Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Прогнозирование с коэффициентами сезонности

Читайте также:
  1. I. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ОБСТАНОВКИ НА ПОЖАРООПАСНОМ ОБЪЕКТЕ
  2. IV. Новизна продукта. Прогнозирование и комбинаторика.
  3. Вопрос 29. Прогнозирование мирового рынка с использованием нейронных сетей.
  4. Вопрос 33. Прогнозирование долгосрочных и сверхдолгосрочных перспектив развития мировой экономики на базе методологии системной динамики Дж.Форрестера.
  5. Идеализация и прогнозирование идеальных ситуаций
  6. Неоднородные линейные уравнения с постоянными коэффициентами
  7. Однородные линейные уравнения с постоянными коэффициентами

Модель имеет вид:

Как видим, является взвешенной суммой текущей оценки , полученной путем очищения от сезонных колебаний фактических данных xt и предыдущей оценки .

В качестве коэффициента сезонности ft берется его наиболее поздняя оценка, сделанная для аналогичной фазы цикла.

Затем величина , полученная по первому уравнению, используется для определения новой оценки коэффициента сезонности по второму уравнению.

Прогноз следующего значения ряда:

Более общим выражением для прогноза на τ шагов вперед будет:

Величины и могут быть записаны через прошлые данные и начальные условия:

где — начальное значение а1;

— начальное значение f в соответствующей i фазе (месяце) цикла (года);

J — наибольшая целая часть .

Следовательно, прогноз является функцией всех прошлых значений фактического ряда, параметров и и начальных условий , , , …, .

Влияние начальных условий на прогноз зависит от величины весов и длины ряда, предшествующего текущему моменту t. Влияние обычно будет уменьшаться быстрее, чем влияние начальных значений , так как пересматривается на каждом шаге, а только один раз за цикл.

Если эта сезонная модель прогнозирования, структура которой не содержит элементов для отражения какой-либо тенденции роста, применяется для прогнозирования ряда, характеризующегося ярко выраженной тенденцией, то коэффициенты перестают быть простыми коэффициентами сезонности и вскоре вбирают в себя в определенной мере эффект роста.

Полная сезонная модель Уинтерса с линейным ростом имеет вид:

Единственным изменением в выражении для является добавление — наиболее поздней оценки аддитивного фактора роста, характеризующего изменение среднего за полный сезонный цикл уровня процесса за единицу времени (месяц). Выражение для обновления коэффициента сезонности остается тем же, что и раньше. Оценки модифицируются по аналогичной процедуре экспоненциального сглаживания. Прогноз является здесь функцией прошлых и текущих данных, параметров и первоначальных значений , , . Качество и точность прогнозов зависит от этих факторов.

Оптимальные параметры a3 Уинтерс предлагает находить экспериментальным путем. Критерием сравнения он берет стандартное отклонение ошибки.


Дата добавления: 2015-07-17; просмотров: 57 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Сезонные модели| Аддитивная модель сезонных явлений

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.012 сек.)