1. Model cu componentă aditivă
Modelul de predicție a aditivilor poate fi reprezentat sub forma unei formule:
unde: F - valoarea estimată; Tendință T; S - componenta sezonieră;
Eroare de prognoză E.
Algoritm pentru construirea modelului de prognoză
Pentru a prognoza volumul vânzărilor, care are un caracter sezonier, se propune următorul algoritm pentru construirea modelului de prognoză:
1. Determinați tendința care aproximează cel mai bine datele efective. Un punct esențial în acest caz este sugestia de a folosi o tendință polinomială, care reduce eroarea modelului de prognoză.
2. Din valorile efective de vânzări ale valorilor tendințelor, determinați valorile componentei sezoniere și ajustați-o astfel încât suma să fie zero.
3. Erorile modelului sunt calculate ca diferența dintre valorile reale și valorile modelului.
Vom analiza aplicarea algoritmului în exemplul următor.
Volumul cheltuielilor reale
Gasim eroarea eroare medie-pătrată a modelului (E) conform formulei:
în cazul în care:
Valoarea T-trend a volumului cheltuielilor;
S - componenta sezonieră;
O - deviațiile modelului din valorile reale
Valoarea erorii recepționate permite să spunem că modelul construit aproximează bine datele reale, adică reflectă pe deplin tendințele economice care determină valoarea cheltuielilor și este o condiție prealabilă pentru construirea de prognoze de înaltă calitate.
2. Un model cu o componentă multiplicativă.
În unele serii de timp, valoarea componentei sezoniere nu este o constantă, dar reprezintă o anumită fracțiune din valoarea -fund, adică Valoarea componentei sezoniere crește odată cu creșterea tendințelor. De exemplu, luați în considerare graficul următoarelor date privind volumul cheltuielilor. Volumul vânzărilor acestui produs, la fel ca în cel precedent, este supus fluctuațiilor sezoniere, iar valorile sale în diferite sferturi sunt diferite. Cu toate acestea, intervalul de variație a valorii efective față de linia de trend este în continuă creștere. Această situație poate fi reprezentată utilizând un model cu o componentă multiplicativă
1.3.1. Calcularea componentei sezoniere
Componentele de sezon calcul diferență pentru modelul multiplicativ din modelul aditiv constă numai în faptul că coloană-6 vpisy factori vayutsya sezonier (analog estimează componentele sezoniere în modelul aditiv)
Coeficienții sezonieni sunt acțiunile tendinței, deci presupun că suma lor ar trebui să fie egală cu numărul de anotimpuri într-un an, adică 4, și nu zero, ca în modelul aditiv.
Total pentru 4 trimestre
Se poate presupune că magnitudinea celei de-a doua erori de prognoză va fi oarecum mai mică decât prima.
3. Prognoza prin metoda mediei în mișcare și netezirea exponențială.
Pentru a prezice valorile seriei de timp, se poate folosi o tehnică mai simplă.
La calcularea mediei mobile Yt np c (m) m toate valorile Y pentru parametrul m intervale de timp sunt înregistrate cu același factor de ponderare 1 / m care nu este întotdeauna justificată. Pentru a anticipa tendințele tehnice și economice, timpul în care sa observat valoarea parametrului Y este de o importanță decisivă. Este normal să presupunem că dependența de serii de timp este încetinită treptat, cu o creștere a perioadei dintre două puncte învecinate. Deci, dacă dependența parametrului estimat Yt pare să fie mai puternică față de valoarea lui Yt-1. decât de atunci din Yt
observațiile din seriile de timp ar trebui să conțină greutăți care ar trebui reduse, dar eliminate din timpul fix t. Această circumstanță este luată în considerare în metoda de netezire exponențială. Astfel, în calculul mediei exponențiale se utilizează numai media exponențială precedentă și ultima observare și toate observațiile anterioare sunt ignorate.
De exemplu, să presupunem că trebuie să facă o predicție pentru t- = 8, dar următoarele date, serii de timp prezent: 1) metoda de medie mobilă pentru m = 3, m = 4, $ 2) metoda de netezire exponențială a = 0,2; 0.6.
Numărul de membri în mișcare m medie și un parametru de netezire exponențială (determinată de statistica procesului investigate. Mai mici m și mai mult, cu atât mai puternic peagiruet fluctuațiile ppognoz doilea rând temporar, și vice-versa, cu atât mai m și mai mult decât inerția este predicția procesului. pentru selectarea timpului optim de predicție a parametrului de netezire este necesară pentru a efectua o serie de mai multe valori diferite de putere-parametru de m și apoi definit prin injecție de predicție medie de eroare și selectați parametrul corespunzător m eroarea minimă.
Rezumatele sunt super! Luați o pauză, student, aici vă amuzați: Profesor la examen: Mai devreme, în tinerețe, eram furios - am umplut studenții numai în felul acesta, dar acum am îmbătrânit. ia o carte de carte a unui student, vino să te reia. Apropo, un anecdot este luat de chatanekdotov.ru
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: