Tarkastusrivien ennusteen ja hallinnan analyysi. Tuntirivien analyysi ja ennuste

Garnu-robotin lähettäminen tietopohjaan on helppoa. Voita lomake

Opiskelijat, jatko-opiskelijat, nuoret, jotka menestyvät kehittämään tietopohjaa omille tulokkailleen ja roboteilleen, olette yhtä vanhoja kuin koskaan.

Merkitty http://www.allbest.ru/

Ennustamisen perusmenetelmät

Sosiaalinen ennustemenetelmä

Talousennustemenetelmä

Taloudellisen ennusteen menetelmä

Tilastolliset ennustamismenetelmät

Asiantuntevat ennustusmenetelmät

Katso rivianalyysi

Kellosarjan rakenneosat

Ennustamisen perusmenetelmät

Ennuste on potentiaalin siirron hinta, joka perustuu kertyneisiin tietoihin nykyisestä tarjonnasta.

Ennustaminen on taitettava prosessi, ennen tuntia sinun täytyy nähdä suuri määrä ruokaa. Sillä yogo vyrobnitstva liukastui zastosovuvati päivän päätteeksi ennustusmenetelmiä Toisaalta tänä päivänä se on kuolematon, mutta käytännössä se on vain 15 - 20. Suosituimmasta niistä olemme onnellisia.

Asiantuntijaarvioinnin menetelmä. Menetelmälle annetun menetelmän ydin on, että ennusteen perustana on yhden henkilön tai asiantuntijaryhmän ajatus, pääsääntöisesti ammatilliseen, käytännön ja tieteelliseen tietoon. Kehitämme kollektiivisia ja yksilöllisiä asiantuntija-arviointeja, jotka usein tehdään henkilöstön arvioinnin yhteydessä.

Ekstrapolointimenetelmä. Ekstrapoloinnin pääajatuksena on muodostuneen jakin elävöittäminen menneisyydestä, joten yrityksen kehityksen nykyiset suuntaukset ja jakin siirto tulevaisuuteen. Ennustan tuon muodollisen ekstrapoloinnin. Muodollinen - pilkata niitä, jotka tulevaisuudessa huolehtivat yrityksen kehityksen todellisista suuntauksista; ennustettaessa - Tanskan kehitys sitoo hypoteeseja yrityksen dynamiikasta sen suhteen, että tulevaisuus muuttuu uusiin kasvutekijöihin. Aateliston liuku, ekstrapolointimenetelmät ovat kauniimpia kuin pysähtyneisyys ennustamisvaiheessa, ja indikaattoreiden muutosten trendit paljastuvat.

Mallinnusmenetelmä. Mallintaminen - mallin rakentamisprosessi prosessien kohteen etuosan etupuolelle, prosessien suttojen näkemys ovat osoitus näistä ominaisuuksista. Ennustaminen mallien listalta sisältää kehittämisen, kokeellisen analyysin, tulosten esittämisen etualalla ennustetuissa asetteluissa prosessin aikana varsinaisen datan kanssa tai mallin tarkistuksen, tarkentamisen ja korjauksen.

p align = "justify"> Taloudellinen ennustemenetelmä (taloudellinen analyysi) tarkoittaa, että prosessi on taloudellinen tai pienyrityksessä mahdollisesti ilmenevä ilmiö jaetaan osiin, minkä vuoksi myös prosessi on usein mukana. kuin yksi vastaan. Lisäanalyysiä varten on mahdollista määrittää tällaisen prosessin olemus sekä arvioida tämän prosessin säännönmukaisuutta tulevaisuudessa, arvioida tapaa, jolla tavoite saavutetaan. Oskіlki ekonomіchny analiz - hinta on välttämätön jollekin ennustelogiikan elementille, voitto voi olla terve makrossa, mesossa ja mikrossa. Vikoristovuєtsya joka tunti suunnittelu virobniztva yritykselle. ennuste taloustiimi

Taloudellisen analyysin prosessi voidaan jakaa useisiin vaiheisiin:

* Ongelman kuvaus, arviointikriteerien arvo ja tavoite;

* tietojen analysointiin tarvittava valmistelu;

* kirjeen ja vivchennya-tietojen analyyttinen käsittely;

* Tulosten rekisteröinti.

Tasapainomenetelmä. Tanskalainen tasepohjainen opetusmenetelmä, joka on indikaattorijärjestelmä, on de persha-osa, joka luonnehtii dzherelin takana olevia resursseja, mikä on luotettava, ja toinen tapa, joka kuvaa vitratin kehitystä.

Lisätasapainomenetelmässä elämässä on mukana suhteellisuus- ja tasapainoperiaate, joka pysähtyy ennusteita kehitettäessä. Yogo alan ydin on yhteydessä alan tarpeisiin erityyppisten raaka-, materiaali-, rahoitus- ja työvoimaresurssien kanssa tuotekehitysmahdollisuuksien ja dzherelami-resurssien suhteen. Tällaisessa asemassa tasapainojärjestelmä, kuten vikoristovuyu ennustaa, mukaan lukien: taloudellinen, materiaali- ja työtase. Ihoryhmissä saldot ovat edelleen alhaiset.

Normatiivinen menetelmä- yksi tärkeimmistä ennustemenetelmistä. Daniilin hetkellä alkoi tulla suuri merkitys. Kentän joogopäivä ennusteiden teknisessä ja taloudellisessa kehyksessä standardien ja normien suhteen. Se jää pysähtyneeksi resurssien kulutukseen ja voittolistan indikaattoreiden löytämiseen.

Ohjelmointimenetelmä (PCM). Pienen mittakaavan menetelmien tapauksessa menetelmä on "satunnaisesti uusi" ja "riittävän hajanainen". Voita pochav laajalti zastosovuvatsya riistetty muun rock. PCM voidaan helposti yhdistää jo ymmärretyistä menetelmistä ja ennusteen siirtämisestä ennusteeseen yrityksen tarpeiden arvioista yrityksen kehittämistä varten annetun tällaisten resurssien tehokkaan valmistelun tempun avulla. .

PMC polyagan ydin on yrityksen kehittämisen päätavoitteiden nimeäminen, yhteenliitettyjen puheluiden kehittäminen, jotka saavutetaan myöhemmin termin arvolla tasapainoisten resurssien puuttuessa, sekä tehokkaassa hallinnassa.

Ennusteen lisäksi PMC pysähtyy monimutkaisten kohdeohjelmien, kuten dokumentin, viraalisten, organisaation huipputason, sosiaalisten ja hallinnollisten vierailujen kompleksin käynnistämisen yhteydessä rakennukseen. lämpöikkunat, on kuvattu.

Sosiaalinen ennustemenetelmä

Yhteiskunnallinen ennustaminen monien eri analyysimenetelmien tuloksena kiertyy erilaisiksi menetelmiksi. Ennustemenetelmien luokittelussa voidaan nähdä tärkeimmät merkit, jotka mahdollistavat niiden rakenteen: formalisaatiotason; dії periaate; tapa hylätä tiedot

Kohteen kesantoennustemenetelmissä formalisointivaihetta voidaan kehittää; menetelmät hylätä ennakoivan tiedon, joka on erittäin merkittävä, ennen kuin niitä on jälkeä zarahuvatista: assosiatiivisen mallinnuksen menetelmät, morfologinen analyysi, ei-mallinnointi, kyselylomake, tulkintamenetelmä, menetelmät metodologisten menetelmien kollektiiviseen tuottamiseen Edistyksellisimmät sosiaalisen ennustamisen menetelmät є ekstrapolointi-, mallintamis- ja tutkimusmenetelmät.

Ekstrapolaatio tarkoittaa visnoksen laajenemista siten, että yksi osa mistä tahansa ilmentymisestä tuntuu, minä olen osa, zagalomin ilmentymä, maybutin tapauksessa. Ekstrapolointi perustuu hypoteeseihin niistä, jotka aiemmin paljastivat toiminnan lait ennustejaksolla. Esimerkiksi visnovokkia minkä tahansa yhteiskuntaryhmän kehityksestä voi seurata muiden edustajien holhous ja kulttuurin tulevaisuudennäkymistä - menneisyyden taipumuksia.

Ekstrapolointimenetelmää käytetään uusien toimintojen oppimiseen - käytettävissä on viisi uutta vaihtoehtoa. Tilastollinen ekstrapolointi on ennuste väestönkasvusta menneisyydessä - jopa yksi suosituimmista päivittäisistä sosiaalisen ennustamisen menetelmistä.

Mallintaminen on tse-menetelmä tietoobjektien herkistämistä niiden analogien - puheen - avulla.

Esineen analogi voi olla esimerkiksi jooga-asettelua, nojatuolia, myös kaaviota. Yhteiskunnalla on useimmiten selkeä malli. p align = "justify"> Malleilla varustettu robotti mahdollistaa kokeilun siirtämisen todellisesta sosiaalisesta objektista ajatuksiinsa luoda päällekkäisiä ja ainutlaatuisia rikkejä lyhyen aikavälin, ihmisille tärkeämmälle hallintaratkaisulle. Eksplisiittisen mallin ja kentän tärkein erikoisuus on, että se voi olla hienovarainen mille tahansa viprobuvaanille, koska on käytännöllistä polarisoida siihen, joka muuttaa itsen ja keskiparametreja, jossa on (kuten analogia). todellisesta esineestä) näen. Tsomussa on upea malli. Sinut voidaan nähdä katseenvangitsijana, ihanteellisena lajissaan, lähellä sitä mitä projektin tekijöille löytyy.

Käytännöllisin ennustemenetelmä - asiantuntija-arvio. Käytössä Dumka Є.І.Holostovoї "hinnan määritys Je doslіdzhennya vazhkoformalіzovanogo zavdannya, Jak zdіysnyuєtsya Shlyakhov formuvannya tyynyt (pіdgotovki visnovku) fahіvtsya, zdatnogo zapovniti nedolіk ABO nesistemnіst Informácie of doslіdzhuvanogo vallan svoїmi tietoa іntuїtsієyu, dosvіdom virіshennya podіbnih zavdan että riippuvuus terveyteen gluzd "...

On sellaisia ​​sosiaalisen elämän aloja, joilla on valitettavaa voittaa ennustusmenetelmiä, Okrimin asiantuntija. Hiljaisempien sfäärien edessä tarvitaan joka päivä riittävästi tietoa menneisyydestä.

Asiantuntijaarvioinnilla tulen joko sosiaalisesta, varastoelementistä tai komponenteista matalan sidosasennon varmistamiseksi, metodisia vimogeja.

Nasampered - arvio nykyisestä tilanteesta:

Virkamiehet, scho zumovlyuyut nezadovilny leiri;

Suuntaviivat, suuntaukset, uudet ominaisuudet koko tilanteen maalle;

Ominaisuudet, tärkeimpien varastojen kehittämisen erityispiirteet;

Robottien tyypillisimpiä muotoja voit auttaa heitä tekemään jotain.

Toinen virtalähde sisältää analyysin hiljaisen organisoinnin ja palvelujen suorituskyvystä sekä suorituskyvystä. Kehityksen tehokkuuden ja kehityssuuntien arviointi, arvosana kuntaneuvostossa.

Asiantuntijaarviointeja tekevät erityiset osaamiskeskukset, tieteelliset ja informaatio-analyyttiset keskukset, asiantuntijalaboratoriot, asiantuntijaryhmät ja asiantuntijat.

Asiantunteva robotiikkatekniikka sisältää matalat vaiheet:

On olemassa useita asiantuntijoita;

Ongelmia ilmaantuu;

On olemassa suunnitelma, että tunti tee itse;

Asiantuntijaarviointikriteerien kehittäminen;

Niiden menetelmien muodostuminen alkaa, joille suoritetaan tutkimuksen tulosten kiertoja (analyyttinen muistiinpano, "pyöreä tyyli", konferenssit, julkaisut, asiantuntijaarviot).

Otzhe, jonka sosiaalisesti ennustetaan spiraaliksi etenemismenetelmien perusteella, tärkeimmät ovat ekstrapolointi, malli ja tutkimus.

Talousennustemenetelmä

Talousennuste budjettimenetelmälle

Budjetointiprosessi є varaston taloussuunnittelu - budjetin laatimisprosessi taloudellisten resurssien kehittämistä varten.

Budjetointi on prosessi, jossa kannustetaan yrityksen budjetointia saman ajanjakson budjettien perusteella.

Budjetti - yksityiskohtainen suunnitelma yrityksestä lähimmälle ajanjaksolle, joka tulee myyntiin, mikä tahansa ja taloudellinen vitrati, kustannusten määrä, yrityksen saapumisen muoto.

Budjetti on jaettu kahteen päätyyppiin:

Toimintabudjetti, jonka lisään riville (virobnich) yrityksen toiminta;

Talousbudjetti, joka on taloudellisen suorituskyvyn ennuste.

Saapumis- ja vapauttamissuunnitelma on toimintabudjetin pääasiakirja. Paljastaa tietoa myynnin viruksen koosta ja rakenteesta, toteutuneiden tuotteiden ominaisuuksista ja taloudellisista tuloksista.

Talousbudjetti tallennetaan tiedon muodossa, jotta se voi kostaa saapumis- ja myyntibudjetille.

Yksi budjetin päävaiheista on kustannusten määrän ennustaminen.

Ruku kost_v:n budjetti on hintasuunnitelma pennimaksuille ja -maksuille. Budjettia kehitettäessä on tärkeää, että budjetti kiinnittää enemmän huomiota maksu- ja maksuaikaan, ei valtion toiminnan aikaan.

Yrityksen budjetin arvo avataan seuraavien toimintojen kautta:

Toiminnan suunnittelu sen varmistamiseksi, että yrityksen tavoitteet saavutetaan;

Erityyppisten toimintojen ja lisätuotannon koordinointi. Mielenkiintoinen sää työntekijöiden yhteisössä ja ryhmissä koko teollisuudessa;

Kaiken tasoisten hyvitysten stimulointi suorituskeskuksiensa tavoitteiden saavuttamiseksi;

Virtauksen ohjaus; suunnitellun kurinalaisuuden turvallisuus;

Kerivnikien näkyvyyskeskusten suunnitelman arvioinnin perusteet;

Kiitos uusille johtajille.

Saapumisesta ja taseesta saatujen virallisten äänien perusteella budjetti ei ole vakiomuotoinen, mikä on syyllinen suvoro dotrimuvatisyaan. Budjetti Tyyppejä ja lomakkeita voi olla rajoittamaton määrä. Budjetin muoto ja rakenne perustuvat seuraaviin tekijöihin: yrityksen toiminnan laajuus; valmiiden tietojen riittävyys ja saatavuus; yrityksen sääntelykehyksen standardit; jälleenmyyjän pätevyydestä ja tiedoista.

Taloudellinen ennuste tapausmyyntimenetelmälle

Talousennusteissa on kaksi päämenetelmää. Yksi niistä on budjetointimenetelmä - esitykset 3 menetelmäohjeen jakamisessa. Nagadaєmo, joka perustuu pennivirtojen käsitteeseen ja liiketoimintasuunnitelman taloudellisen osan analogiin.

Toista menetelmää kutsutaan "myynnistä mainonnan" (ensimmäinen muutos) tai "kaavan" menetelmäksi (muu muutos). Yogo perevagi - yksinkertaisuus ja ytimellisyys. Pysähdys yrityshankkeille, jotka kuluttavat nykyiset taloudelliset resurssit.

Virkamiehet, jotka kaatavat lisärahoituksen kuluttaman määrän:

Temposuunnitelmat toteutuksen kehittämiseksi;

Vyhіdniy rіvennі wіkorіstannya tärkeimmistä tehtävistä;

Pääoman (resurssien) tuotanto;

tuotteiden kannattavuus;

Osinkopolitiikka.

Menetelmä "laskeminen myyntiin" on menetelmä indikaattoreiden suhteelliseksi keskeyttämiseksi yrityksen suorituskyvyssä täytäntöönpanon muodossa.

Laskettu menetelmällä "lasketaan myynnistä" (käyttäen "kaava" menetelmää)

1. Talvivitrati, vaihtoomaisuus ja jatkuva sadonkäsittely lisääntyneellä myyntimäärällä yhdelle bulkkimäärälle, joka kasvaa puolivälissä tyylien ja bulkkien osalta. Hinta tarkoittaa, mitä ja nykyiset varat, ja nykyisestä passiivista tulee suunnitellun ajan kuluessa viruksen latausten määrä;

2. Liikevaihdon kasvun tehtäviin turvattavien pääkustannusten lukumäärän lisäys enintään:

a) yritysten teknologiset mielet;

b) todisteiden puuttuminen epävakaista perussyötöstä korvaa kohti ennustejakson aikana;

c) myös valtavirran aineellisen ja moraalisen väsymyksen tasolla;

3. Dovgostrokovy goiters'yazannya ja osakepääoma otettu ennuste on muuttumaton;

4. Kannattamaton tuotto ennustetaan urahuvannya-normien perusteella osingon nettotulon kasvulle ja toteutuneen tuotteen nettokannattavuudelle.

Ennustele perusjakson ilmoittamaton saapuminen ilmoittamattomaan saapumiseen ennustamalla nettotuloa ja tuottamaan osinkoja.

Taloudellisen ennusteen menetelmä

p align = "justify"> Taloudellisen ennustamisen menetelmien luokittelussa erityinen paikka on eri menetelmiä yhdistävien menetelmien yhdistelmä. Esimerkiksi kollektiiviset asiantuntija-arvioinnit ja mallintamismenetelmät tai asiantuntijoiden tilastolliset ja arvioinnit.

Tietona vikoristovutsya asiallisia ja asiantuntijatietoja.

Ennustemenetelmiä luokittelussa on muistettava, että ennustemenetelmien systematisointi lähtee liikkeelle juuri ennusteprosessista, tuon säännönmukaisuuden taloudellisista kehitysprosesseista.

Yhdellä silmäyksellä arvioinnit mahdollisista tuloksista ja ennakoivan tieteellisen ja teknisen kehityksen poluista, ennusteet voidaan luokitella kolmeen vaiheeseen: pre-day, ohjelmoitu ja organisoitu.

Edellisen ennusteen ennusteiden mukaan mahdollisten tulosten arvo tulevassa kehityksessä ja värähtelyssä ilman mahdollisia vaihtoehtoja yhdelle tai useammalle positiiviselle tulokselle. Joten esimerkiksi laskentatekniikan kehitys voidaan visualisoida koulutuksen kehittämisessä, lisääntynyt muisti loogisten mahdollisuuksien kirjosta.

Pääasiallinen meta-tsogo vaihe alan kehittämisessä laaja potentiaalisesti voimakkaita näkymiä, koska yksi ja sama määrä alhaisia ​​tieteellisiä ja teknisiä ongelmia, jotka odottavat leviämistä ennustetun ajan.

Ohjelmallinen näkökohta tarvittavien tulosten saavuttamismahdollisuuksien ennustamisessa; ochikuvannyh tunnin ajan ihon toteuttamista käytettävissä olevista vaihtoehdoista, luotettavuuden taso onnistuneesti saavutetussa tuloksessa tälle vaihtoehdolle.

Ennusteen organisoiva puoli sisältää järjestely- ja teknisten kutsujen kompleksin, mikä varmistaa, että tälle vaihtoehdolle ei saavuteta yksittäistä tulosta. Organisatorisessa näkökulmassa on lausunto valmisteltujen taloudellisten resurssien ja tieteellisen potentiaalin kertymisestä. Täällä muotoiltiin hypoteesi tieteen organisatoristen parametrien kompleksin kehittämisestä, annettiin arvio resurssien jakautumiskaaviosta ja suositellaan, että annettaisiin ennustejaksojen tieteellisen potentiaalin kehitysnäkymät.

Katso tieteellisen ja teknisen kehityksen vaihetta, huuda, aloita kompleksissa ja yhdessä.

Tilastolliset ennustamismenetelmät

Tilastollinen ennustusmenetelmiä nykyaikaisten matemaattisten ja tilastollisten ennustamismenetelmien metsästys aktiivisen datan perusteella (mukaan lukien ei-parametriset menetelmät, ennusteen tarkkuuden arvioinnin pienin neliösumma, adaptiiviset menetelmät, automaattisesti tallennetun tiedon menetelmät) laatikko, vivchenia ja stasis asiantuntijaennustemenetelmien imovinno-tilastollisen mallin teorian ja käytännön kehittäminen, mukaan lukien menetelmät osaaktiivisten asiantuntija-arviointien analysoimiseksi ei-numeeristen tietojen tilastoihin perustuen; mielen ennustusmenetelmien sekä taloudellisesti taloudellisten ja matemaattisten ja taloudellisten (sekä matemaattisten että tilastollisten ja asiantuntija-) mallien luettelosta yhdistettyjen ennustamismenetelmien kehittäminen, toteuttaminen. Tilastollisten ennustemenetelmien tieteellinen perusta - sovelletut tilastot ja hyväksymisteoria. Yksinkertaisimmat menetelmät vikoristien päivittämiseen annetusta tuntirivistä kesannoinnin ennustamiseen siten, että toiminto osoitetaan tunnin akselin pistemäärän lopussa. Samanaikaisesti kelloriviä tarkastellaan usein nykyisen mallin puitteissa, tehtaita (itsenäisiä muutoksia) esitellään vähintään tunnin ajan, esimerkiksi rahan hinta. Ajoitusrivi voi olla hyvin pieni. Pääasiallinen kehitys on interpolointi ja ekstrapolointi.

K. Gaussin 1794-1795 pienimmän neliösumman menetelmä yksinkertaisimmassa näkymässä (yhden tekijän lineaarinen funktio) s. .. Voit näyttää ruskealta kätyriläisten muunnoksen, esimerkiksi logaritmin, edessä. Useimmiten virkamiesten lukumäärälle valitaan pienimmän neliösumman menetelmä.

Pienimpien moduulien menetelmä, splainit ja muut ekstrapolointimenetelmät muuttuvat vakaammiksi, jos tilastollinen teho on useimmiten nopeampi. Kertynyt tieto inflaatioindeksin ennusteesta ja kissan hyvinvoinnista. Muutoksen reinkarnoitunut (logaritmi) - inflaation virtausindeksi näytti olevan korninen. Ennusteen tarkkuuden arviointi (zokrem, lisävälien avulla) - osa ennustemenettelyä on välttämätön. Nimeä ilkeä ja tilastolliset mallit kesannon uusimisesta, esimerkiksi on paras ennuste maksimitodennäköisyyden menetelmällä. Parametriset (normaaliapurahan malliin perustuvat) ja ei-parametriset arviot ennusteen tarkkuudesta ja ennusteet uusille (ulottuvuusteorian keskusrajalauseen perusteella) on hajotettu. Näin ollen ei-parametrisiä menetelmiä kahden tunnin rivien päällekkäisyyden (säätö) täydelliseen arvioimiseen on suositeltu tehotuotteiden teknisen tason ja vähittäiskaupassa esiteltyjen kilpailijoiden tuotteiden dynamiikan perusteella. markkinoida. Stagnantti on myös heuristinen lähestymistapa, joka ei perustu tilastoteoriaan: keskimerkityksien menetelmä, eksponentiaalisen tasoituksen menetelmä.

Bagatomirnan regressio, mukaan lukien ei-parametristen kasvuvauhdin arvioiden lukumäärä, on ennusteen tärkein tilastollinen väline. Ääneen, mutta epärealistista, se on epärealistista aborttien ja epäonnistumisten normaalista linjasta (pinta) regressiovikoristovuvati ei välttämättä. Normaaliuden vakiinnuttamiseksi on kuitenkin tarpeen ryömittää ensimmäiseen matemaattiseen laitteistoon, oppia lisää liikkumattomuusteorian laajasta Keskirajalauseesta, tiedon linearisointi- ja pelkistystekniikasta. Sen avulla voit suorittaa parametrien piste- ja intervalliestimoinnin, muuntaa annetun tiedon merkityksen nollasta ei-parametrisessa asetuksessa ennusteiden tekemiseksi. Vielä tärkeämpää on mallin riittävyyden uudelleenmuuntamisen ongelma sekä tekijöiden valintaongelma. Kuvaan kaadettu huhtikuun tekijälista on jo mahtava. Yogo bazhano nopeus, і okremiy asti tunti päivänä tehtävän valinnan menetelmiä "informatiivinen paljon merkkejä". Ongelma on kuitenkin edelleen varsin koskematon. Vyavlyayutsya ei-nuotaa efekti. Siten on todettu, että polynomin askelten arvioinnit, jotta voit tulla ilkeäksi, voivat olla asymptoottisia geometrisessa kasvussa. Lupaavat є ei-parametriset menetelmät silmämunan tiheyden ja säilytystilan arvioimiseksi silmämunan regressiotiheyden uusimiseksi. Naybіlsh zagalny johtaa tsіy galuzy otrimanі lisäsyistä ei-numeeristen kunnianosoitusten tilastoissa. Ennen nykyaikaisia ​​tilastollisia ennustemenetelmiä on olemassa myös autoregressiomalleja, Box Jenkins -mallia, järjestelmiä ja taloudellisia laitteita, jotka perustuvat sekä parametrisiin että ei-parametrisiin syötteisiin. Tilastotekniikan ruskeiden tietokoneiden värähtelyjen asymptoottisten tulosten tallentamisen mahdollistamiseksi kintseville (ns. "malikh"). Haju mahdollistaa myös monenlaisten mallien rakentamisen. Merkittävää on maksujen toistomenetelmien oikeellisuus (bootstrap-menetelmät). Ennustejärjestelmät, joissa on intensiivinen tietokonevalvonta eri ennustemenetelmien oppimiseksi yhden ennusteen automatisoidun työtehtävän rajoilla.

Ennustaminen tunnustusten perusteella, jotka voivat olla luonteeltaan ei-numeerisia, esimerkiksi yakisnyh-merkkien ennustaminen, ei-numeeristen tunnustusten tilastojen tulosten perusteella. Ennustamisen kannalta vielä lupaavampi on intervallitietoihin perustuva regressioanalyysi, joka sisältää itämisen, värähtelyn rationaalisen analyysin määrittelyn sekä epäselvän tiedon regressioanalyysin. Out-of-the-box regressioanalyysi ei-numeeristen tietojen tilastojen puitteissa Ennakoivan asiantuntija-arvioinnin käsittelyn pääasiallinen menettely on työllisyysasteen tarkistus, analyysiklusteri ja ryhmäideoiden siirto.

Rankingeja kääntävien asiantuntijoiden mielipiteiden ahdasmielisyyden tarkistus tehdään Kendallin ja Spirmanin arvokorrelaation lisäkonferenssin, Kendallin ja Smeetin sopivuuden rankingkonferenssin jälkeen. Paha käyttää parametrisia malleja nuorista tytöistä - Thurstone, Bradley Terri Luce - ja ei-parametrisia malleja lucianien teoriasta. Ruskea on ranzhuvanin kaventamismenettely ja luokittelu säänhimoisten biennaalien kannustamiseksi. Asiantuntijaryhmän asiantuntijaryhmän tulee päivän ajan suorittaa klusterianalyysi mahdollisimman läheisintä menetelmää käyttäen (automaattinen luokittelun käynnistäminen, kuvien tunnistus ilman rektoria). Lucianien luokittelu perustuu visuaaliseen ja tilastolliseen malliin. Vikoristovuyut kehittämismenetelmiä ja rohkaisua asiantuntijaneuvoston. Aritmeettisten keskiarvojen ja mediaaniarvojen menetelmät nähdään yksinkertaisuudessaan. Tietokonemalli mahdollisti useiden Kemenin median auktoriteettien perustamisen, jota usein suositellaan varakuninkaalle jakki pidsumkova (uzagalnenna, keskimmäinen) asiantuntijakomitean ajatus toisinaan, jos arvioita annettiin ranking-katsojassa.

Suurten lukujen lain tulkinta asiantuntijakokemuksen teorian ei-numeerisille termeille on seuraava: pidsumkova dumka stiiko, tobto. pieni muutos asiantuntijakomitean varaston muutoksille ja useiden asiantuntijoiden kasvulle lähelle "totuutta". Samalla on mahdollista nähdä asiantuntijoiden tulokset, näkee kuinka tulokset näkyvät, kaikki haju on riippumatonta, mutta se on sama tapa ajatella lauluarvoa. Tietyille ennustepäälliköille on tarpeen luokitella riskitekijät, laatia arvio tietylle riskille, suorittaa riskin strukturointi, syiden puun syntyminen (parhaassa termologiassa ideapuu) ja perintöpuu

Keskeisille yrityksille є pobudov ryhmä- ja julkiset indikaattorit, esimerkiksi kilpailukyvyn ja laadun indikaattorit. Rizicin on kyettävä ennustamaan hyväksyttyjen päätösten taloudellista periytymistä, kilpaillussa arviossa elävien ihmisten käyttäytymistä, uusia taloudellisia ajatuksia ja Venäjän makrotaloudellista kehitystä, ekologista, teollista teknologiaa Nykyaikaiset tietokonetekniikat ennustamiseen perustuvat interaktiivisiin tilastoihin ennustusmenetelmiä taloudellisten tietojen, jäljitelmien (mukaan lukien tilastollisen testausmenetelmän tallennuksen perusteella) sekä taloudellisten ja matemaattisten dynaamisten mallien rekisteröinti sekä käyttää asiantuntija-, matemaattisia ja tilastollisia lohkoja ja malleja.

Asiantuntevat ennustusmenetelmät

Asiantuntija - pätevyysasiantuntija, jota voidaan käyttää arvioiden ja ennusteiden laatimiseen. Asiantuntijaryhmä - asiantuntijaryhmä, listat laulusääntöjen mukaan. Asiantuntijaryhmän asiantuntijan arviota annetusta ennusteesta kutsutaan asiantuntijaarvioksi; ensimmäisessä termi "yksittäinen asiantuntija- (ennuste)arviointi" on voitollinen ja toisessa - "kollektiivinen asiantuntija-(ennuste)arviointi". Asiantuntijan henkilöstö liittyy ammatillisen tietämyksen tuntemiseen, luotettavien arvioiden käyttöönottoon ja tuntemiseen sekä hänen osaamisensa karakterisoinnin ennusteeseen. Ostannya maє kіlkіsniy zahіd, pätevyysnimikkeet kofіtsіntom. Sama koskee asiantuntijaryhmää: asiantuntijaryhmän pätevyys on perusta luotettavien, asiantuntijoiden yleisen mielipiteen mukaisten arvioiden ja ennusteiden tekemiselle; asiantuntijaryhmän osaamismaailma muodostuu asiantuntijaryhmän PR-osaamisen perusteella, joka on kirjattava ennen ryhmää.

Asiantuntijaennustemenetelmä - asiantuntijatietoon perustuva ennustemenetelmä. Asiantuntijamenetelmän tarkastelun validiteetin teoreettista puolta tukee se, että metodologisesti oikea asiantuntija-arvion tarkastelu tyydyttää uuden tiedon pätevyyden kaksi vierasmielistä kriteeriä: tarkkuuden tulos. Taulukoissa on esitetty tärkeimpien asiantuntijamenetelmien nimet ja lyhyet ominaisuudet, joita voidaan käyttää sosiaalisten ja taloudellisten ennusteiden kehittämisessä.

Katso rivianalyysi

Tuntirivien analysoinnin syklit, menetelmät ja vaiheet

Käytännössä vartiorivin käyttöönotto vallan siirtämiseen useille ihmisille ja visnovkan hylkääminen ymovirn_sny-mekanismista, joka on rivin alkuperä. Aikasarjan pääjaksot ovat seuraavat:

Kuvaus useiden puristettujen muotojen ominaispiirteistä;

Pobudova kellosarjan mallit;

Profetia maybutnіh merkityksestä aiempien varoitusten perusteella;

Aikasarjaa synnyttävän prosessin hallinta värähtelevien signaalien avulla ja eteenpäin vieminen epäystävällisistä tapahtumista.

Asetettujen tavoitteiden saavuttaminen voi johtua kaukana sijaitsevien kunnianosoitusten avioliitosta (varovaisuuden triviaalisuuden puute), vaan myös tunnin pikkuhiljaisuudesta tilastolliseen rakenteeseen.

Järjestyksen muutos sanelee maailman merkityksen tuntirivien analyysin vaiheiden jälkeen:

graafinen esitys ja kuvaus käyttäytymisestä numerossa;

tavallisten, ei-roikkuvien varastorivien näkeminen ja käynnistäminen, makuulla joka tunti;

viimeistä yksityiskohtaa myöten varaston vahtirivissä, joka on kadonnut näkyvistä tavallisen varaston;

pobudova (підбір) matemaattiset mallit varastotyypin ja uudelleenmuuntamisen ja riittävyyden kuvaamiseksi;

ennustetut potentiaaliarvot ovat alhaiset.

Kellosarjoja analysoitaessa käytetään erilaisia ​​menetelmiä, eniten laajennuksia є:

Korrelaatioanalyysi, ominaispiirteet ovat vähäisiä;

spektrianalyysi, jonka avulla voidaan tuntea tarkkailurivin määräaikaisvarastot;

Tasoitus- ja suodatusmenetelmät, jotka on suunniteltu kellorivien luomiseen uudelleen suurtaajuus- ja kausivaunujen visualisoinnin avulla;

ennustusmenetelmiä

Kellosarjan rakenneosat

Se tarkoittaa, että kellosarjan mallissa on kaksi päävarastoa: determinated ja vipadkov (kuva 1). Määritetyltä varaston tarkkailuriviltä tulee numeerinen arvo, jonka elementit lasketaan laulusäännön mukaan tunnin t funktiona. Annetusta rappeutuneeksi varastoksi muuttuneena voimme poimia nollan ympärillä virtaamaan alkavan rivin, joka toisessa rajapisarassa edustaa höyryjen olemusta ja toisessa - sileää kolidaarista ryppyä. Suurin osa tulevaisuudesta on keskimmäistä: epäsäännöllisyys ja säännöllinen systemaattinen vaikutus, viimeisten jäsenten kertyminen on vähäistä.

Varastossa on määrätty varasto, siinä on useita rakenneosia:

Trendi g, joka on sujuva muutos prosessissa useiden tekijöiden kertymisen tunnissa. Tällaisten talouden virkamiesten jakin perä voidaan kutsua: a) väestön demografisten indikaattoreiden muutokseksi (määrä, rakenne); b) teknologinen ja taloudellinen kehitys; c) kasvaa elävänä.

Kausivaikutus, rajapinnat ilmeisistä tekijöistä johtuen, jotka toimivat syklisesti alusta asti kotona määräajoin. Monilla niistä on iso tunnin mittakaava (esim. keskellä rock є vuodenajat, sidottu rockin tuntiin, neljänneksiin, kuukausiin) ja samoissa kohdissa peräkkäin voi tapahtua nopea muutos.

Lähetetty osoitteessa Allbest.ru

...

Lisää asiakirjoja

Talousennusteen ydin, tärkeimpien välitysmuotojen ominaisuudet. Sisäisen ja ulkoisen älykkyyden siirto. Katso ennusteet ja ennusteteknologiat. Ennustemenetelmät: asiantuntija, tilastollinen, yhdistetty.

robottikurssi, lisäyksiä 22.12.2009


Vivchennya-menetelmät kehityksen ennustamiseen: ekstrapolointi, tasapaino, normatiivinen ja ohjelma-kohdemenetelmä. Asiantuntijan robotiikan esijärjestelyt, kyselylomakkeiden ja asiantuntija-arviointitaulukon laatiminen. Ennustamisen matemaattisten ja tilastollisten mallien analyysi.

robotin ohjaus, lisäyksiä 19.6.2011


Ymmärtäminen, tuon ennustemenetelmän toiminnot - tieteelliseen perustuva arvio kohteen mahdollisuudesta tulevaisuudessa, vaihtoehtoisista tavoista ja ehdoista saavuttaa. Ennustemenetelmien luokittelu: sosiaalinen synergia, "ideoiden kollektiivinen generointi".

robottikurssi, lisäyksiä 10.3.2011


Ymmärrä pääasiallinen olemus ennustamisen alalla. Luokituksen merkit, tämän ominaisuuden ennusteet. Ekstrapolatiivinen ja vaihtoehtoinen meno. Tilastolliset ja asiantuntijamenetelmät, Zm_st että vaihe rozrobki suunnitelma zbutu.

tiivistelmä, lisäykset 25.1.2010


Yhteiskunnallisen ja taloudellisen ennustejärjestelmän rakenteen olemus, ennusteiden näkeminen ja mahdollisuudet toimittaa niitä yritykselle. Palaa takaisin yrityksen toimintasuunnitelmaan, їkh іх рівні tuo merkki. Asiantuntijamenetelmät, ennustuspolut.

tiivistelmä, lisäykset 27.6.2010


Ennakoinnin ydin on jakkimenetelmä pre-row-ennusteelle. Ennakointimenetelmä, kuinka jäädä jumiin ennakointiin. Kriittiset teknologiat, asiantuntijapaneelit. Yrityksen ennakoinnin piirteet. Zasosuvannya menetelmä yritysten teknologisiin "tiekarttoihin".

kurssirobotti, lisäyksiä 26.11.2014


Ennustamisen pääongelmien, viestintämenetelmien tuntemus. Sujuvat ennustemallit. Osaälyn lähestymistapojen analyysi: biologinen analogia, kuvitteellisten, hybridimenetelmien arkkitehtuuri. Robottiohjelmat hermoaitojen ennustamiseen.

robottitutkinto, lisäykset 27.6.2012


Ennustemenetelmät, kuten vikoristovyutsya innovaatioiden hallinnassa. Vimiryuvanin asteikot ja menetelmät asiantuntija-arvioinnissa. Kokeen järjestäminen ja suorittaminen. Asiantuntijakohtaisiin arvioihin perustuvien julkisten arvioiden hylkääminen, mielipidetutkimukset.

robottikurssi, lisäyksiä 7.5.2013


kurssirobotti, lisäyksiä 24.12.2011


Ennusteen ja suunnitelman ymmärtäminen. Mikä on tärkeää ennustaa. Rіznі tyypit ei-arvot. Luokittelukriteerit suunnittelua varten. Perustekniikat ja suunnittelu. Ennustamisen perusmenetelmät. Jakin hallintaratkaisun suunnittelu.

Pöytä Excel katseenvangitsijan visuaalisilla tiedoilla (kuva 2.33).

Pieni. 2.33. Pöytä Excel datan kanssa

Kellosarjoja analysoitaessa käytetään laajasti graafisia menetelmiä. On syytä huomata, että kellorivin taulukkonäyttö ja ominaisuuksien kuvaus on useimmiten huonosti perillä prosessin luonteesta ja tuntirivin kaavion mukaan kelloriviä on mahdollista muuttaa. , jotka voidaan samalla muuntaa lisätoiminnoiksi. Graafinen analyysi useista kutsuu tehtävän suoraan toiseen analyysiin.

Keskialueen A2 näkyvä alue: K2 ja vikoristikomento Kaavio välilehdet Lisää(kuva 2.34), zbuduєmo-graafi (kuva 2.35).

Pieni. 2.34. Tab Lisää... Komento Kaavio

Pieni. 2.35. Kaavio - Autojen myynnin dynamiikka

Ennen kuin lisäät trendiviivan, muokkaa enemmän grafiikan kopiota, jotta trendiviivan ihotyyppiä kehotetaan lisäämään viereinen grafiikka. Trendiviivan lisäämiseksi napsauta hiiren oikealla painikkeella jotakin annetun kaavion arvoista ja valitse komento Anna trendille viiva, Jakki on esitetty kuvassa. 2.36.

Pieni. 2.36. Komento Anna trendille viiva

kontekstivalikko

Dialogi-ikkunassa Muotoile viiva trendin mukaan(Kuva 2.37) trendiviivan tyyppiä väristetään ja vaihtoehdot aktivoituvat näytä rivnyannya kaavioissaі Laita kaavioon approksimation validiteetin arvo.

Pieni. 2.37. Viivan trendin värinät parametrit

Tämän seurauksena voimme tunnistaa loukkaavan muodon kuvaajat (kuva 2.38-2.).

Pieni. 2.38. Viivan tyypistä trendiin - Linja

Pieni. 2.39. Viivan tyypistä trendiin - Logaritminen

Pieni. 2.40. Viivan tyypistä trendiin - Polinomialna

Pieni. 2.41. Viivan tyypistä trendiin - Vaihe

Pieni. 2.42. Viivan tyypistä trendiin - Eksponentiaalinen

Toisen askeleen polynomin likimääräinen funktio on paraabeli, vähemmän arvoisia fragmentteja R 2= 0,9905, trendin ja motivaation tyypin mukaan ennuste on kaksinkertainen edellä (kuva 2.43). Sovellukseen on ennustettu myytyjen autojen määrä 11 ja 12 autolla (kuva 2.44).

Pieni. 2.43. Ennuste on asetettu kahdelle jaksolle eteenpäin

Pieni. 2.44. Ennuste kaksi jaksoa eteenpäin

Ennusteen aikaansaamiseksi voit myös käyttää tilastofunktiota TENDENCY. Muista L1:n alue: M1, numeroiden 11 ja 12 mukaan. Osa TENDENCY-toiminnosta kyllä, viitteitä on paljon, ennen ilmoitusta on nähtävä indikaatioalue, L2:n tapauksessa M2 . Vikoristovycha-painike Päätoiminnot, Viklicaєmo -dialogiikkunan toiminnot ja muistiin tallennetut argumenttikentät, kuten kuvassa. 2.45.

Pieni. 2.45. Tilastofunktio TREND

Syötetyn kaavan lopun jälkeen: = TREND (B2: K2; B1: K1; L1: M1) Ctrl + Vaihto + Enter.

Kuvan lukemien laskemisen tulos. 2.46.

Peruutimme tulevan ennusteen, jos yhtiö pelasti autojen myynnin dynamiikan, niin 11. päivänä myytiin 78 autoa ja 12. päivänä 84 autoa.

Lineaarinen regressio

Taulukoissa on kaksi aikasarjaa: ensimmäinen edustaa liikepankkien tuloa ( Omistaa), toisella rivillä on pankin korko oikeushenkilöitä hyvittäessä ( NS) samalle ajanjaksolle (taulukko 3).

Vaaditaan:

1. Rakenna yksitekijäinen regressiomalli;

2. Arvioi tulot pankille annetuilla (itsenäisesti hyväksyttävillä) koroilla;

3. Kuvittele graafiset tiedot, mallin tulokset.

Taulukko 3

Taulukko, jossa on tiedot Excel maє tällainen viglyad (kuva 2.47).

Pieni. 2.47. Tietotaulukko

Mallin parametrien laskemiseen voidaan käyttää tämän tyyppistä taulukkoa (kuva 2.48).

Pieni. 2.48. Rozrakhunkov-pöytä

Taulukko on vigleadin kaavojen ilmaisutilassa, joten kuten hyökkäävässä kuvassa 1 on esitetty. 2.49.

Pieni. 2.49. Rozrakhunkovin pöytä hallinnossa

Kaavojen merkintä

Commerka С19 ja С20 ovat ottaneet käyttöön kaavat parametrien laskemiseen a 1і a 0(Kuva 2.50):

Pieni. 2.50. Kaavat parametrien laskemiseen a 1і a 0

Parametrien arvot näkyvät kuvassa. 2.51.

Pieni. 2.51. Parametrien arvot a 1і a 0

Tulojen ehtymisen malli perustuu koron koron arvoon:

Tulojen kasvattamiseksi 30 prosentin korolla on ilmoitettava arvo NS Leikkaan mallin pois.

Komirku C22 esitteli seuraavan kaavan (kuva 2.52):

Pieni. 2.52. Kaava ennustetun tulon laskemiseksi

Saapumisen ennustearvo on 13 marjakuusia. hieroa. (Kuva 2.53).

Pieni. 2.53. Saapumisennuste

Rosrahumo ylijäämätaulukko (kuva 2.54).

Pieni. 2.54. Ylijäämäpöytä

Ylijäämätaulukko silmälasien kaavojen esitystavassa (kuva 2.55).

Pieni. 2.55. Ylijäämätaulukko kaavojen esitystavassa

Regressioviivan lähdön suuruus lasketaan seuraavalla kaavalla:

Yritys C38 on ottanut käyttöön kaavan näytön koon laskemiseksi generoidun matemaattisen funktion CORIN luettelosta (kuva 2.56).

Pieni. 2.56. Matemaattinen funktio CORIN

Näytön kooksi regressioviivasta tulee 3.4401 (kuva 2.57).

Pieni. 2.57. Regressioviivasta palautumisen suuruus

Hyökkäysvaiheessa ennusteen yläraja ja alaraja nousevat. Nopeatempoiseen intervalliin seuraavalla kaavalla:

,

yaka esiteltiin C40-huoneeseen.

Coefition t aє taulukkoarvot t- Opiskelijan tilastot tietylle samalle arvolle a Tämä numero on varoitus. Aseta vain ennustetun arvon arvo saman aikavälin keskelle, joka on 90 % ( a= 0,01), vapausaskeleiden lukumäärä df= 10-1-1 siis t a=1,8595.

U:n arvo = 6,804 (kuva 2,58).

Pieni. 2.58. Saman välin koko

Ylemmän ja alemman ennusteen välistä projisointia varten kaavat lisätään C42- ja C43-yhdistelmäruutuihin, jakki on esitetty hyökkäävässä kuvassa. 2.59.

Pieni. 2.59. Kaavat rozrahunku välillä ennuste

Ennusteen yläraja on 19,81 marjakuusi. hiero., Alempi - 6,20 marjakuusi. hieroa. (Kuva 2.60).

Pieni. 2.60. Ennusteen välinen arvo

Taloudellisten tietojen ja mallin tulosten kaavio on esitetty kuvassa. 2.61.

Pieni. 2.61. Parillinen regressiomallikaavio

Mallin parametrien laskemiseen on mahdollista lisätä tilastollisia toimintoja, kuten INCLINE, VIDRIZOK, LINIJN, STOSHUKH ja IN.

SLOPE-funktio laskee regressioviivan kasan käytetyllä parametrilla a 1.

VIDRISOK-funktio luettelee parametrin a 0.

Function Linear laskee rikoksen ja parametrit yhdessä tunnissa. Ennen funktion käyttöönottoa on tarpeen nähdä näkymän valikoima (kaksi vaihtoehtoa) ja muistaa funktion argumentit, näppäinyhdistelmä Ctrl + Vaihto + Enter.

STOSHUH-funktio laskee standardin anteeksi, sovellukselle arvon S y.

Dialogi-ikkuna syöteargumenteista luodussa tilastofunktiossa SLOPE on esitetty kuvassa. 2.62.

Pieni. 2.62. Tilastofunktio FIND

Dialogi-ikkuna generoidussa tilastofunktiossa VIDRIZOK argumenttien johdannosta on esitetty kuvassa. 2.63.

Pieni. 2.63. VIDRIZOKin tilastollinen toiminta stimuloituu

Dialogiikkuna indusoidussa tilastofunktiossa Lineaarinen syöteargumenttien kanssa on esitetty kuvassa. 2.64.

Pieni. 2.64. Tilastofunktio Lineaarinen on lisätty

Dialogi-ikkuna generoidussa tilastofunktiossa STOSHUH argumenttien käyttöönoton vuoksi on esitetty kuvassa. 2.65.

Pieni. 2.65. STOSHUH:n tilastollinen toiminta stimuloituu

Luoduista tilastofunktioista laskennan tulos on esitetty kuvassa. 2.65.

Pieni. 2.66. Luotujen tilastofunktioiden laskennan tulos

Myös mallin indusoimiseksi voit vikoristovuvaty in vudovanija toolkit Analyysipaketti Regressio... Kaikille talletuksiin osallistuville Dani värinä komento Danikhin analyysi(Kuva 2.67).

Pieni. 2.67. Tab Dani... Komento Danikhin analyysi

Dialogiikkunassa se ilmoitettiin. Danikhin analyysi värisevä instrumentti Regressio(Kuva 2.68).

Pieni. 2.68. Dialogi-ikkuna Danikhin analyysi.

Instrumentti Regressio

Muista dialogi-ikkunan argumentit Regressio Jakki on esitetty kuvassa 2.69.

Pieni. 2.69. Parametrit työkaluun Regressio

Excel Luo luettelo puheluista nähdäksesi seuraavat taulukot:

· Regressiotilastot (kuva 2.70);

· Dispersioanalyysi (kuvat 2.71 - 2.72);

· Ylijäämätaulukko (kuva 2.73),

sekä luoda kaavio ylijäämästä (kuva 2.74).

Pieni. 2.70. Regressiotilastot

Pieni. 2.71. Dispersioanalyysi

Pieni. 2.72. Dispersioanalyysi. suorituskyvyn arvo

Pieni. 2.73. Vivedennya ylijäämä

Kaavio ylijäämästä ma such viglyad (kuva 2.74).

Pieni. 2.74. Kaavio ylijäämästä

Voitonpäivänä parillisen regression kertoimien arvo a 1і a 0 Ne aloitettiin kolmella tavalla: pienimmän neliösumman menetelmällä, lisätilastofunktioiden avulla ja työkalulla. Regressio... Iho-ongelmissa tunnistetaan sama tulos, joten voidaan puhua parametrien koon oikeellisuudesta.

Tuntisarjan ennustamismenetelmä

1. Ennuste jakin zavdannya analyysi tuntirivistä. Determina ja vypadkovo varastot: tapoja nähdä ja arvioida.

Ennustaminen on tieteen hinta uusien tapojen kehittämiselle ja tapahtumien ja prosessien kehityksen tuloksille, prosessien mittareiden arviointi yhä useammalle tulevalle kehitykselle.

Käärmeestä tulee ilmentymä (prosessi), joka on spontaani, jolle on tunnusomaista samat parametrit x1, x2,…, xt,…, tunnin viimeisellä hetkellä. Tämä on elämän loppu, jota kutsutaan tiimitunniksi lähistöllä.

Kellarivien analysointi on yksi ennustamistieteen lajeista.

Heti kun tarkastellaan useita prosessin ominaisuuksia, kannattaa puhua paljon ajasta ja aikasarjoista.

Deterministisen (säännöllisen) varaston tuntiriviltä x1, x2,…, xn ilmestyy numeerinen sarja d1, d2,…, dn, alkiot, jotka lasketaan laulusäännön mukaan tunnin t funktiona.

Heti kun määrätietoisia varastoja on useita, osasta tulee kaoottinen. Її kutsutaan vipadkovyn komponentiksi ε1, ε2,…, εn.

Kellosarjan leviämismallit määrityksiin ja vipadkovukomponentteihin:

1. Lisäainemalli:

xt = dt + εt, t = 1, ... n

2. Kerroinmalli:

xt = dt εt, t = 1, ... n

Multiplikatiivisena prologaritmimallina voidaan hyväksyä additiivinen malli logaritmille xt.

Määritetyt komponentit katso:

1) Trendi (trt) on ei-syklinen, sujuvasti muuttuva komponentti, joka kuvaa aiemmin valmistettujen tekijöiden puhdasta sisäänvirtausta, jonka vaikutus tunnistetaan askel askeleelta.

2) Kausikomponentti (St) - prosessien toistettavuus tunnissa.

3) Syklinen komponentti (Ct) on suhteellisen laskun triviaalijakson alku.

4) Interventio - sata lyhyttä tuntia virtaa aikariville.

Trendin mallit:

- Rivi: trt = b0 + b1t

- Epälineaariset mallit:

polynomi: trt = b0 + b1t + b2t2 +… + bntn

logaritminen: trt = b0 + b1 ln (t)

logistiikka:

eksponentiaalinen: trt = b0 b1t

parabolinen: trt = b0 + b1t + b2t2

hyperbolinen: trt = b0 + b1 / t

Trendi on voittolinjan ennakkoennusteelle.

Trendin näkeminen:

1) Pienimmän neliösumman menetelmä (tunti - kerroin, tuntirivi - kesanto):

xti = f (ti, θ) + εt i = 1, ... n

f - trendifunktio;

θ - ei kellosarjan parametreja.

εt - neliö ja samankokoinen.

Funktion minimoimisen lisäksi voit tuntea parametrit θ.

2) Toimijoiden pysähtyminen

Kausivaikutusten näkeminen

Olkoon m - jaksojen lukumäärä, p - jakson arvo.

St = St + p, mille tahansa t:lle.

1) Kausikomponentin arvio

a) Kausitehokkuus trendissä

Additiiviselle mallille xt = trt + St + εt arvio:

Jos se on tarpeen, jos kausivaikutusten määrä on 0, siirry pisteytettyihin kausivaikutusten arvioihin:

Kertovaan malliin xt = trt * St * εt:

b) Selvyyden vuoksi syklisten komponenttien sarjassa (keskiarvon menetelmä)

Idea menetelmälle: lähtevän verenpaineen dermaalinen merkitys korvataan keskiarvoilla tunnin välein, ennen kuin illallista täristetään pitkään. Tärinäväli nibi kovzak vdovzh rivi.

Kovzne-keskiarvo mediaanille zgladzhuvanny: t = keski (xt-m, xt-m + 1, ..., xt + m)

Aritmeettisella keskiarvolla zgladzhuvannі:

xt = 1 / (2m + 1) (xt-m + xt-m + 1 +… + xt + m), kun p on mies,

xt = 1 / (2m) (1/2 * xt-m + xt-m + 1 +… + 1/2 * xt + m), jossa p on pariton.

Additiivisessa mallissa xt = trt + Ct + St + εt.

Merkityksen yksinkertaistamiseksi: ehkä arvojen numerointi yhdestä, vaihtoehtoisesti tulosrivin numerointi siten, että arvo x on annettu termillä xt.

- keskiarvo ajanjaksolta p, xt:n kehottama.

Kertova malli - siirry kohtaan logaritmit ja korjaa kertova malli.

xt = trt Ct St εt

yt = log xt, dt = log trt, gt = log Ct, rt = log St, δt = log εt

yt = dt + gt + rt + δt

2) Elävät kausiluonteiset komponentit (kausiluonteinen virivnyuvannya)

a) Kausikomponentin arvioiden ilmeisyyden vuoksi:

Additiivisen mallin osalta on hyvä idea tuoda tähkäarvot useisiin kausiarviointeihin.

Kerroinmallissa - muuten, tähkäkilpailujen määrää lisätään useilla arvioilla jokaiselle kaudelle ja kerrotaan 100%.

b) Toimijoiden pysähtyminen

de B - operaattori zsuvu takaisin.

Eri järjestyksen määrätty operaattori:

Yaksho BP kostaa välittömästi trendin ja kausikomponentin, mikä näkyy yksinkertaisten ja kausiluonteisten vähittäiskaupan toimijoiden päivän jälkeisen tarjonnan lisäksi. Suttuvian järjestys ei ole:

3) Ennuste kausiluonteiselle lisäkomponentille:

Lisäainemallille:

Kerroinmalli:

2. Kellosarjan mallit: AR (p), MA (q), ARIMA (p, d, q). Mallien tunnistaminen, parametrien arviointi, mallin riittävyyden eteneminen, ennustaminen.

Kuvaamaan kellosarjan komponenttien laatua, prosessin ymmärtämisen todistaja.

Prosessilla x (t), joka on annettu T:n joukolle, kutsumme funktiota t, joka on ihon t є arvo arvon mukaan.

Vypadkovin prosesseja, joissa imovіrnіsnі teho ei vaihtele tunnissa, kutsutaan paikallaan (matochuvannya ja varianssi - vakio).

Kiinteän kellosarjan Jak-mallia käytetään useimmiten näyttämään:

Kovzne tarkoittaa;

Їхні combіnatsії.

Stacionaarisuuden sovittamiseksi ylijäämä ja varianssin estimaatit ovat pieniä:

Vibirkovin autokorrelaatiofunktio (korrelaatiokaavio);

Yksityinen automaattinen korrelaatiotoiminto.

Tule εt - kovan melun prosessi, tobto. Tuntien t hetkillä εt:n arvoissa ne kuitenkin jakautuvat samalla tavalla parametreilla M (εt) = 0, D (εt) = σ2 = const. Todi:

Prosessin tyyppiä x (t) keskiarvoista μ kutsutaan kertaluvun p autoregressioprosessiksi (AR (p)), koska uudella prosessilla sitä pidetään seuraavasti:

x (t) -μ = α1 (x (t-1) - μ) + α2 (x (t-2) - μ) +… + αp (x (t-p) - μ) + εt

Prosessin tyyppiä x (t) kutsutaan keskimääräisen kertaluvun q (MA (q)) prosessiksi, ja uudentyyppiselle prosessille voidaan käyttää seuraavaa:

x (t) = εt + β1 εt-1 +… + βq εt-q

Tiettyä prosessia x (t) kutsutaan prosessiksi, jossa on autoregressiivinen keskimääräinen järjestys p:ssä ja q:ssa (ARMA (p, q)), samoin kuin prosessin uudelle kävijälle:

Epätyypilliset tekniset ja taloudelliset prosessit voidaan kuvata muunnetulla ARMA-mallilla (p, q). Nähdäksesi trendin voit valita vähittäiskauppaoperaattorin.

Älä anna kunnianosoitusta kahdelle viimeiselle arvolle U = (..., U-1, U0, U1, ...) і V = (..., V-1, V0, V1, V2, . ..) niin, scho:

Tarkoittaa

tarkoittaa і jne.

Todi-prosessit AR (p) näkyvät katsojassa,

MA (q): ,

ARMA (p, q):

B voi olla voittaja vähittäiskaupan toimijana, tobto.

vastaavasti V = (1-B) U

Eri tilaukseen:

z = (1-B) V = (1-B) 2U

de on kertaluvun d operaattori; x = (1-B) dx.

Mallin tunnistaminen perustuu parametrien p, d ja q tärkeyteen. Mallin tunnistamiseen є yksityisten autokorrelaatioiden (ACF) ja yksityisten autokorrelaatiofunktioiden (PACF) kaavioita.

ACF. ACF:n k:s jäsen alkaa seuraavalla kaavalla:

(*)

Parametria k kutsutaan viiveeksi. Käytännön k< n/4. График АКФ – коррелограмма. Если полученный ряд остатков нестационарный, то по коррелограмма можно определить причины нестационарности.

CHAKF:n arvo on tietää, virishuchi Yula-Walker järjestelmä, vikoristoyuchi on ACF:n arvo

Yule - Volcker-järjestelmä:

R1 = a1 + a2 * r1 + ... + ap * rp-1

r2 = a1 * r1 + a2 +… + ap * rp-2

………………………………..

rp = a1 * rp-1 + a2 * rp-2 +… + ap

Pislya visualisointi useita ja näkyvä trendi tarkastella ACF. Koska ACF:n kaaviolla ei ole taipumusta kadota, se on ei-stationaarinen prosessi (malli ARIMA). Korelogrammin kausittaisen roiskeen ilmeisyyden vuoksi kostaaksesi jaksolliset roiskeet, pyydä jakson kestoa. Katso 1., 2., ... k:nnen kertaluvun eroja, niin kauan kuin rivi ei muutu paikallaan, vain parametri d = k (kutsu k on enintään 2). Siirry kiinteän mallin tunnistamiseen.

Kiinteät mallit:

ACF tasaisesti hajoava;

CHAKF ajella lazi p.

ACF-parranajo laserilla q.

CHAKF hajoaa tasaisesti.

Parametrien estimointi metreinä, ai-mallit AR (p):

Jakin arvio m voi ottaa BP:n keskiarvon

Ai:n arvioimiseksi tiedämme korrelaation X:n (t) ja X:n (t-k) välillä:

Rivnyannya rk:n kotiratkaisu

Anna ominaisen ryvnyannyan juuren kasvaa. Todin kodin ratkaisut voi tallentaa vigliadissa:

Kiinteän viplivayn, kaivon tarjoaminen | λi |<1.

Kuinka kirjoittaa yhtälö (**) kun k = 1, 2, 3 ..., voimme tunnistaa Yule-Worker-järjestelmän AR:lle (p) prosessiin:

r1 = a1 + a2 * r1 +… + ap * rp-1

r2 = a1 * r1 + a2 + ... + ap * rp-2

………………………………..

rp = a1 * rp-1 + a2 * rp-2 +… + ap

Weirishauchi järjestelmä a1, a2 .... ap, voimme hyväksyä parametrit AR (p).

Mallin MA (q) parametrin βi estimointi:

MA (q) -prosessille | k | > q Cov = 0.

Cov = s2 * (bk ​​​​+ b1 * bk + 1 + b2 * bk + 2 +… + bq-k * bq)

Ma viglyadin Zvidsy-autokorrelaatiofunktio:

(***)

Arvioida bi:n suorituskykyä kuvailemalla lentoradan kehitystä isnu kilka shlakhiv. Ei niin yksinkertaista:

Tunne suorituskykysuhde kaavalle (*). Z-järjestelmät (***) saavat epälineaaristen rivnyaanien järjestelmän bi:n merkitykselle. Vona käyttää iteratiivisia menetelmiä.

Ennustaminen. Ennustuksessa on tarpeen korjata BP:n arvon määritys kaavoille, jopa enemmän kuin є, ja sitten lisätä arvon määritystä aiemmin valitulle mallille ja nopeuttaa arvon määritystä kaavojen arvolla. tietyt arvot.

3. Ennustaminen kappalehermoaitojen avulla, vikon-menetelmällä.

Matemaattisten rakenteiden kehittäminen hermoaitojen (NN) avulla yhdistetään NN:n polun avulla lukujen kehittämisen avulla.

Bagatosharovoy-hermoston kehystys alkaa takaisin etenemällä.

Kappaleen neuronimalli

de xi - Tulosignaalit,

ai - suorituskykyominaisuudet (const), joita prosessi käyttää,

F - aktivointifunktio, se ei ole lineaarinen, vanhemmissa malleissa se voi olla erilainen. Esimerkiksi "sigmoide":

Neuraalikehyksen signaalirakenne:

Prikhovanih-pallot voivat olla piikki, johon SR on bagatosharova.

- Vakiosignaalien vektori (bazhanih)

yi - todellisten (lähtevien) signaalien vektori

xi - Vektoritulosignaalit.

Navchannya-strategia "navchannya opettajan kanssa"

Crocs-tyypit:

1) Vibrati Chergov muutaman ensimmäisen päässä.

x - tulovektori;

- Sinulle lähtevä (outbound-vektori).

Lähetä tulovektori x CP:n tuloon.

2) Laske suojauksen y lähtö - todellinen lähtösignaali.

Edessä esityksen aij ja bij autot on asetettu melko korkealle tasolle.

3) Laske summa (anteeksi):

4.)

5) Toista vaiheet 1-4.

Prosessi toistetaan hiljaiseen juhlaan asti, jolloin haudan jättäminen koko pääjoukolle ei muutu vaadittuun arvoon.

Siirry eteenpäin signaaliin X ruudukossa:

Lähtökohtana on pariskunta. Ensimmäisestä korjattuun ihopalloon laske Y: Y = F (X A),

de A on wagi sharu matriisi;

F - aktivointitoiminto.

Luettelo - pallo pallolta.

Zvorotnyn armahduksen kulku SR:n mukaan:

Vykonutsya pidstroyuvannya vagi vyhіdnogo pallo. Sillä koko delta-sääntö on pysähtynyt, mutta sitä on muutettava.

Pieni. Yhden vagin alku neuronista p kiinnitetystä pallosta j kiinnitetyn pallon k neuroniin q

Ulkoiselle neuronille on anteeksiantosignaali

εq kerrotaan menetetyllä funktiolla, joka on puristus, lasken pallon k koko neuronille. Voimme tunnistaa arvon δ:

Δapqk = α δqk ypj,

de α - talouden hyötysuhde (0,01≤ α<1) – const, подбирается экспериментально в процесса обучения.

ypj - Hermosolun p lähtösignaali palloon j.

- vagin määrä hermosoluissa zv'yaztsi p → q lyhyessä t:ssä (ennen korjausta) ja lyhyessä t + 1:ssä (korjausta varten).

Pidstroyuvannya vag prihovanny pallo.

Pohjustetun pallon p neuroni on näkyvissä. Eteenpäin kulkiessaan neuroni välittää ulos lähtevän signaalinsa emättimen kautta lähtevän pallon hermosoluille, jotta se voidaan lähettää. Kun tunti alkaa, se toimii soittojärjestyksessä, jolloin arvo palautuu palloon.

Ja niin ihon veto. Prosessi päättyy, kuten ihon X HC viroblatime

Ennuste SR:n avusta. Vіkon menetelmä.

Tehtävät kellorivi xt, t = 1,2… T. Ennuste on tehty ennen kuvien julkaisua ke.

Menetelmää tuntisarjan säännönmukaisuuksien havaitsemiseksi SR:n perusteella kutsutaan "ikkunointiksi" (vikon-menetelmä).

Säästettäväksi tulee esimerkiksi kaksi kiinteää n- ja m-kokoista ikkunaa Wi (input) ja Wo (lähtö) vapaalle asukkaalle.

Rakennuksen aika liikkuu krokosta S vinossa (vieressä) tunnin akselilla. Tämän seurauksena dejakki tulee viimeisen varoituksen jälkeen:

Ensin winko Wi, scan dan, zraju їх ke tuloon ja Wo - lähtöön. Pari, joka voi mennä skiniin Wji → Wj0, j = 1..n, perustaa parin ensiksi (varoitus). Pislya navchannya SR voi olla voittaja ennustamisessa.

Kolmessa edellisessä huomautuksessa on kuvattu regressiomalleja, joiden avulla voidaan ennustaa merkittävien muutosten tuloksia ja selittää. Useissa esimerkeissä on esitetty, kuten lisämalleissa ja muissa tilastollisissa menetelmissä datan analysointiin, valittuna venyttämällä viimeisiä tuntivälejä. Mitä tulee skenaariossa oleviin skin-yhtiön erityispiirteisiin, on olemassa kolme vaihtoehtoista lähestymistapaa kellorivien analysointiin.

Materiaalia havainnollistetaan avoimella puskulla: kolmen yrityksen tuloennuste... Ota selvää, oletko analyytikko suuressa rahoitusyhtiössä. Asiakkaidesi sijoitusnäkymien arvioimiseksi sinun on siirryttävä kolmeen yritykseen. Kokonaisuutena olemme valinneet sinulle tiedot kolmesta yrityksestä - Eastman Kodak, Cabot Corporation ja Wal-Mart. Yrityksen värähtelyt on kehitetty toiminnan tyyppiin, nahkatiimillä on omat ainutlaatuiset erikoisuutensa. Otzhe, ennustetta varten on tarpeen asettaa kehitysmalli. Kuinka voin valita ennustemallin ihoyhtiölle? Miten arvioit investointinäkymiä ennusteen tulosten parantamiseksi?

Neuvottelut kunnianosoitusten analyysin perusteella. Osoitettu on kaksi menetelmää zgladzhuvannya tällainen kunnianosoitus: kovzne keski-ja eksponentiaalinen zgladzhuvannya. Tässä esitetään menetelmä trendin laskemiseksi pienimmän neliösumman lisämenetelmää ja taittomenetelmää noudattaen. Nasamkіnets, tsі mallit laajentavat aikasarjoja tuhannen tuhannesosan ja neljännesvuosittaisen kunnianosoituksen ansiota urahuvannya.

Tee muistiinpano muotoon tai laita se muotoon

Liiketoiminnan ennuste

Oskіlki ekonomіchnі ajatella tunnissa muuttaa, johtajat ovat syyllisiä ennustamiseen tulon, koska se on tarpeen soluttautua yritykseen. Yksi menetelmistä, jonka avulla voit tehdä tarkemman suunnitelman, on ennustaa. Tärkeää suurelle määrälle hajonneita menetelmiä, kaikki haisevat samasta meta - hankkeen siirrosta, joka tulee olemaan tulevaisuudessa, kun kehitetään suunnitelmia ja strategioita yrityksen kehittämiseksi.

Tänään keskeytystä vaaditaan vähitellen ennusteesta. Jos esimerkiksi haluat käyttää oikeaa politiikkaa, joudut ennustamaan tiettyjen yritysten turvallisuustason, inflaation, teollisen markkinoinnin ja tuloveron. Varmistaaksesi, että sinun on käytettävä käytettävissä olevaa henkilöstöä, lentoyhtiöiden hakemistot ovat vastuussa lentorahdin oikeasta siirrosta. Löytääkseen tarpeeksi tilaa opiskelijalle, korkeakoulujen ja yliopistojen johtajat haluavat aatelia, koska osa opiskelijoista toivoo pääsevänsä hyökkäävän kohtalon alkuun.

On kaksi tapaa päästä ennusteeseen: yakisny ja kilkisny. Selkeän ennustamisen menetelmät ovat erityisen tärkeitä, kunhan aikaisempaa tietoa ei ole saatavilla. Yleensä tsi-menetelmillä voi olla jopa aliaktiivinen luonne. Myös tilastot ovat saatavilla menneisyyden historiasta, jota seuraa edistyneen ennustamisen menetelmän perustaminen. Tsi-menetelmät mahdollistavat esineen stan siirtämisen maybutnyyn danikhin urahuvannyamilla joogo-menneisyydestä. Ainutlaatuisen ennustamisen menetelmät on jaettu kahteen kategoriaan: tuntirivien analyysi ja kausaalisten talletusten analyysimenetelmät.

Aikakellon rivi- koko joukko numeerisia kunnianosoituksia, jotka on hallussa venyttämällä viimeisiä jaksoja tunnissa. Tuntirivien analysointimenetelmä mahdollistaa numeerisen muutoksen arvon siirtämisen menneisyyden ja viitearvon perusteella. Esimerkiksi nykyinen noteeraus osakkeiden New Yorkin rahasto Birzhi perustaa aikasarjan. Tarkkailurivin toinen pää on elämisen hintaindeksin tuhansien arvojen lukumäärä, bruttokansantuotteen neljännesvuosittainen arvo ja tärkeimmät yrityksen myynnistä saadut tulot.

Menetelmä kausaalikertymien analysoimiseksi salli viznachiti, kun virkamiehet lisäävät ennustetun muutoksen arvon. Ennen niitä moninkertaisen regressioanalyysin menetelmät muutoksista, miten muistetaan, taloudellisesti mallinnus, johtavien indikaattoreiden analyysi, diffuusioindikaattoreiden ja taloustieteen indikaattoreiden analysointimenetelmät. Voimme kertoa lisää tuntianalyysiin perustuvista ennustamismenetelmistä NS x rivi.

Klassisen kertovan mallin komponentit tunnin ajan NS x rivi

Pohjimmiltaan se on oltava tarkkailurivien analyysin perusta, kenttä on hyökkäyksessä: tekijä, joka kaadetaan nykyisyyteen ja menneisyyteen, kaadetaan uuden päälle maybutnyin. Kellosarjan analyysin päätarkoituksena on siis tunnistaa ja nähdä ennustamisen kannalta merkittäviä tekijöitä. Näkökulman saavuttamiseksi on purettu paljon matemaattisia malleja, joiden avulla kehitetään edelleen kellosarjan malliin sisältyvien komponenttien määrää. Ymovіrno, nyposhirenіshoyu є on klassinen kerroinmalli pienelle, pienelle neljännekselle ja kunnianosoituksiin. Kellorivien klassisen kertovan mallin esittelyä varten yrityksen Wm.Wrigley Jr. todelliset tulot. Yritys ajalta 1982-2001 (kuva 1).

Pieni. 1. Kaavio Wm.Wrigley Jr:n todellisista bruttotuloista. Yritys (miljoonaa dollaria käyvin hinnoin) ajanjaksolta 1982-2001 rock

20-vuotiaan Yak Bachimon todellinen voitto on kasvussa. Qia vallitsi tapana kutsua itseään trendiksi. Trendi- ei ole ainoa osa kellosarjassa. Mutta se on syklinen ja epäsäännöllinen komponentti. Syklinen komponentti Kuvaan kunnianosoitusten kokoelmaa ylösalaisin, usein korreloituna päivittäisen toiminnan syklien kanssa. Joogoillallinen vaihtuu välillä 2-10 rakettia. Myöskään syklisen komponentin intensiteetillä tai amplitudilla ei ole merkitystä. Vuonna deyaki rocky, dans voi olla vyshche arvoa, ei siirrä trendi (siirtyä laitamille jakson), ja іnshi rock alentaa (olla syklin alareunassa). Onko se annettu, säästää, olla makaamatta trendikäyrillä eikä määrätä syklistä kesantoa, jota kutsutaan epäsäännölliseksi tai heikkolaatuisilla komponenteilla... Heti kun on mahdollista ilmoittautua päiväksi tai neljännekseksi, viinitarhakomponentti, joka on ns kausiluonteinen... Kellorivien komponentit, juuttuneet taloudelliset lisäosat, on esitetty kuvassa. 2.

Pieni. 2. Erotuomarit, jotka menevät joukkueen riveihin

Kellosarjan klassinen kerroinmalli on sturdzhu, tarkoittakoon se sitten joitain lisäkomponentteja. Yaksho Dani on laiha, varovaisuutta Yi, vidpovidne i-mu rotsi, käänny rivnyannyam:

(1) Y i = T i* C i* minä i

de T i- trendin merkitys, C i i-mu rotsi, minä i i-mu rotsі.

Yakshu danі vimіryuyutsya chomіsyatsya chi neljänneksellä, varoen Y i, Joka näytetään i:nnelle jaksolle, kierrettäväksi rivnyannyam:

(2) Y i = T i * S i * C i * I i

de T i- trendin merkitys, S i- kausikomponentin arvo i-kausi, C i- syklisen komponentin arvo in i-kausi, minä i on vipadic-komponentin arvo i-th kausi.

Kellorivien analyysin ensimmäisessä vaiheessa on kaavio kunnianosoituksista, ja ajan kertymä näkyy joka tunti. Niiden kokoelma on tarpeen tietyn ajanjakson ajan kasvaakseen tai pudottaakseen (tobto-trendi), ja aikarivi kulkee vaakaviivaa pitkin. Koska trendi on ulospäin, niin tribuutin tasoittamiseen on mahdollista käyttää keskiarvoa ja eksponentiaalista tasoitusmenetelmää.

Zgladzhuvannya rіchnykh joukkueen kellorivejä

Käsikirjoituksessa arvasimme Cabot Corporationin. Saatat olla pääkonttori Bostonissa, Massachusettsissa, olet kiinnostunut erikoistumaan kemikaalien, koulutusmateriaalien, hienokemikaalituotteiden, kuten providnikkien ja vihreän maakaasun, myyntiin. Yrityksellä on 39 tehdasta 23 alueella. Rinkovin kumppanuus yrityksen kanssa tulee olemaan lähes 1,87 miljardia dollaria. Nämä tarjoukset on listattu New Yorkin pörssissä SVT-lyhenteellä. Yrityksen tilikauden ohjeiden tulot on esitetty kuvassa. 3.

Pieni. 3. Cabot Corporationin tulot 1982-2001 (miljardia dollaria)

Jak Bachimo lisäksi taipumusta tulojen kasvuun hämärsi suuri määrä kolivaneja. Tällaisessa luokassa grafiikan visuaalinen analyysi ei salli trendiä, mutta se voi olla trendi. Tällaisissa tilanteissa on mahdollista käyttää keskikokoisen ja eksponentiaalisen zgladzhuvannyan menetelmiä.

Mukava keskiosa. Menetelmä middling jopa sub'aktiivinen ja antaa jonkin aikaa L, värähtelee keskiarvojen laskemiseksi. Mitä tulee pyöräilyyn, se on vain keskimääräisen syklin monikerta. Kovznі tarkoittaa värinäjaksoa, scho mdovzhin L, aseta viimeinen keskimmäisestä arvosta, joka on laskettu viimeiselle henkille L... Kovzayuchyn keskiosa on merkitty symboleilla MA (L).

Oletettavasti haluaisin laskea venytyksen antamien tietojen viisi keskiarvoa n= 11 rock_v. Oskilki L= 5, keskimmäisen viisi viimeistä merkitystä asettavat viimeisen keskiarvoista, jotka on laskettu tuntirivin viiden viimeisen arvon mukaan. Ensimmäinen keskiarvon viidestä viidesosasta lasketaan antamalla tribuutin ensimmäisten viisinkertaisten seuraavan viisinkertaisen nousun kanssa:

Toinen viiden pisteen keskiluokka lasketaan antamalla kunnianosoitukset kohtalosta 2.–6. seuraavilla viidellä kerralla:

Koko prosessi on yksinkertainen, telakoita ei lasketa keskelle muiden viiden kallion kohdalla. Kiinnitä huomiota henkilötietoihin, seuraa numeroa L(Dovzhin-jakso, jota käytetään keskikohdan laskemiseen) on pariton. Kenenkään on vaikea laskea keskiarvoa ensimmäiselle ( L- 1) / 2 jäljellä ( L- 1) / 2 rock_v. Otzhe, kun robotteja on viisi keskiosaa, on valitettavaa, että kaksi ensimmäistä ja kaksi viimeistä rakettia lasketaan. Rik, niille jotka on numeroitu keskelle, syyllistyvät jakson puoliväliin, L... Yaksho n= 11, a L= 5, ensimmäinen on kolmannen kiven keskiosa, toinen on neljäs ja viimeinen on yhdeksäs. Kuvassa Kuvassa 4 on kaaviot 3 ja 7 keskiarvosta, joka on laskettu Cabot Corporationin tuloille ajanjaksolta 1982-2001 rock.

Pieni. 4. Kaaviot 3 ja 7 päivän keskiarvosta, joka on laskettu Cabot Corporationin tuloista

Kunnioitan niitä, jotka kolmen rin keskiarvon projisoitujen merkityksien lukumäärällä osoittavat ensimmäisen ja muun kiven. Samoin seitsemän maailman keskiarvolla, mykistää tulokset ensimmäiselle ja muille kolmesta kalliosta. Lisäksi seitsemän maailman keskimmäiset ovat matkalla tuntirivillä tasaisemmin, kolmessa alempana. Lisäksi seitsemänvuotiaan keskimmäisen kanssa kaikkein triviaali aika. Harmi, että pidemmältä ajalta keskimääräisiä on vähemmän, jotka voidaan laskea kaavioon. Samasta, yli seitsemän kertaa keskimääräisen keskialueen laskemiseen, ei ole tarpeeksi fragmentteja korvasta ja kaavion lopusta, on monia pisteitä, jotka vastaavat kellorivin muotoa.

Eksponentiaalisesti zgladzhuvannya. Kaupunkia edeltävien suuntausten ilmaantumiseen, jotka kuvaavat kunnianosoituksen muutoksia, paitsi keskimmäisiä, käytetään eksponentiaalisen zgladzhuvannya-menetelmää. Koko menetelmä mahdollistaa lyhyen linjan ennustamisen (jakson rajalla), jos pre-line-taipumuksen läsnäolo menetetään ruokaan. Eksponentiaalisen tasoituksen menetelmän mestari on tarkoitettu vaihtamaan keskitysmenetelmään.

Eksponentiaalisen tasoituksen menetelmä, joka on saanut nimensä eksponentiaalisesta, eksponentiaalisesta keskiluokasta. Viimeisen lopussa oleva ihomerkitys löytyy eteenpäin tarkoitetusta merkityksestä, jota edistetään. On vielä yksi käänteinen menetelmä eksponentiaalinen zgladzhuvannya yli menetelmän kovznogo keskikenttä, että kun viktoriaaninen, viimeinen toiminta on merkittävä. Kun emättimen eksponentiaalinen tasoitus johtuu posteriorisista arvoista, jotka muuttuvat tunnissa, niin silloin kun tärkeimpien luku näytetään, on usein niin, että arvo otetaan pois suurimmasta epämäärästä, ja suuruus on tärkein. Laskelmien lukumäärän suuruuden kannalta Excelin avulla voit toteuttaa eksponentiaalisen zgladzhuvannya-menetelmän.

Rivnyannya, jonka avulla voit tasoittaa aikasarjoja aikavälein ennen tunnin jaksoa i kosto kolme jäsentä: tarkemmin Yi, jonka pitäisi seurata aikasarjaa eksponentiaalisesti tasoitetun arvon edessä Ei –1 olen yhteydessä vagiin W.

(3) E 1 = Y 1 E i = WY i + (1 - W) E i - 1, i = 2, 3, 4,…

de Ei- eksponentiaalisesti tasoitetun rivin arvo laskettuna i-kausi, E i –1 - eksponentiaalisesti tasoitetun rivin arvo laskettuna ( i- 1) kausi, Y i- Tuntirivin arvon näyttäminen i-kausi, W- aliaktiivinen vaga, abo kofіtsієnt, scho zgladzhu (0< W < 1).

Funktio, scho zgladzhu eli vagi, joka liittyy numeron jäseniin, on pohjimmiltaan tärkeä, ja osa voittajista valuu tulokseen. Harmi, että ala-aktiivisten eloisa, laulava maailma. Esittäjänä haluat vain siirtyä katseluriviltä ei-pyöräilyyn, pyöräilyyn, mutta värinä pieniin arvoihin W(Lähellä nollaa). Sivulta katsottuna, kun aikarivi voittaa ennustamisen, sinun on värähtelettävä mahtavasti W(Lähes yhtä). Ensimmäisessä kategoriassa kellosarjan esirakennustrendit näkyvät selvästi. Muut diagnostiikkatyypit lisäävät lyhyen linjan ennusteen tarkkuutta (kuva 5).

Pieni. 5 Kuvaajat eksponentiaalisesti tasoitetusta tuntisarjasta (W = 0,50 ja W = 0,25) Cabot Corporationin tulotiedoille ajanjaksolta 1982-2001; kaavat diiville. Excel-tiedostoille

Eksponentiaalisesti tasoitettu merkitys, renderöity varten i tunnin välein, voit arvioida siirretyn arvon ( i+1) -väli:

Tulonsiirrosta Cabot Corporationille vuodesta 2002 eksponentiaalisesti tasoitetun kellosarjan perusteella, W= 0,25 voi olla vikoristovuvati tasoitettu arvo, laskettuna 2001 kalliolle. 3 fig. 5 voidaan nähdä, että tien arvo on 1651,0 miljoonaa dollaria. Mikäli tiedot yrityksen tuloista vuonna 2002 tulevat saataville, on mahdollista säästää tuotot (3) ja siirtää vuoden 2003 tuotot tuloihin, vikoristiin ja parantaa tuloja vuonna 2002:

Analyysipaketti Excel rakentaa eksponentiaalisen tasoituksen kaavion yhdellä napsautuksella. Käy valikon läpi Dani → Danikhin analyysi valitse vaihtoehto Eksponentiaalinen zgladzhuvannya(Kuva 6). At vіknі, wіdkrylosya Eksponentiaalinen zgladzhuvannya aseta parametrit. Harmi, menettely antaa sinun jättää yhden silitysrivin, joten jos haluat "leikkiä" parametrilla W, toista toimenpide.

Pieni. 6. Pobudova-kaavio eksponentiaalisesta zgladzhuvannyasta lisäanalyysipakettia varten

Trendien laskeminen pienimmän neliösumman lisämenetelmällä ja ennuste

Kellosarjan komponenteista trendi näkyy useimmiten. Trendi itsessään mahdollistaa lyhyen ja uuden linjan ennusteiden vankuuden. Jos haluat havaita kellorivin muutoksen kaupunkia edeltävät trendit, kutsu graafi, jonka päivämääränä (merkitys kesantomuutosta), on tärkeämpää näyttää pystyakselilla ja tunnit ovat välissä (eli talvesta) Kuvaamme menetelmän lineaarisen, neliöllisen ja eksponentiaalisen trendin havaitsemiseksi pienimmän neliösumman lisämenetelmällä.

Lineaarinen trendimalliє yksinkertaisin malli, jota voidaan käyttää ennustamiseen: Y i = β 0 + β 1 X i + ε i. Vastaa linjatrendiä:

Tietylle nollan arvon arvolle hypoteesi t- Tilastot enemmän kuin ylempi tai vähemmän kuin alempi kriittinen taso t-Ruusu. Itse asiassa paras nyrkkisääntö on muotoilla se näin: t > tU abo t < t L nollahypoteesi H 0 epäonnistua, koska nollahypoteesi ei epäonnistu (kuva 14).

Pieni. 14. Autoregressioparametrin merkityksen kahdenvälisen kriteerin hypoteesialueet Ar, mikä on paras tilaus

Jos nollahypoteesi ( Ar= 0) eivät näe, niin vibrana-malli on kostaa niille monille parametreille. Kriteeri, jonka mukaan mallin vanhempi jäsen voi tunnistaa autoregressiomallin tilauksesta p-1... Qiu-menettely liukui prodovzhuvati doti, doki nollahypoteesi H 0 ei tule näkemään.

1. Värinäjärjestys R arvioi autoregressiomalleja syistä, että t- Merkityskriteeri n-2p-1 vapauden asteet.
2. Talven viimeinen päivä R"Muistosta" siis henkilön vaihto säästyi tunnin välein, ystävän - kaksi ja tähän asti. Jäljellä oleva arvo tallennetaan R aikavälit (jako kuva 15).
3. Jäädyttää Analyysipaketti Excel regressiomallin laskemiseen, kuinka kostaa meille R tuntirivin arvo tietueista.
4. Arvioi parametrin tärkeys A R, mikä on paras järjestys: a) jos nollahypoteesi on ratkaistava, ennen autoregressiivistä mallia voit sisällyttää kaikki R parametrit; b) jos nollahypoteesi ei epäonnistu, katso R-yu vaihda ja toista vaiheet 3 ja 4 uudelle mallille, joka sisältää p-1 parametri. Uuden mallin merkityksen tarkistus perustuu t- Kriteerit, useita vapausaskeleita aluksi uudella parametrien määrällä.
5. Toista kohdat 3 ja 4 niin kauan kuin autoregressiivisen mallin vanhempi jäsen tulee tilastollisesti merkitseväksi.

Näytä autoregressiomalli siirtymällä yrityksen Wm reaalitulojen tarkkailurivin analyysiin. Wrigley Jr. Kuvassa Kuvio 15 esittää tiedot, jotka ovat tarpeen ensimmäisen, toisen ja kolmannen kertaluvun autoregressiivisten mallien indusoimiseksi. Kolmannen luokan mallien indusoimiseksi vaaditaan kaikki sata taulukkoa. Jos autoregressiomallia kehotetaan eri järjestyksessä, pysäytys jätetään huomioimatta. Kun autoregressiomallia kehotetaan, ensimmäinen järjestys jättää huomioimatta kaksi jäljellä olevaa tyngää. Sellaisessa luokassa, ensimmäisen, toisen ja kolmannen asteen autoregressiivisten mallien induktiossa talvesta 20 alkaen, yksi, kaksi ja kolme ovat mukana.

Parhaan autoregressiomallin tunnelma on korjattu kolmannen asteen mallista. Oikeille roboteille Analyysipaketti liukujakin syöttöväli Y valitse alue B5: B21 ja syöttöväli NS- C5: E21. Analyysin tiedot on esitetty kuvassa. 16.

