Смешанная регрессионно-трендовая модель в задаче прогнозирования
Новый подход к задаче прогнозирования будущих значений временного ряда. Необходимость финансового планирования многих компаний и фирм. Регрессионная модель и модели тренда. Этапы решения задачи. Временной ряд, предложенный для построения прогноза.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.07.2018 |
| Размер файла | 135,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Южный федеральный университет
Смешанная регрессионно-трендовая модель в задаче прогнозирования
Нечипуренко Анна Александровна
студент
На данном этапе прогнозирование является основой финансового планирования многих фирм и компаний, касается задач управления, оптимизации и многих других. Этим и объясняется актуальность рассматриваемой темы - задача определения будущих значений является неотъемлемой частью ежедневной работы большого числа организаций.
Существует множество моделей и методов прогнозирования будущих значений временного ряда: регрессионные модели, трендовые модели, нейросетевые модели, модели на базе цепей Маркова и т.д. Подробнее о них можно узнать в работах [1], [3], [4].
В данной статье рассматриваются модели тренда и множественной регрессии и предложен новый подход к задаче прогнозирования.
Задача множественной регрессии основана на предположении, что временной ряд, предложенный для построения прогноза, является зависимой переменной, на которую оказывают влияние независимые переменные - внешние факторы, влияние которых определяется, например, экономическими связями между переменными. Ознакомиться с классической задачей парной и множественной регрессии можно в [2].
При решении задачи в отсутствии внешних факторов временной ряд можно представить в качестве тренда. Такие модели позволяют строить долгосрочные прогнозы на основе значений конкретного ряда. Чаще всего трендовые модели представлены нелинейными уравнениями, поэтому выделяют полиномиальный, экспоненциальный, логарифмический, степенной и др. тренды. Подробнее классические задачи прогнозирования на основе трендовых моделей указаны в [5]. С помощью значений некоторых числовых характеристик (дисперсии, индекса детерминации) определяется модель, наилучшим образом приближающая временной ряд и позволяющая построить адекватный прогноз будущих значений.
Дальнейшее знакомство с данной статьей возможно при условии ознакомления с указанными выше моделями и методами.
При рассмотрении множественной регрессии зависимая и независимые переменные представляют собой временные ряды. В отдельности эти временные ряды могут обладать свойствами каких-либо трендовых моделей. Главная идея состоит в том, чтобы рассматривать смешанную регрессионно-трендовую модель. При этом возможны несколько способов построения модели. Пусть в нашем случае в качестве тренда рассматривается только зависимая переменная. Рассмотрим основные шаги построения модели.
На первом шаге рассматривается зависимая переменная y(t) в отдельности. Необходимо подобрать адекватную трендовую модель, построить временной ряд выравненных значений и найти отклонения значений полученного ряда от исходного. Данный временной ряд, состоящий из отклонений, будет являться зависимой переменной на следующем шаге.
На втором шаге рассматривается регрессионная модель, в которой в качестве матрицы А выступают независимые переменные, а в качестве прогнозируемой - ряд, полученный на предыдущем шаге. Далее строится прогноз x(t) для этого временного ряда, который на данном этапе не является решением задачи.
Для построения прогноза исходного временного ряда на третьем шаге необходимо вернуться к трендовой модели и построить прогноз, используя ряд, полученный на втором шаге. Для этого к прогнозному значению тренда необходимо прибавить значения ряда x(t).
После описание смешанного метода можно переходить к практическим результатам.
Пусть дан некоторый временной ряд. Построим его прогноз на основе регрессионной модели, модели тренда и смешанной модели и сравним полученные результаты. Данный по условию ряд тестовый, поэтому имеются его фактические будущие значения, что позволит адекватно оценить метод прогнозирования.
На рисунке 1 представлены результаты прогнозирования на основе множественной регрессии. В данном случае прогноз достаточно близок к фактическим будущим значениям переменной.
На рисунке 2 задача прогнозирования для того же самого временного ряда решена на основе предположения соответствия ряда некоторой трендовой модели. В данном случае рассматривались четыре трендовых модели (линейная, полиномиальная второй степени, экспоненциальная и степенная). Индекс детерминации оказался выше у полиномиальной модели. По графику видно, что прогнозные значения значительно отстоят от фактических.
Рисунок 1. Прогнозирование на основе модели множественной регрессии
Рисунок 2. Прогнозирование на основе полиномиального тренда
Результаты прогнозирования на основе смешанной модели представлены на рисунке 3.
Рисунок 3. Прогнозирование на основе смешанной модели
Данные результаты позволяют сделать вывод о том, что смешанная модель действительно позволяет строить прогноз, наилучшим образом приближающийся к решению.
Стоит отметить, что модель действительно работает только в том случае, когда зависимая переменная ведёт себя как некоторый тренд, причём этот тренд правильно определён на первом шаге. Поэтому как бы хороша ни была модель прогнозирования, она не может адекватно отражать все возможные ситуация. Для каждого случая необходимо своя модель. Выбор модели прогнозирования основывается на числовых характеристиках модели временного ряда, отношениями между переменными, что выражает предметная область рассматриваемого явления, а также от личного опыта специалиста, занимающегося задачами прогнозирования.
Список литературы
прогнозирование финансовый планирование
1. Бокс Дж., Дженкинс Г.М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. 406 с.
2. Колемаев В.А., Калинина В.Н., Теория вероятностей и математическая статистика: учебник. М.: КНОРУС, 2009.
3. Кратович П.В., Нейросетевая модель прогнозирования временных рядов финансовых данных, статья, международный журнал «Программные продукты и системы», выпуск № 1, 2010.
4. Магнус Я.Р., Катышев, П.К., Пересецкий А.А., Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2004.
