<<
>>

6.4. Прогнозирование на основе временных рядов с использованием пакета программ для персональных ЭВМ

Как видно из вышеизложенного, вычислительные процедуры рассмотренных методов прогнозирования громоздки и трудоемки. Задача исследователя значительно облегчается при использовании пакета прикладных программ для ПЭВМ, в основу которых положены рассмотренные в подразд.
6.3 алгоритмы прогнозирования методами наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания.

Исходная информация предоставляется в виде временного ряда значений прогнозируемого показателя уь где t = 1,2, 3, ..., N.

Прогноз осуществляется по специально подобранной зависимости на ? шагов вперед, т. е. определяется у/+1, где ? = 1,2, 3..., М.

Программы используют следующие виды прогнозов:

экстраполяцию с использованием 16 двухпараметрических зависимостей;

экспоненциальное сглаживание;

комбинированный прогноз, включающий прогнозы на основе экстраполяции и экспоненциального сглаживания.

Прогноз с использованием метода экстраполяции. Прогноз осуществляется по одной из моделей, приведенных в табл. 6.2. Параметры моделей определяются с использованием метода наименьших квадратов. Для каждой модели рассчитывается корреляционное отношение. По максимальной величине корреляционного отношения производится выбор модели при комбинированном прогнозе.

Прогноз с использованием экспоненциального сглаживания. Прогноз осуществляется по линейным и параболическим зависимостям. Параметры моделей рассчитываются по формулам, предложенным Брауном. Выбор параметра сглаживания а производится в пределах от 0,1 до 0,9 с шагом 0,1. При комбинированном прогнозе выбор параметра производится по формуле а = 2/(N + 1), где N — число точек временного ряда.

Комбинированный прогноз. Комбинированный прогноз включает следующие этапы:

оценку принадлежности вариантов прогноза к одной совокупности с использованием критериев Фишера и Стьюдента;

определение весовых коэффициентов ц2;

• расчет параметров комбинированного прогноза по формулам дисперсии:

среднего значения:

У*т = HiF*i(/+i) + ИтУ'*2(Ж); (6-76)

дисперсии

^ А*(/+1)Д2(/+1)

[A(/+i)+A(/+I)J

где ^ і(/+і), У 2(/+1) — средние значения прогнозируемых параметров с ис-пользованием экстраполяции и экспоненциального сглаживания;

&*2(t+i) ~~ соответственно дисперсии прогнозируемых параметров.

В состав пакета программ входят:

исполняемый файл (основное меню) MENU1.EXE;

файл прогнозирования методом экстраполяции TREND.TBC;

файл прогнозирования методом экспоненциального сглаживания ALFA.TBC;

файл комбинированного прогноза KOMBI.TBC.

<< | >>
Источник: Бережная Е.В., Бережной В.И.. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика,2006. - 432 е.. 2006

Еще по теме 6.4. Прогнозирование на основе временных рядов с использованием пакета программ для персональных ЭВМ: