Адаптивные методы прогнозирования. Важную роль в деле совершенствования прогнозирования должны сыграть адаптивные методы, цель которых заключается в построении самонастраивающихся моделей

  Вся электронная библиотека >>>

 Социально-экономическая статистика >>

 

Учебные пособия

Курс социально-экономической статистики


Раздел: Экономика

 

54.2. Адаптивные методы прогнозирования

 

При использовании трендовых моделей в прогнозировании обычно предполагается, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в перспективе. Однако в настоящее время, когда происходит структурная перестройка экономики, социально-экономические процессы даже на макроуровне становятся очень динамичными. В этой связи исследователь часто имеет дело с новыми явлениями и с короткими временными рядами. При этом устаревшие данные при моделировании часто оказываются бесполезными и даже вредными. Таким образом, возникает необходимость строить модели, опираясь в основном на малое количество самых свежих данных, наделяя модели адаптивными свойствами.

Важную роль в деле совершенствования прогнозирования должны сыграть адаптивные методы, цель которых заключается в построении самонастраивающихся моделей, которые способны учитывать информационную ценность различных членов временного ряда и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ряда. Адаптивные модели достаточно гибки, однако на их универсальность, пригодность для любого временного ряда рассчитывать не приходится.

При построении конкретных моделей необходимо учитывать наиболее вероятные закономерности развития реального процесса. Исследователь должен закладывать в модель те адаптивные свойства, которых достаточно для слежения за реальным процессом с заданной точностью.

У истоков адаптивного направления лежит простейшая модель экспоненциального сглаживания, обобщение которой привело в появлению целого семейства адаптивных моделей. Простейшая адаптивная модель основывается на вычислении экспоненциально взвешенной скользящей средней.

Экспоненциальное сглаживание исходного временного ряда xt осуществляется по рекуррентной формуле

 

                        (54.9)

 

где St значение экспоненциальной средней в момент t, a. St-1 — в момент t-1;

α — параметр сглаживания, адаптации, α = const, 0 < α < 1;

β = 1 - α.

Выражение (54.9) можно представить в виде

 

                      (54.10)

 

В (54.10) экспоненциальная средняя в момент t выражена как экспоненциальная средняя предшествующего момента St-1 плюс доля α отклонения текущего наблюдения хt от экспоненциальной средней St-1 момента t - 1.

 

 

 

 

Последовательно используя рекуррентное соотношение (54.9), можно выразить экспоненциальную среднюю St через значения временного ряда:

 

                       (54.11)

 

где S0 величина, характеризующая начальные условия для первого применения формулы (54.9), при t = 1.

Так как β = (1 - α) < 1, то при t → 0 βt 0, и, согласно (54.11),

 

             (54.12)

 

т.е. величина St оказывается взвешенной суммой всех членов ряда. При этом веса падают экспоненциально в зависимости от давности наблюдения, откуда и название St экспоненциальная средняя.

Из (54.12) следует, что увеличение веса более свежих наблюдений может быть достигнуто повышением α. В то же время для сглаживания случайных колебаний временного ряда xt величину α нужно уменьшить. Два названных требования находятся в противоречии, и на практике при выборе α исходят из компромиссного решения.

Экспоненциальное сглаживание является простейшим видом самообучающейся модели с параметром адаптации α. Разработано несколько вариантов адаптивных моделей, которые используют процедуру экспоненциального сглаживания и позволяют учесть наличие у временного ряда xt тенденции и сезонных колебаний. Рассмотрим некоторые из таких моделей.

 

К содержанию книги: Курс социально-экономической статистики

 

Смотрите также:

  

 СТАТИСТИКА ЭКОНОМИЧЕСКАЯ. Отрасль статистики, изучающая ...

СТАТИСТИКА ЭКОНОМИЧЕСКАЯ. Отрасль статистики, изучающая материальное
производство с целью выявления пропорций, тенденций и закономерностей развития ...
bibliotekar.ru/biznes-15-6/133.htm

 

  ПРОГНОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ статистика ...

ПРОГНОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ... Вводный курс по
экономической теории ... Главные направления современной экономической
bibliotekar.ru/biznes-64/164.htm

 

  Деньги. Кредит. Банки

Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 1996. Березина М.П.
Безналичные расчеты в экономике России. - М.: Консалт-банкир, 1997.
bibliotekar.ru/biznes-36/index.htm

 

  ОСНОВНЫЕ ВИДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ... Статистика дает
общую картину состояния и развития национального хозяйства, освещает ...
bibliotekar.ru/mezhdunarodnye-otnosheniya.../184.htm

 

  Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе

Для студентов, обучающихся по специальностям «Статистика», «
Математические методы и исследование операций в экономике», «
bibliotekar.ru/riskovye-situacii-2/index.htm

 

  Практическое значение экономической теории. Главные ...

межотраслевых (экономическая география, демография, статистика и др.).
Экономическая теория — одна из общественных наук наряду с историей, ...
bibliotekar.ru/biznes-38/9.htm

 

  Принципы экономической науки

Азимов Л.Б., Журавская Е.В., Макарова О.Ю. Преподавание экономики в
школе. ... М.: Финансы и статистика, 1994. ... Антология экономической
bibliotekar.ru/biznes-63/25.htm

 

  Деятельность предприятия. Экономика предприятия

М.: Финансы и статистика, 1996. 11. Настольная книга финансиста / Под ред.
В.Г. Панскова. – М: Международный центр финансово-экономического ...
www.bibliotekar.ru/economika-predpriyatiya/

 

ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКИЕ СВЯЗИ   Внешнеэкономическая деятельность предприятия