Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Прогнозирование спроса с использованием авторегрессивных моделей.

Введение | Методом статистического анализа. | Вычисления, сопровождающие нахождение стандартного отклонения. | Вычисления, сопровождающие расчет линейной прогнозирующей функции. | В) Построение прогнозирующей функции, описываемой уравнением гиперболы | Вычисления, сопровождающие построение функции гиперболы. | Прогнозирование путем вычисления скользящего среднего | Проверка прогнозирующей функции. Корректировка прогнозов. | Расчет диаграммы со скользящим шагом. |


Читайте также:
  1. Анализ и прогнозирование емкости рынка
  2. Анализ и прогнозирование поведения потребителя
  3. Анализ и прогнозирование товарооборота организаций общественного питания как части розничного товарооборота
  4. Анализ провозной способности с использованием индексного приема сравнения
  5. Б. Структура и факторы совокупного спроса
  6. Билет №15. Эластичность спроса и эластичность предложения. Прямая и перекрестная эластичность спроса по цене.
  7. Билет №45.Теория спроса на деньги : неоклассическое и кейнсианское объяснение спроса на деньги.

Авторегрессивные зависимости являются наиболее распространенными среди стохастических моделей. В них значения прогнозируемого показателя (спроса) в прошлых периодах рассматриваются как факторные признаки. Уравнение авторегрессионой зависимости в общей форме имеет вид:

Vt = A0 + A1*Vt-1 + A2*Vt-2 +...+ Ak*Vt-k

где Vt - прогнозируемое значение показателя “ V “ в момент времени t;

Vt-1 - значение показателя в момент времени (t-i);

Ai - i-й коэффициент регрессии.

 

Введем в качестве фактора момент времени “ t “, используем принятые нами обозначения спроса, получим модификацию уравнения регрессии, которую будем применять в расчетах:

dt+1 = a + a1*dt + b*t

Коэффициент регрессии данного уравнения найдем методом наименьших квадратов. Соответствующая система нормальных уравнений имеет вид:

 

j*a + a1* å dt + b* å t = å d;

a* å dt + a1* å d2t + b* å t*dt = å dt*d;

a* å t + a1* å t*dt + b* å t2 = å t*d.

 

 

где j - длина ряда динамики показателя спроса, уменьшенная на единицу;

 

Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионой зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения б:

б = 1 / j *

где dt+1 - расчетная величина спроса;

dt - фактическая величина показателя в момент времени “ t “.

 

Если б < 15%, считается, что уравнение авторегрессии можно использовать в прогнозных целях.

Продолжим пример. Найдем уравнение регрессии. Промежуточные данные для построения системы нормальных уравнений оформим в табл. 6

 

Таблица 6.


Дата добавления: 2015-07-25; просмотров: 39 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Спрос, прогнозируемый методом экспоненциального сглаживания| Выбор прогнозирующей функции

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)