О совершенствовании методов прогнозирования, основанных на экспоненциальном сглаживании - Банк бесплатных рефератов, курсовых, дипломных работ

Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

довольно широкое распространение среди формализованных методов

получили трендовые модели, основанные на идее убывающих весов.

Преимуществом такого подхода является то, что роль первых,. старых.

членов динамического ряда уменьшается, по сравнению с последними,

. новыми. членами. Убывание весов от настоящего к прошлому может

строиться на разных принципах. Но наибольшее распространение по-

лучил метод, основанный на построении весов, убывающих по закону

экспоненциальной функции. Идея его впервые была выдвинута

Р. Брауном в начале 60-х годов и с тех пор получила довольно широкое

Экспоненциально сглаживать можно не только сам динамический

ряд, но и коэффициенты трендов, коэффициенты сезонности и т. п.

Веса при использовании метода экспоненциального сглаживания

Параметр сглаживания a должен удовлетворять следующим

aСумма весов представляет собой сумму геометрической прогрессии со

В краткосрочном прогнозировании, когда прогноз осуществляется

на ближайший последующий период времени, этот процесс носит, как

правило, непрерывный характер, т. е. осуществляется постоян-

но (ежедневно, еженедельно, ежемесячно и т. п.) по мере поступления

новых фактических данных за предыдущий отрезок времени.

Так, при прогнозировании стационарных процессов прогноз на

предстоящий период определяется как экспоненциально взвешенная

средняя отчетного динамического ряда из n членов. Для последующего

прогнозирования используют рекуррентное соотношение:

где t u - 1- фактическое новое значение динамического ряда

t y - 1- прогнозной значение за предыдущий период.

Нами проводились сравнительные прогнозные расчеты для ста-

ционарных процессов двумя методами: простой арифметической

скользящей средней и экспоненциально взвешенной средней. Сравне-

ние результатов выявило одну постоянно наблюдающуюся закономер-

ность: прогнозы по второму методу имеют более низкие значения, чем

Причина такого занижения кроется в том, что сумма весов, опре-

деленных по экспоненциальной зависимости, меньше единицы при ог-

раниченной (и как правило небольшой) длине динамического ряда. Она

составляет обычно 0, 83 - 0, 86, вместо 1, 0. То есть прогноз оказывается

заниженным на 14-17%, в то время как при использовании метода про-

стой арифметической средней вес каждого члена одинаков и равен 1/n,

В связи с вышеизложенным необходимо усовершенствовать ме-

тод экспоненциального сглаживания путем корректировки прогноза, по-

лученного традиционным способом, а именно увеличить значение про-

гнозной величины, поделив ее на сумму весов. Следует учитывать при

этом, что сумма весов постоянно возрастает с каждым новым прогно-

зом в силу использования формулы (2) и удлинением динамического

ряда. Поэтому эта сумма каждый раз должна находиться заново путем

добавления к предыдущей величине минимального значения веса, a (1-

a) n, присвоенного самому. старому. значению на очередном этапе рас-

Такой подход, многократно апробированный на практике, позво-

лил получать прогнозные значения, в значительно большей степени со-

ответствующие реальности и сопоставимые с результатами, получен-

ными с помощью других методов прогнозирования.

Описание предмета: «Математические методы в экономике»

Математическая экономика изучает свойства экономической динамики и равновесия с помощью математических моделей этих феноменов и точного исследования моделей. При этом могут быть получены условия положительного экономического роста и условия равновесия экономики при различных предположениях о природе производства и распределении продуктов, о механизме рынка и установлении цен, ренты и других экономических величин.

Деятельность специалиста по математическим методам в экономике состоит в анализе и моделировании экономических проессов и объектов различных уровней, прогнозировании, программировании и оптимизации экономических систем.

По специальности «Математические методы в экономике» выделяются специализации: инвестиционная деятельность; оценочная деятельность; банковское дело; страховое дело; исследование операций на финансовых рынках; рынок банковских услуг; рынок ценных бумаг.

Специалист в этой области опирается на знание основ экономической теории, финансов, кредита и денежного обращения; владение современными методами финансовой математики и теории инвестиций, основами статистического анализа, бухгалтерского учета и аудита, коммерческих расчетов; владение методами и средствами прогнозирования и управления в экономике.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.