Käännettävä parametrin tärkeys A 3, scho kauniilla tavalla. Joogon arviointi a 3 ovi on -0,006 (laatikko C20 kuvassa 16), ja oven vakiolaatikko on 0,326 (laatikko D20). Hypoteesien H 0: A 3 = 0 ja H 1: A 3 ≠ 0 muuntamista varten lasketaan t- Tilastot:

t-kriteerit z n-2p-1 = 20-2 * 3-1 = 13 vapauden askelta pivn: t L= OPPILAS.OBR (0,025; 13) = -2,160; t U= OPPILAS.OBR (0.975,13) = +2.160. Oskilki -2,160< t = –0,019 < +2,160 и R= 0,985> α = 0,05, nollahypoteesi H 0 näkyvyys ei ole mahdollista. Siten kolmannen asteen parametri ei ole tilastollisesti merkitsevä autoregressiivisessä mallissa ja syyllistyy näkökykyyn.

Analyysi toistetaan eri kertaluvun autoregressiiviselle mallille (kuva 17). Parametrin arvio, mikä on paras järjestys, a 2= –0,205, eli oven vakiokoko on 0,276. Hypoteesien H 0: A 2 = 0 ja H 1: A 2 ≠ 0 muuntamiseksi lasketaan t- Tilastot:

Kun merkitsevyys on yhtä suuri kuin α = 0,05, kahdenvälisen kriittinen arvo t-kriteerit z n-2p-1 = 20-2 * 2-1 = 15 vapauden askelta pivn: t L= OPPILAS.OBR (0,025,15) = -2 131; t U= OPPILAS.OBR (0,975; 15) = +2,131. Oskilki -2,131< t = –0,744 < –2,131 и R= 0,469> α = 0,05, nollahypoteesi H 0 näkyvyys ei ole mahdollista. Siten eri järjestyksessä oleva parametri ei ole tilastollisesti merkitsevä;

Analyysi toistetaan ensimmäisen asteen autoregressiiviselle mallille (kuva 18). Parametrin arvio, mikä on paras järjestys, a 1= 1,024, eli oven vakiokoko on 0,039. Hypoteesien H 0: A 1 = 0 ja H 1: A 1 ≠ 0 muuntamiseksi lasketaan t- Tilastot:

Kun merkitsevyys on yhtä suuri kuin α = 0,05, kahdenvälisen kriittinen arvo t-kriteerit z n-2p-1 = 20-2 * 1-1 = 17 vapauden askelta pivn: t L= OPPILAS.OBR (0,025; 17) = -2,110; t U= OPPILAS.OBR (0,975; 17) = +2,110. Oskilki -2,110< t = 26,393 < –2,110 и R = 0,000 < α = 0,05, нулевую гипотезу H 0 liukuva vidhility. Näin ollen ensimmäisen asteen parametri є on tilastollisesti merkitsevä eikä sitä voida nähdä mallista. Otzhe, autoregression malli on ensimmäinen, joka järjestyy kauniimmin annetun datan viimeiselle approksimaatiolle. Vikoristovuchi arvioi a 0 = 18,261, a 1= 1,024 і tuntirivin arvo viimeiselle rikille - Y 20 = 1371,88, voit siirtää yrityksen reaalitulon arvon Wm. Wrigley Jr. Yritys vuonna 2002:

Riittävän ennustemallin värähtely

Aikasarjojen arvon ennustamiseen on useita menetelmiä: lineaaristen, neliöllisten ja eksponentiaalisten trendien mallit sekä ensimmäisen, muun ja kolmannen kertaluvun autoregressiiviset mallit. Chi є on optimaalinen malli? Yaku kuudesta mallien kuvauksista tulisi käyttää ennustamaan tuntisarjan arvoa? Tärkeintä on periaate, että on tarpeen keruvatis valittaessa sopivaa ennustemallia. Periaate on olla syyllinen arvioimaan mallien tarkkuutta. Samalla on mahdollista siirtää tuntirivin arvo, se on mahdollista siirtää etuarvon eteen.

Vibore-mallien periaatteet ennustamista varten:

• Tutustu ylijäämän analyysiin.
• Arvioi ylimääräisen anteeksiannon määrä hinnan lisäneliöille.
• Arvioi ylimääräisen anteeksiannon määrä absoluuttisen eron jälkeen.
• Hyödynnä taloudellisuuden periaatetta.

Ylijäämän analyysi. Nagadaєmo, liikaa kutsua itseämme eroksi siirtävien ja säästävien arvojen välillä. Kun olet pysynyt mallissa tiimituntirivin ajan, laske ihon ylijäämä n Intervalli Jakki näkyy kuvassa. 19, paneeli A, jos malli on riittävä, ylijäämä є kellosarjan komponenttina і, tasainen, epäsäännöllisesti jakautunut. Toisella puolella se näkyy muissa paneeleissa, jos malli ei ole riittävä, ylijäämä voi olla systemaattista, se ei ole trendi (paneeli B), syklinen (paneeli C) tai kausikomponentti (paneeli D).

Pieni. 19. Ylijäämän analyysi

Vimiryuvannya täysin ja keskimääräinen neliöylijäämä väärinkäyttäytyminen. Koska ylijäämän analyysi ei ota huomioon yhden riittävän mallin merkitystä, voidaan nopeuttaa muilla menetelmillä, jotta voidaan tarkastaa arvio ylijäämän väärinkäytösten määrästä. Valitettavasti tilastot eivät päässeet yhteisymmärrykseen parhaan arvion saamiseksi mallien väärinkäytösten ylijäämästä, koska ne pysähtyvät ennustamisen kannalta. Pienimmän neliösumman periaatteella on mahdollista suorittaa regressioanalyysi ja laskea standardiarviointi S XY... Tiettyä mallia analysoitaessa arvo є neliöiden summalla on ero tuntisarjan todellisen ja siirretyn arvojen välillä. Jos malli on ihanteellisesti likimääräinen tunnin etuhetken tuntirivin arvoon, estimaatin standardiarvo on nolla. Toisaalta, koska malli on vastenmielisesti likimääräinen tunnin edessä olevan tuntirivin arvoa, vakioarvio on suuri. Tällaisessa luokassa useiden mallien riittävyyttä analysoimalla on mahdollista värähtää mallia, joka on yhtä pieni kuin standardi S XY -luokitus.

Tällaisen liikkeen suurin puute on armahdusten liiallinen määrä ennen arvonnousun ennustamisen tuntia. Іnkshe näyttää olevan suuri ero kokojen välillä Yiі Ŷ i kun lasketaan SSE-apurahojen neliösummaa, luodaan neliö, tobto. parane. Tilastojen runsauden vuoksi on tärkeää käyttää tehokkaampia menetelmiä arvioitaessa ennustemallin riittävyyttä keskimääräiselle absoluuttiselle poikkeamalle (MAD):

Tiettyjä malleja analysoitaessa MAD-arvo on moduulien keskiarvo, tuntisarjan todellisen ja siirtoarvon välinen ero. Malli myös ihanteellisesti likiarvostaa tuntisarjan arvoa tunnin eteenpäin hetkessä, keskiarvo on ehdottoman nolla. Toisaalta, koska malli on ällöttävästi likimääräinen sellainen tuntisarjan arvo, keskiarvo on aivan loistava. Tällaisessa luokassa, analysoimalla koristemallien riittävyyttä, on mahdollista värähtää mallia, joka on vähemmän ja täysin keskiluokkaa.

Talouden periaate. Vaikka arvioiden standardiarvosanojen ja keskimääräisten absoluuttisten tulosten analysointi ei mahdollista optimaalista mallia, on mahdollista käyttää neljättä menetelmää, joka perustuu taloudellisuuden periaatteisiin. Koko periaate on totta, mikä tarkoittaa, että useista samanlaisista malleista on tarpeen valita yksinkertaisin.

Kuuden ennustetun mallin joukosta, jotka ovat yksinkertaisimpia, lineaariset ja neliölliset regressiomallit sekä ensimmäisen asteen autoregressiivinen malli on esitetty useissa ennustemalleissa. Іnshі mallit nabagato foldnіshі.

Ennustemenetelmien korrelaatio. Optimaalisen mallin valintaprosessissa siirrymme aikariville, jotta voimme laskea yhteen Wm-yrityksen reaalitulot. Wrigley Jr. Yhtiö. Rivnyaєmo chotiri -mallit: lineaarinen, neliöllinen, eksponentiaalinen ja autoregressiivinen ensimmäisen asteen malli. (Toisen ja kolmannen kertaluvun autoregressiomallien ei tarvitse muuttaa ennusteen tarkkuutta, tietyn aikasarjan arvoa, joka ei välttämättä näy.) 20 näyttää kaavioita ylijäämästä, jota kehotetaan tunnin ajan analysoimaan, mitkä menetelmät ennustettaessa lisäapua Analyysipaketti Excel. Katot visnovka urahuvannyam ja cich grafikiv, niin me suojelemme, palaset joukkueen rivi pitäisi ottaa pois vain 20 pistettä. Menetelmä herättää diivoja. palauta tiedosto Excel-tiedostoon.

Pieni. 20. Ylijäämäkaaviot, joita pyydetään tunnin ajan analysoimaan, mitkä ennustemenetelmät lisäapua varten Analyysipaketti Excel

Sama malli ensimmäisen asteen autoregressiivistä mallia lukuun ottamatta ei ole syklinen komponentti. Sama malli on varovaisesti kauniimpi kuin likimääräiset ja sille on ominaista järjestelmällisin rakenne. Myös kaikkien menetelmien ylijäämän analyysi osoittaa, että kaunein ja autoregressiivisin malli on ensiluokkainen ja lineaarinen, neliöllinen ja eksponentiaalinen malli voi olla vähemmän tarkka. Samalla menetelmien ylijäämähäviöiden suuruuden mukaan (kuva 21). Voit tutustua rukouksen metodologiaan avaamalla Excel-tiedoston. Kuvassa 21 ilmoitetut todelliset arvot Y i(kaiutin Todellinen dohid), siirtoarvo Ŷ i, sekä ylijäämä ei iholle chotiroh-malleista. Lisäksi arvo näytetään SYXі VIHAINEN... Kaikille määrämalleille SYXі VIHAINEN suunnilleen sama. Eksponentiaalinen malli on ilmeisen tehoton, ja lineaarinen ja neliöllinen malli kääntää sen tarkkuuden vuoksi. Jakki ja ochikuvalosya, pienin koko SYXі VIHAINEN TEE ensimmäisen asteen autoregressiomalli.

Pieni. 21. Lisäindikaattoreiden S YX ja MAD ennustusmenetelmien säätö

Kun tietty ennustemalli on väristetty, on kunnioittavasti poistuttava kellorivi. Lisäksi tällainen malli romahtaa, jolloin aikasarjan arvo siirtyy oikein aikasarjaan. Harmi, että sellaiset ennustemallit ovat mätä pysyäkseen kellosarjan rakenteiden tahdissa. Yleensä on välttämätöntä tehdä virhe, ja tuntisarjan mahdollisen arvon ennusteen tarkkuuden vähennän muiden mallien avulla. Vimіryavshis uusi suuruus Yi tunnin välein, jotta voidaan nopeuttaa, on tarpeen säätää välittömästi siirtoarvoja. Yakshcho kasvuvauhti on suuri, ennustemallia tulisi tarkastella.

Ennuste tunteja NS x riviä kausimaksujen perusteella

Tunnin loppuun asti he ovat vivching joukkuetovereita, kuten richnyh kunnianosoitus. Suurin osa aikariveistä on kuitenkin tallennettu kolmessa koossa, jotka näkyvät vuosineljänneksen ympärillä, tänään ja tänään. Jakki näkyy kuvassa. 2, kun korttelin ympärillä olevaa aluetta on mahdollista muuttaa, on kausikomponentti. On monia tapoja ymmärtää tällaisten tuntirivien arvon ennustaminen.

Pään korvan kuvaaman käsikirjoituksen on suunnitellut Wal-Mart Stores, Inc. Rinkovin pääoma yhtiön 229 miljardia dollaria Osakkeet on listattu New Yorkin pörssissä WMT-lyhenteellä. Yhtiön taloudellinen riski päättyy 31. päivä, vuoden 2002 neljänteen vuosineljännekseen asti mukana ovat vuoden 2001 kiven lehtien ja rintojen pudotukset sekä vuoden 2002 alun kiven. Yrityksen vuosineljänneksen tulojen aikasarja on esitetty kuvassa. 22.

Pieni. 22. Wal-Mart Stores, Inc. Quarterly Arrivals (miljoonaa dollaria)

Tällaisilla neljännesvuosittaisilla riveillä, kuten, klassinen kerroinmalli trendin lisäksi syklinen ja kausiluonteinen komponentti on kostaa kausikomponentti: Y i = T i* S i* C i* minä i

Ennuste kuukaudelle ja tunnille NS x riviä pienimmän neliösumman lisämenetelmää varten. Kausikomponentin sisältävä regressiomalli perustuu yhdistettyyn lähestymistapaan. Trendin laskemiseen käytetään aiemmin kuvattua pienimmän neliösumman menetelmää ja kausikomponentille muutosluokkaa (raportit div. Regressiomallit tehokkaalla muutoksella ja tehokkaalla vuorovaikutuksella). Eksponentiaalista mallia käytetään kellosarjan approksimoimiseen kausikomponenttien tasolla. Neljännesvuosittaista tuntiriviä likimääräistä mallia varten neljännesten alueella tunnetaan kolme tehokasta muutosta. K 1, K 2і Q 3, ja kuukausittaisen 12 kuukauden tuntirivin mallit esitetään 11 ​​lisäikkunalla. Oskilki cich-malleissa Y i, mutta ei Y i, todellisen regressiivisen suorituskyvyn laskemiseksi on tarpeen elvyttää se.

Astu prosessin läpi saadaksesi mallit likimääräiseksi neljännesvuosittaisen kellorivin, kun käännymme Wal-Martiin. Eksponentiaalisen mallin parametrit, hylätty lisäavun vuoksi Analyysipaketti Excel näkyy kuvassa. 23.

Pieni. 23. Wal-Mart Stores, Inc:n neljännesvuosittaisten tulosten regressioanalyysi.

Voidaan nähdä, että eksponentiaalisella mallilla on saavutettava hyvä likiarvo datasta. Muutoskerroin r 2 tie 99,4 % (kaupallinen J5), pisteytyksen muutosaste - 99,3 % (kaupallinen J6), testi F-tilastot - 1333,51 (keski M12) ja R-arvo ovi 0.0000. Samalla merkitsevyydellä α = 0,05 on tuntisarjan klassisen multiplikatiivisen mallin ihoregressiotehokkuus tilastollisesti merkitsevä. Zastosovuchi heille potentiaalin toiminnan, tunnistamme seuraavat parametrit:

Kertoimet Näin tulkitaan.

