Лекция 1 Тема Основные понятия Понятие план и прогноз

Вид материала

Содержание

Классификация методов прогнозирования. Базовые методы прогнозирования (БМП).
Характеристики качества прогнозов и методы их оценки.

Подобный материал:

Лекция 1

Тема 1. Основные понятия

Понятие план и прогноз.

Прогноз – это вероятностное научно-обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного явления в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.

План – это решение относительно системы мероприятий, предусматривающий порядок, последовательность и сроки их выполнения.

Т.е. мы планируем действия и прогнозируем результат.

прошлое	настоящее		будущее

ретроспектива		период упреждения

Информация бывает фактографическая – статистические данные, и экспертная – описание объекта на вербальном уровне.

Построение модели состоит из этапов:

подбор спецификации модели – представление логики развития объекта изучения в форме математической модели, пригодной для дальнейших исследований. Это выбор и анализ состава переменных и выбор класса аппроксимирующих функций (линейная и др.).
идентификация параметров модели (определение значений параметров) – оценка параметров модели, выявленных спецификаций с помощью определенных методов (например метод наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов).

	Y	L	K
1980
. . . .	Исходные статистические данные
2005

верификация модели (проверка ее состоятельности) – оценка качества построенной модели и выбор пригодной модели

Классификация методов прогнозирования. Базовые методы прогнозирования (БМП).

Базовые методы прогнозирования
Эконометрические
1) прогн-ие на основе модели временных рядов y = f(t)	2) на основе факторных моделей	3) на основе эконометрических моделей	4) на основе дескриптивных моделей - количество выпускаемой продукции - прибыль …	5) экспертные	6) по аналогии
Условия применения:
Наличие в рамках изучаемых систем свойства инерционности, т.е. неизменяемость характеристик развития	Наличие фактографических данных, они должны быть непрерывны и достоверны		Объект прогнозирования описывается большим числом переменных, но легко укладывается в простую математическую модель	Нет фактографической информации об объекте прогнозирования, либо она не является непрерывной или является не достоверной	Нет никакой информации об объекте, нет возможности привлечь экспертов, нельзя составить математическую модель
Прогнозы можно делать:
Не превышающие среднесрочный период (оперативные, краткосрочные)			Краткосрочные и среднесрочные	Оперативные либо дальнесрочные и долгосрочные	Долгосрочные и дальнесрочные
Пример:
				Задать экспертам вопрос: Когда наступит кризис? Проранжируйте параметры?	Редко

Характеристики качества прогнозов и методы их оценки.

Основными характеристиками качества являются точность и надежность.

Точность – характеризует меру соответствия прогнозируемой величины – фактической.

Надежность (достоверность) – вероятность реализации соответствующей прогнозической оценки для заданного доверительного интервала.

Чем выше надежность, тем ниже точность.

Измеритель меры точности прогноза – это ошибка прогноза. Ошибка бывает количественная и качественная.

Количественные характеристики:

Абсолютная ошибка прогноза – разница между фактическим и прогнозным значением (для тестового периода). Ретроспектива делится на обучающую выборку и ретроспективу. Минусы – привязка к масштабу.

- фактическое решение

- прогнозное значение

- число наблюдений обучающей выборки

- период упреждения

- средняя дельта

Относительные характеристики:

Коэффициент несоответствия Тейла (для тестового периода)

Мы хотим чтобы

, когда

Качественные характеристики:

Прогноз реализации – облако значений должно быть на линии совершенных прогнозов.

Информационные характеристики качества модели:

Среднеквадратическое отклонение

- число степеней свободы (зависит от вида модели)

Коэффициент детерминации – показывает на сколько объясняемые переменные описывают объясняющую переменную (в % или долях)

F статистика – показывает значимость модели в целом.

Наивные методы прогнозирования – в основном это модели средних, используются для прогнозирования и для сглаживания данных):

модель простой средней
модель простой скользящей средней
модель адаптивной скользящей средней
модель взвешенной скользящей средней
модель экспоненциальное сглаживание Брауна

Задачи.

Данные за 8 периодов. Осуществить прогноз показателя Y на девятый период времени. Построить точечный интервальный прогноз. Оценить прогностические способности модели, приняв за тестовый период t = 8.

Дано:

Решение: