🗊Презентация Формализованные методы прогнозирования

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Формализованные методы прогнозирования, слайд №1Формализованные методы прогнозирования, слайд №2Формализованные методы прогнозирования, слайд №3Формализованные методы прогнозирования, слайд №4Формализованные методы прогнозирования, слайд №5Формализованные методы прогнозирования, слайд №6Формализованные методы прогнозирования, слайд №7Формализованные методы прогнозирования, слайд №8Формализованные методы прогнозирования, слайд №9Формализованные методы прогнозирования, слайд №10Формализованные методы прогнозирования, слайд №11Формализованные методы прогнозирования, слайд №12Формализованные методы прогнозирования, слайд №13Формализованные методы прогнозирования, слайд №14Формализованные методы прогнозирования, слайд №15Формализованные методы прогнозирования, слайд №16Формализованные методы прогнозирования, слайд №17Формализованные методы прогнозирования, слайд №18Формализованные методы прогнозирования, слайд №19
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Формализованные методы прогнозирования. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Описание слайда:
ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Слайд 2


1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования В литературе по прогностике выделяются две близкие группы методов прогнозирования: 1) формализованные; 2) фактографические.
Описание слайда:
1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования В литературе по прогностике выделяются две близкие группы методов прогнозирования: 1) формализованные; 2) фактографические.

Слайд 3


1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Среди формализованных методов прогнозирования наибольшее применение на практике находят статистические методы прогнозирования, основанные на выявленных в прошлом закономерностях развития объекта.
Описание слайда:
1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Среди формализованных методов прогнозирования наибольшее применение на практике находят статистические методы прогнозирования, основанные на выявленных в прошлом закономерностях развития объекта.

Слайд 4


1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 1) методы обработки совокупностей, упорядоченных во времени: наивные модели, методы простых и скользящих средних, методы экстраполяции.
Описание слайда:
1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 1) методы обработки совокупностей, упорядоченных во времени: наивные модели, методы простых и скользящих средних, методы экстраполяции.

Слайд 5


1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 2) методы прогнозирования используемые при наличии пространственной совокупности, когда есть основание полагать, что значение исследуемого показателя определяется влиянием некоторых факторов: - корреляционно-регрессионный анализ.
Описание слайда:
1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 2) методы прогнозирования используемые при наличии пространственной совокупности, когда есть основание полагать, что значение исследуемого показателя определяется влиянием некоторых факторов: - корреляционно-регрессионный анализ.

Слайд 6


1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 3) наличие пространственно-временной совокупности – имеет место в том случае, когда: • ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; • аналитик намеревается учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике. средние значения параметров одногодичных уравнений регрессии; ковариационный анализ.
Описание слайда:
1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования Классификация статистических методов прогнозирования: 3) наличие пространственно-временной совокупности – имеет место в том случае, когда: • ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; • аналитик намеревается учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике. средние значения параметров одногодичных уравнений регрессии; ковариационный анализ.

Слайд 7


2. Оценка качества количественного прогноза Результат прогноза, разработанного формализованным методом, чаще всего выражается количественным показателем, которому может быть дана точечная (ȳi) и (или) интервальная оценка (ŷi). Точность прогноза тем выше, чем меньше величина ошибки, которая представляет собой разность между фактическими и прогнозируемыми значениями исследуемой величины.
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Результат прогноза, разработанного формализованным методом, чаще всего выражается количественным показателем, которому может быть дана точечная (ȳi) и (или) интервальная оценка (ŷi). Точность прогноза тем выше, чем меньше величина ошибки, которая представляет собой разность между фактическими и прогнозируемыми значениями исследуемой величины.

Слайд 8


2. Оценка качества количественного прогноза Способы определение доверительного интервала: 1) неформальный; 2) формальный.
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Способы определение доверительного интервала: 1) неформальный; 2) формальный.