Vikoristovuchin regressioesitys b i, on mahdollista siirtää liikennettä, jonka yritys vastaanottaa tietystä vuosineljänneksestä. Esimerkiksi yhtiön vuoden 2002 neljännen vuosineljänneksen panoksen siirto rockiin ( Xi = 35):

loki = b 0 + b 1 NSi = 4,265 + 0,016*35 = 4,825

= 10 4,825 = 66 834

Siten vuoden 2002 neljännen vuosineljänneksen ennusteen mukaan yrityksellä on pieni tulomäärä, 67 miljardia dollaria. (On epätodennäköistä, että ennuste on miljoonan tarkkuudella). Tuntirivin ulkopuolella sijaitsevan tuntijakson ennusteen laajentamiseksi esimerkiksi vuoden 2003 ensimmäiselle neljännekselle ( Xi = 36, K 1= 1), on tarpeen laskea seuraava:

Hirsi Ŷ i = b 0 + b 1NSi + b 2 Q 1 = 4,265 + 0,016*36 – 0,093*1 = 4,748

10 4,748 = 55 976

Indeksi

Indeksit ovat voitokkaita indikaattoreina, kuinka reagoida taloudellisen tilanteen muutoksiin ja satunnaiseen aktiivisuuteen. On olemassa monenlaisia ​​indeksejä, indeksien versoja, indeksien lukumäärää, indeksien hintoja ja sosiologisia indeksejä. Samaan aikaan hintaindeksi ei ole näkyvissä. Indeksi- deyakogo-taloudellisen indikaattorin (tai indikaattoriryhmän) arvo tietyllä tunnin hetkellä, kääntyy tietyn arvon nopeudella tunnin perushetkellä.

Hintaindeksi Yksinkertainen hintaindeksi tavaroiden hinnan näyttämiseksi (tavararyhmälle) tietylle tunnin ajanjaksolle, riippuen tavaroiden hinnasta (tavararyhmälle) tietyllä kuluneen tunnin hetkellä. Laskettaessa hintaindeksiä kaikille seuraaville värähtelyille, tunnin perusväli on yhden tunnin aikaväli, jolla se suoritetaan. Valittaessa perustuntia tietylle indeksille, taloudellisen vakauden ajanjaksoa tulisi lyhentää suhteessa taloudellisen vakauden jaksoihin. Lisäksi perustoiminta ei ole syyllinen, mutta emme tiedä siitä tunnissa, eikä tekniikan muutoksiin ja onnellisten kutsuun ole ollut vahvasti vaikutusta kilpailun tuloksista. Hintaindeksi lasketaan seuraavan kaavan mukaan:

de minä i-indeksihinta i-mu rotsi, Ri-hinta sisään i-mu rotsi, R-pohjat- hinta on perushinnassa.

Іndeks prіn - vіdsotkova zmіna tavaroiden (tai tavararyhmän) hinnat tehtäville tunnissa, tavaroille sata hintaa perushetkellä tunnilta. Yak butt, Yhdysvalloista peräisin olevan bensiinin myymättä jättämisen hintaindeksi tunnissa vuosina 1980–2002 on saatavilla. (kuva 24). Esimerkiksi:

Pieni. 24. Julkaisemattoman bensiinin halonin hinta ja yksinkertainen hintaindeksi Yhdysvalloissa vuosina 1980-2002 s. (perusrokki - 1980 ja 1995)

Otzhe, 2002 s. Lyijyttömän yhdysvaltalaisen bensiinin hinta oli 4,8 % korkeampi vuodesta 1980 Kuvan analyysi 24 näyttely, scho-indeksihinta 1981 ja 1982 hinta oli indeksillä korkeampi vuodesta 1980 ja sitten vuoteen 2000 asti, hinta ei muuttanut perushintaa. Oskilki-jakin perusjakso käännettynä 1980 r. Kaava indeksin muuttamiseen kurssin mukaan uuteen perustuntiin asti on:

de minäUusi- Uusi indeksihinta, minävanha- vanha indeksihinta, minänova pohja - uuden peruskiven hintaindeksin arvo ennen vanhan peruskiven tuntia.

On myönnetty, että Rik 1995 näkyy uudessa pohjassa. Vikoristovuchi kaava (10), otamme pois uuden hintaindeksin 2002 ric:lle:

Otzhe, 2002 s. ei-myyntibensiinin määrä Yhdysvalloissa on kasvanut 13,9 % vuodesta 1995.

Tärkeät varastot ja hintaindeksit. He eivät välitä niistä, joilla on hintaindeksi mille tahansa tuotteelle, mikä on toistamaton kiinnostus, tärkeä niille, jotka ovat kiinnostuneita tavararyhmän hintaindeksistä, jotta ne mahdollistavat laadun ja eliniän arvioinnin. suuresta elämästä. Varastojen, hintaindeksin, arvojen huomioimatta jättäminen kaavan (11) mukaan, johtuen tavaroiden ihotyypistä samassa epämäärässä. Tavararyhmän hintaindeksi (usein kissa kutsuu) tehtäville tavararyhmän hinnan jakso perustunnilla.

de t i- tuotenumero (1, 2, ..., n), n- katsottavissa olevien tuotteiden lukumäärä ryhmässä - nahan hinta n tavarat kellonaikaan t, - nahan hintojen summa n tavarat nollajaksolla tunnissa, - merkityksettömän varastoindeksin arvo jaksolla tunnissa t.

Kuvassa 25 esitti keskimääräiset hinnat kolmen tyyppisten hedelmien ajalta 1980-1999 rock. Merkittömän varastohintaindeksin laskemiseksi kaava (11) on kiinnitetty kallioon ja perushinta on 1980 rick.

Otzhe, y 1999 s. Omenoiden, banaanien ja appelsiinien kokonaishinta oli 59,4 prosenttia suurempi kuin hedelmien kokonaishinta vuonna 1980.

Pieni. 25. Kolmen tyyppisten hedelmien hinnat (dollareissa) ja tietämättömyys varastojen hintaindeksistä

Varastohintaindeksin huomioimatta jättäminen kääntää koko tavararyhmän hinnanmuutoksen tunnissa. Ne eivät ole tärkeitä niille, joiden indeksi on helppo luetella, mutta niissä on joitain ilmeisiä puutteita. Ensinnäkin, kun indeksi on numeroitu, kaikentyyppiset tavarat ovat yhtä tärkeitä, joten rakkaat toverit lisäävät indeksiin ylivoimaisen virran. Toisaalta kaikki toverit eivät tule toimeen yhtä intensiivisesti, sitä varten on hintamuutos toverille, mutta he tulevat vähän toimeen, mutta he ovat voimakkaasti infusoituneet indeksin kunnioittamisen puutteesta.

Vivazhny-varastot ja hintaindeksit. Lyhyillä merkityksettömien hintaindeksien jaksoilla olemme parantaneet hintojen laatuindeksejä siten, että hintojen ja tavaroiden hintojen laatu sekä kissan hyvä laatu paranevat. Tärkeitä varastoindeksejä on kahdenlaisia. Hakemisto cin Lapeyre, kaavan (12) arvoille, tyvellä asuva vikoristovu ivnі mätänee. Zvazheniy-varastojen indeksihinta sallii vrahuvati rіvnіn käsitellä tavaroita, joita voi käyttää hyvä kissa, joka käyttää ihotuotetta.

de t- tunnin ajanjakso (0, 1, 2, ...), i- tuotenumero (1, 2, ..., n), n i tunnin nollajaksossa - Lapeyre-indeksin arvo tunnin jaksossa t.

Lapeyre-indeksin laskenta on esitetty kuvassa. 26; jakki basovy vikoristovutsya 1980 rіk.

Pieni. 26. Tsini (dollareissa), kolmentyyppisten hedelmien lukumäärä (eläminen punnissa asukasta kohti) ja indeksi Lapeyre

Otzhe, Index Lapeyre 1999 r. oviaukko 154.2. On syytä mainita, että vuonna 1999 oli kolmen tyyppisiä hedelmäpatareita 54,2 % kalliita, mutta ei vuonna 1980. Kunnioitan teitä niiden puolesta, joilla on alhaisempi indeksi, koska ne eivät noudata indeksiä, jotka ovat kalliita 159,4, ja appelsiinien hinnat ovat hedelmiä, jotka elävät vähemmän kuin ne, jotka kasvavat enemmän, alentavat omenoiden ja banaanien hintoja. Lisäksi näyttää olevan joitain esimerkkejä hedelmien hinnoista, jotka tulevat toimeen erittäin intensiivisesti, kasvavat vähemmän, appelsiinien hinnat laskevat, Lapeyre-indeksi on vähiten varastoindeksistä.

Paaschen hintaindeksi vikoristovuє рівні tavaravirrassa, mutta ei perusjaksolle. Otzhe, indeksi Paashe lisää varmasti tilauksen kohteiden määrää tunnilla. Indeksissä on kuitenkin muutamia puutteita. Ensinnäkin varmista, että nykyiset olosuhteet ovat erittäin tärkeitä. Syynä erittäin suosittuihin indekseihin on Lapeyre-indeksi, ei Paasche-indeksi. Toisin sanoen tietyn tuotteen hintana kannattaa astua elävään kissaan, kasvaa aikuiseksi, ostaa hinta elinkustannusten alentamiseksi kysynnän mukaan eikä saada maistaa sitä. Paasche-indeksi lasketaan seuraavan kaavan mukaan:

de t- tunnin ajanjakso (0, 1, 2, ...), i- tuotenumero (1, 2, ..., n), n- katsottavissa olevien tuotteiden lukumäärä ryhmästä - yhden tuotteen lukumäärä i tunnin nollajaksossa - Paasche-indeksin arvo tunnin jaksossa t.

Paasche-indeksin laskenta on esitetty kuvassa. 27; jakki basovy vikoristovutsya 1980 rіk.

Pieni. 27. Kolmen tyyppisten hedelmien hinnat (dollareissa), lukumäärä (eläminen punnissa asukasta kohti) ja indeksi Paashe

Otzhe, hakemisto Paasche 1999 s. oviaukko 147.0. Huomattakoon se tosiasia, että vuonna 1999 kolmen tyyppiset hedelmät olivat 47,0 % kalliita, mutta ei vuonna 1980.

Deyaki suositut hintaindeksit. Liiketoiminnalla ja taloudella on vähän indeksejä. Suosituin kuluttajaindeksihinta (CPI). Virallisesti indeksi on nimeltään CPI-U, jota käytetään laskemaan kaupunki, hocha, yleensä sitä kutsutaan yksinkertaisesti CPI:ksi. US Bureau of Labor Statistics on tärkein työkalu elämän edistämiseen Yhdysvalloissa. Elävien hintojen indeksi є tallennetaan ja lisätään Lapeyre-menetelmän mukaisesti. Samaan aikaan 400 tuotteen, vaatetyypin, kuljetus-, lääkintä- ja kunnallispalveluiden hinnat ovat laajalti hyväksyttyjä. Tällä hetkellä, kun indeksi lasketaan, perusjakso on 1982-1984. (Kuva 28). CPI-indeksin tärkeä tehtävä on deflaattori. CPI-indeksiä käytetään todellisten hintojen voittamiseen todellisella tavalla. Rosrakhunks osoittaa, että viimeisten 30 vuoden aikana keskimääräinen inflaatio Yhdysvalloissa on noussut 2,9 prosenttiin.

Pieni. 28. Dynamika Consumer Index Price; Katso lisää diivoja. Excel-tiedosto

Merkittävin Tilastokeskuksen julkaisema hintaindeksi on tuottajahintaindeksi (PPI). Indeksi PPI є otamme käyttöön varastoindeksin, joka on Lapeyre vikory -menetelmä virobnikkien myymien tavaroiden hintojen muutosten arvioimiseksi. PPI-indeksi є CPI-indeksin osoitin. Lisäksi ilmeisesti nosta PPI-indeksiä lisätäksesi CPI-indeksiä ja navpaki, pienennä PPI-indeksiä pienentääksesi CPI-indeksiä. Osakemuutoksia Yhdysvalloissa arvioidaan rahoitusindekseillä, kuten teollisuusyritysten osakkeiden Dow Jones -indeksillä (Dow Jones Industrial Average - DJIA), S&P 500:lla ja NASDAQ:lla. Bagato-indeksit mahdollistavat kansainvälisten osakemarkkinoiden tulon arvioinnin. Ennen tällaisia ​​indeksejä käytetään Japanin Nikkei-indeksiä, Nimechchinan Dax 30:tä ja Kiinan SSE Compositea.

Tahnat sidottu analyysitunnilla NS x rivi

Merkittävä metodologia sekä tietoa menneisyydestä ja nykypäivästä tulevaisuuden ennustamiseksi, kahden raketin jälkeen tuossa punaisella kuvauksessa suvereenista lapsesta Patrick Genri: "Minä jätän yhden lampun, kun hengailet. Vain menneisyyden tietämys saa tuomita saalista."

Kellorivien analyysi laitettiin haudutukseen, mutta tekijä kaadettiin viimeisen päivittäiseen toimintaan, ja se kaadettiin päivään, päivään, päivään ja tulevaisuuteen. On totta, että tarkkailurivien analysointi on tehokas tapa ennustaa ja hallita. Vastalauseena kellorivien analyysiin perustuvien klassisten menetelmien kritiikille, heidän tulisi käyttää yllä olevia menetelmiä ollakseen moderneja ja alkeellisia. Näyttää siltä, ​​​​että matemaattinen malli, kuin vrahovu-tekijä, joka on ollut menneisyydessä, ei ole syyllinen tulevaisuuden trendien mekaaniseen ekstrapoloimiseen ilman asiantuntija-arviota, nähdäkseen päivittäisen toiminnan, tekniikan, ihmisten ja ihmisten muutokset. Heti kun väestölaskenta korjattiin taloustieteen avulla, muut raketit hajosivat talouden toiminnan taittuvat tietokonemallit virkamiesten vaihtaessa ruokaa.

Tim ei mene, kellorivien analysointimenetelmät ovat ihmeellinen ennustetyökalu (kuten lyhytviivainen, samoin kuin uuden rivin), jos haju pysähtyy oikein, samoilla ennustusmenetelmillä myös kuten edistyneiden ennusteiden avulla.

Yhteenveto Kellorivien lisäanalyysin lisäksi malleja on hajotettu kolmen yrityksen tulojen ennustamiseksi: Wm. Wrigley Jr. Yritys, Cabot Corporation ja Wal-Mart. Aikasarjan komponenttien kuvaus sekä aikasarjan ennusteen etenemisen määrä - keskiarvomenetelmä, eksponentiaalinen tasoitusmenetelmä, viiva-, neliö- ja eksponentiaalinen malli tällaisesta automallista. Todellisten muutosten kostamiseksi ja kausikomponentin huomioon ottamiseksi on tarkasteltu regressiomallia. On osoitettu, että pienimmän neliösumman menetelmää käytetään kuukausi- ja neljännesvuosittaisten tuntirivien ennustamiseen (kuva 29).

R vapausaskeleita imeytyy, kun tuntirivin arvoa säädetään.