Összefoglaló az előrejelzési módszerek a pénzügyi teljesítmény
1. modell egy adalék komponens
Adalék prediktív modell lehet képlettel:
ahol: F - a várható érték; T - a trend; S - szezonális komponens;
E - előrejelzési hibát.
Egy algoritmust építésére prediktív modellt
Mert értékesítési előrejelzés, amely a szezonális minta, javaslatot teszünk a következő algoritmus építésére prediktív modellt:
1.Opredelyaetsya trend, amely a legjobban megközelíti a tényleges adatokat. A lényeg itt az, javasolta az polinom trend, csökkentve a hiba az előrejelzési modell.
2 .Vychitaya tényleges értékesítési volumen értékek az értékek a trend, és a szezonális komponens opredelyayutvelichiny állítjuk be, hogy az összegük nulla.
3.Rasschityvayutsya modell hiba, mint a különbség a tényleges értékek és modell értékeit.
Alkalmazás Az algoritmus a következő példát.
tényleges kiadások
Találja meg az átlagos négyzetes hiba minta (E) képlet szerint:
ahol:
T-trendfigyelésre térfogatáram;
S - szezonális komponens;
O - eltérése modellt a tényleges értékek
Nagysága a kapott hiba arra utal, hogy a felépített modell egy jó közelítés a tényleges adatok, azaz ez teljes mértékben tükrözi a gazdasági trendek, amelyek meghatározzák a költségek összegét, és előfeltétele a magas színvonalú előrejelzéseket.
2. modell multiplikatív komponens.
Egyes idősorok szezonális komponens értéke nem állandó, hanem egy bizonyos hányadát -fondovogo értékeket, azaz, szezonális komponens értéke növekszik növekvő tendenciát mutat értékeket. Vegyük például a grafikont a következő adatokat OBE-max költségeket. Az értékesítési volumen a termékről ugyanúgy, mint az előző at least szezonális ingadozást, és annak értéke különböző blokkok különböznek. Köre azonban variációs tényleges érték képest a trendvonal folyamatosan növekszik. Ez a helyzet leírható egy modellt egy multiplikatív alkatrész
1.3.1. A számítás a szezonális komponens
Szezonális különbség számítása alkatrészeket a multiplikatív modellben a additív modell csak abban áll, hogy az oszlop-6 vpisy vayutsya szezonalitás tényezők (analóg becslése szezonális komponensek az adalékanyagban modell)
Szezonális tényezők aránya a trend, hogy azt feltételezzük, hogy azok összege egyenlő kell legyen a száma szezont az évben, azaz 4. nulla helyett, mint az additív modell.
Összesen a 4. negyedévben
Abból lehet kiindulni, hogy az érték a második becslési hiba kicsit alacsonyabb lesz, mint az első.
3. Az előrejelzés a mozgó átlag módszer és exponenciális.
Előrejelzésére idősor értékek is használhatók egy egyszerű módszer.
Számításakor a mozgó átlag Yt NP c (m) M Minden y értékei a paraméter m időpillanatok rögzítik az azonos súlyozó tényező 1 / m, ami nem mindig indokolt. Megjósolni a műszaki - gazdasági trendek időpontban, amikor a megfigyelt értéke Y paraméter kritikus. Ez természetes, hogy azt feltételezik, hogy túlzott függőség idősorok fokozatosan csökken a növekvő periodicitás da két szomszédos pont. Így, ha a függőség megjósolt paraméterek YT jelennek erősebb az értéke Yt-1. mint a Yt-ek
Megfigyelések az idő sorozatot kell adni súlyt, hogy csökkenteni kell, mint a távolság, hanem az idő a rögzített időt t. Ezt a körülményt figyelembe venni az eljárás exponenciális. Így kiszámításánál .ko exponenciális átlag csak előző exponenciális mozgóátlag és az utolsó megfigyelés, és az összes korábbi észrevételek figyelmen kívül hagyja.
Tegyük fel például, hogy meg kell, hogy egy jóslat t- = 8, de a következő adatokat, az idő sorozat jelen: 1) A módszer mozgóátlag m = 3, m = 4, $ 2) a módszer exponenciális simítás a = 0,2; 0.6.
A tagok száma mozgóátlag m és egy exponenciális simítási paramétert (határozza meg a statisztika a vizsgált folyamatot. A kisebb m és több, az erősebb peagiruet ppognoz ingadozások ideiglenes második sorban, és fordítva, a több m és kisebb, mint a tehetetlensége predikciós eljárás. az alkalmazott optimális predikciós paraméter simítási időre van szükség, hogy végezzen egy sor több különböző teljesítmény-paraméterek értékei m, majd injekciós meghatározott átlagos hiba predikciós és válassza ki a megfelelő paraméter m inimális hiba.
Abstracts szuper duper! Vegyünk egy kis szünetet, diák szórakozni: Prof a vizsgán: Itt korábban, mint egy fiatal ember, lyutovali - diákok töltötték fel csak egyet, de most idősebb, érlelt. Vegyük a nyilvántartó könyv, jöjjön Resit. By the way, az anekdota veszünk chatanekdotov.ru