длительная, "вековая" тенденция лаг, или запаздывание одного явления от другого, связанного с ним периодические колебания (сезонные, циклические и др.). Для выявления тенденций, лагов, колебаний и на этой основе для анализа и прогнозирования экономических явлений применяется ряд методов математической статистики. Сре- [c.53]
Многие методы прогнозирования требуют регулярных данных (еженедельных, ежемесячных) для того, чтобы можно было установить и спроектировать на будущее линию тренда, характер сезонных и циклических колебаний. Однако некоторые ситуации при сбыте товаров связаны с нерегулярным характером данных, например при больших, сложных контрактах или при потенциально крупном заказе на единичную дорогую продукцию. В таких случаях отсутствуют ряды прошлых показателей для установления тренда, компания или получает, или не получает заказ. В таких случаях управляющий по сбыту может использовать несколько способов прогнозирования. [c.261]
Пример 1. Введение фактора управления г ,, формируемого извне. В табл. 2.1.6 и на рис. 2.1.5 приведен показатель работы химчистки за 63 месяца, фиксирующий число вещей, прошедших обработку помесячно. На этом примере мы подробно рассмотрели методику нахождения тренда Up циклической (сезонной) составляющей V, и случайной компоненты Е полагая Г ,= 0. Таким образом мы привели только анализ ряда без какого-либо прогнозирования. [c.80]
Как правило, сезонные колебания проявляются в пределах года. При построении длительных временных рядов (20 и более лет) могут проявляться циклические колебания. И те, и другие следует учитывать при прогнозировании. [c.117]
В некоторых случаях запаздывание — не проблема, например, когда скользящее среднее одного временного ряда используется для прогнозирования другого, т.е. исходный ряд достаточно обгоняет прогнозируемый, чтобы компенсировать запаздывание. Такие модели возникают, например, при прогнозировании влияния солнечных процессов и сезонных событий. Кроме того, запаздывание может быть неопасным в моделях, где линия цен пересекает скользящее среднее — фактически цена и должна обгонять среднее, чтобы такая система работала. Запаздывание более проблематично в моделях, где для принятия решений используются точки разворота графика скользящего среднего или его наклон. В таких случаях запаздывание означает отсроченный ответ, что, скорее всего, приведет к невыгодным сделкам. [c.132]
Математические и графические модели позволяют опытным менеджерам легко проследить тенденции сезонных изменений. Алгебраические расчеты по нахождению управления корреляции существуют, но мы не будем касаться их в этом курсе. Прогнозирование позволяет руководителю. выбрать наиболее обоснованную стратегию, так же, как и принимать грамотные текущие решения и планы (календарное расписание работ, распределение отпусков и т. п.). Профессиональный руководитель должен уделять серьезное внимание анализу временных рядов. Это может сыграть существенную роль в формировании будущего плана. [c.172]
Адаптивные модели и методы прогнозирования имеют механизм автоматической настройки на изменение исследуемого показателя. Инструментом прогноза является модель, первоначальная оценка параметров которой производится по нескольким первым наблюдениям. На ее основе делается ретроспективный прогноз, который сравнивается с фактическими наблюдениями. Далее модель корректируется в соответствии с величиной ошибки прогноза и вновь используется для ретроспективного прогнозирования следующего уровня, вплоть до исчерпания последнего наблюдения. В итоге модель впитывает новую информацию, приспосабливается к ней и к концу периода наблюдения отражает тенденцию, сложившуюся на текущий момент времени. Прогноз получается как экстраполяция последней тенденции, которая более полно учитывает сезонные и малые циклические колебания динамического ряда. [c.247]
При прогнозировании сезонного ряда необходимо определить, как изменение значения переменной в данный момент времени (на данный месяц) связано с изменением значения этой переменной, отстоящей на сезонный цикл (чаще всего равный одному году), А поскольку каждый момент времени принадлежит одному циклу, задача заключается в установлении формы сезонной зависимости как правило, для решения этой задачи период наблюдения должен быть не менее четырех лет. Сезонные колебания численна описываются так называемыми коэффициентами сезонности. Они, по определению, представляют собой отношение ожидаемого значения показателя на некоторый момент времени к среднему значению этого показателя, соответствующее момен- [c.36]
При прогнозировании сезонных рядов необходимо помнить последние L коэффициентов сезонности. Иногда с целью облегчения расчетов товары, сходные по сезонным характеристикам спроса, эбъединяются в группй, для каждой из которых предусмотрен один общий коэффициент сезонности. Таким образом одновременно уменьшаются затраты, св5йшшыё с хранением информации, и повышается устойчивость и репрезентативность набора коэффициентов сезонности. [c.37]
Рекомендуемые коэффициенты А = 0,2 В = 0,2 С = 0,6. Модель Холта— Винтера в практике прогнозирования сезонных рядов наиболее распространена. [c.129]
Выявление и устранение сезонного эффекта (в некоторых источниках применяется термин десезонализация уровней ряда ) используются в двух направлениях. Во-первых, воздействие сезонных колебаний следует устранять на этапе предварительной обработки исходных данных при изучении взаимосвязи нескольких временных рядов. Поэтому в российских и международных статистических сборниках часто публикуются данные, в которых устранено влияние сезонной компоненты (если это помесячная или поквартальная статистика), например показатели объемов производства в отдельных отраслях промышленности, уровня безработицы и т.д. Во-вторых, это анализ структуры одномерных временных рядов с целью прогнозирования уровней ряда в будущие моменты времени. [c.250]
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]
На графике (рис. 6.9) показаны значения объема продаж, а также трехточечные скользящие средние. Последние можно использовать при прогнозировании направленности тренда после 1997 г. Из графика видно, что каждый год показатели объема продаж выказывают достаточную стабильность. А теперь рассмотрим сезонную составляющую в этом ряду значений объема продаж. Колебания в обе стороны относительно линии тренда достаточно постоянны. Таким образом, в данном случае метод сложения, похоже, наиболее приемлем. Сезонную составляющую можно выделить путем вычитания значений скользящих средних из исходных показателей, о чем мы уже говорили ранее. Полученные разности, обычно называемые отклонениями, приведены в таблице на стр. 201. [c.200]
Прогнозирование спроса возможно также на основе анализа предыдущих продаж. Серийный анализ состоит в выделении в прошлых временных сериях (периодах) четырех компонентов (тенденция, цикл, сезонные влияния и неравномерность), на основе сопоставления которых делается прогноз на будущее. Метод экспоненциального сглаживания состоит в составлении прогноза на основе сочетания среднего показателя прошлых продаж и показателей самого последнего времени (с учетом определенных весовых коэффициентов). Статистический анализ спроса представляет собой измерение влияния на уровень продаж ряда каузальных факторов (дохода, маркетинговых расходов, цены). И, наконец, эконометриче-ский анализ состоит в построении системы уравнений, которое описывает соотношение параметров и дает статистический прогноз на будущее. [c.151]
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]