5. Мамаева З.М., Введение в эконометрику. Нижний Новгород: ННГУ, 2010.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Фактографические методы прогнозирования. Виды опросов: о намерениях фирм-покупателей инвестиционных товаров и планах будущих вложений со стороны производителей. Практическое использование методов экспертных оценок. Способ построения прогнозного сценария.
курсовая работа [145,0 K], добавлен 28.01.2014Основные понятия и термины теории моделирования. Этапы процесса принятия и реализации решения. Математические модели и инструментарий при принятии управленческих решений. Экономико-математическое моделирование на примере прогнозирования и планирования.
контрольная работа [125,4 K], добавлен 24.03.2011Еженедельный спрос на текстильную продукцию, оборот на примере магазина "Ткани для дома". График исходного временного ряда. Оценка аппроксимации линейного тренда. Интервальный прогноз для линейного тренда. Теоретические характеристики коэффициента Кендэла
курсовая работа [267,5 K], добавлен 13.12.2008Понятие банкротства, его причины и необходимость прогнозирования. Диагностика вероятности банкротства предприятия по модели Альтмана. Организационно-экономическая характеристика СПК "Красное Знамя". Пути повышения финансового состояния предприятия.
курсовая работа [235,9 K], добавлен 01.02.2013Знакомство с основными проблемами прогнозирования, способы решения. Сглаживающие модели прогнозирования. Анализ подходов искусственного интеллекта: биологическая аналогия, архитектура сети, гибридные методы. Работа программы по прогнозу нейронных сетей.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 27.06.2012Цели и задачи прогнозирования объемов сбыта, его роль в составлении финансового плана и бюджета компании. Данные, используемые для прогнозирования, выбор периода агрегации данных. Исследование различных методов прогнозирования и их экономический смысл.
реферат [23,3 K], добавлен 18.12.2010Понятия прогнозирования и планирования. Почему прогнозировать сложно. Различные виды неопределенностей. Критерии классификации планирования. Основные техники и виды планирования. Основные методы прогнозирования. Планирование как управленческое решение.
презентация [672,9 K], добавлен 01.09.2016Понятие и основные объекты изучения стратегического менеджмента, его назначение этапы реализации на предприятии. Особенности и принципы классической модели стратегического анализа и планирования ADL/LC. Стадии зрелости отрасли и возможности работы в ней.
контрольная работа [105,8 K], добавлен 15.11.2009Сущность, порядок расчета и практическое применение модели Альтмана. Значение Z-счёта для конкретной организации по данным двух лет. Финансовая устойчивость организации по методике прогнозирования банкротства с использованием рейтинговой оценки.
контрольная работа [19,1 K], добавлен 28.11.2010Сущность и роль прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности предприятия в системе планирования. Анализ практического использования на предприятии качественных методов прогнозирования в принятии управленческих решений, оценка эффективности.
дипломная работа [764,5 K], добавлен 26.12.2010Эволюция, понятие и сущность прогнозирования и планирования деятельности предприятия. Структура экономического предвидения. Отличительные черты метода сценариев, а также технологического, экспертного, изыскательского, нормативного метода прогнозирования.
реферат [89,3 K], добавлен 15.04.2011Сущность экономического прогнозирования, характеристика основных форм предвидения. Предвидение внутренних и внешних условий деятельности. Виды прогнозов и технология прогнозирования. Методы прогнозирования: экспертные, статистические, комбинированные.
курсовая работа [479,1 K], добавлен 22.12.2009Понятие и содержание процесса прогнозирования трудовых ресурсов на современном предприятии, его значение в деятельности и используемые методики. Практический пример прогнозирования, его главные этапы и специфика, инструментарий и выполняемые функции.
курсовая работа [116,9 K], добавлен 24.12.2011Теоретическое изучение сетевого планирования и управления, определение его сущности, изучение основных элементов сетевой модели. Характеристика элементов, моделирование, анализ построения и расчет параметров, необходимость оптимизации сетевой модели.
курсовая работа [35,9 K], добавлен 10.12.2010Первый долгосрочный план в Советском Союзе и направления его реализации. Известные теоретики 20-х годов и их достижения. Годовые и пятилетние планы, их содержание и значение. Этап постановления ЦК КПСС. Специфика и этапы прогнозирования в период нэпа.
реферат [19,2 K], добавлен 29.03.2015Процесс планирования и задание директивных целей, которые считаются как достижимыми, так и желательными. Методы оптимизации для решения задачи управления. Невозможность безошибочного прогнозирования будущего. Создание системы, для которой не нужно плана.
доклад [11,7 K], добавлен 12.10.2011Значение прогнозирования и планирования в системе управления на предприятиях сферы сервиса. "Прогнозирование-планирование" как единая система методических решений на предприятиях сферы сервиса. Специфика прогнозирования сложных систем в сфере сервиса.
контрольная работа [25,3 K], добавлен 29.09.2010Изучение методов прогнозирования развития: экстраполяции, балансового, нормативного и программно-целевого метода. Исследование организации работы эксперта, формирования анкет и таблиц экспертных оценок. Анализ математико-статистические моделей прогноза.
контрольная работа [70,7 K], добавлен 19.06.2011Стадии и процедура банкротства, финансовое оздоровление и конкурсное производство. Качественные и количественные методы прогнозирования, пятифакторная модель Альтмана. Антикризисное управление на предприятии: анализ, планирование, организация и контроль.
курсовая работа [57,8 K], добавлен 06.03.2011Эффективные принципы построения инновационно-развивающей программы. Последовательность этапов и модель построения ИРТП. Особенности методических средств рефлексивной психологии творчества. Суть методов групповой работы, организация творческого мышления.
реферат [41,7 K], добавлен 25.04.2010