Слайд 9


2. Оценка качества количественного прогноза Суммарная ошибка решения прогнозной задачи:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Суммарная ошибка решения прогнозной задачи:

Слайд 10


2. Оценка качества количественного прогноза Расчет интервального прогноза:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Расчет интервального прогноза:

Слайд 11


2. Оценка качества количественного прогноза Для определения границ доверительного интервала используется выражение:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Для определения границ доверительного интервала используется выражение:

Слайд 12


2. Оценка качества количественного прогноза Величина среднеквадратического отклонения рассчитывается по формуле:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Величина среднеквадратического отклонения рассчитывается по формуле:

Слайд 13


2. Оценка качества количественного прогноза Ошибка прогноза или погрешность для каждого момента времени:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Ошибка прогноза или погрешность для каждого момента времени:

Слайд 14


2. Оценка качества количественного прогноза Способы оценки средней ошибки прогноза. 1) среднее абсолютное отклонение: 2) средняя процентная ошибка:
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Способы оценки средней ошибки прогноза. 1) среднее абсолютное отклонение: 2) средняя процентная ошибка:

Слайд 15


2. Оценка качества количественного прогноза Способы оценки средней ошибки прогноза. 3) средняя абсолютная ошибка в процентах: Данные способы оценки качества прогноза позволяют осуществить сравнение результатов, полученных различными методами прогнозирования, и выбрать наиболее приемлемый метод для решения прогнозной задачи.
Описание слайда:
2. Оценка качества количественного прогноза Способы оценки средней ошибки прогноза. 3) средняя абсолютная ошибка в процентах: Данные способы оценки качества прогноза позволяют осуществить сравнение результатов, полученных различными методами прогнозирования, и выбрать наиболее приемлемый метод для решения прогнозной задачи.

Слайд 16


3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Горизонтальную модель используют, если наблюдения колеблются относительно постоянного уровня или среднего значения, в этом случае временной ряд называют стационарным. Внешние воздействия относительно постоянны. Прогнозирование включает использование его предыстории для оценки среднего значения, которое становится прогнозным. Для оценки будущей динамики могут быть использованы методы наивного прогнозирования, простого среднего, скользящего среднего, простое экспоненциальное сглаживание.
Описание слайда:
3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Горизонтальную модель используют, если наблюдения колеблются относительно постоянного уровня или среднего значения, в этом случае временной ряд называют стационарным. Внешние воздействия относительно постоянны. Прогнозирование включает использование его предыстории для оценки среднего значения, которое становится прогнозным. Для оценки будущей динамики могут быть использованы методы наивного прогнозирования, простого среднего, скользящего среднего, простое экспоненциальное сглаживание.

Слайд 17


3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Трендовая модель применяется, если значения временного ряда возрастают или убывают в течение некоторого, достаточно большого промежутка времени. Методы прогнозирования должны дать возможность выявить закономерность и рассчитать параметры средней теоретической линии развития объекта. Эта задача может быть решена методами прогнозной экстраполяции, для оценки одного будущего значения используют методы скользящей средней и линейного экспоненциального сглаживания.
Описание слайда:
3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Трендовая модель применяется, если значения временного ряда возрастают или убывают в течение некоторого, достаточно большого промежутка времени. Методы прогнозирования должны дать возможность выявить закономерность и рассчитать параметры средней теоретической линии развития объекта. Эта задача может быть решена методами прогнозной экстраполяции, для оценки одного будущего значения используют методы скользящей средней и линейного экспоненциального сглаживания.

Слайд 18


3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Сезонная модель используется, если на данные наблюдений влияют не только общие закономерности развития, но и сезонные факторы. В прогнозировании могут быть использованы модели экстраполяции с аддитивной и мультипликативной компонентой.
Описание слайда:
3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Сезонная модель используется, если на данные наблюдений влияют не только общие закономерности развития, но и сезонные факторы. В прогнозировании могут быть использованы модели экстраполяции с аддитивной и мультипликативной компонентой.

Слайд 19


3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Циклическая модель применяется, если данные характеризуются подъемами и спадами, не зависящими от времени. Циклическая компонента обычно имеет причиной общие закономерности экономического развития (жизненный цикл продукции, деловой цикл, бизнес-цикл). Методы прогнозирования — классическое разложение, экономические индикаторы, эконометрические модели, многомерная регрессия.
Описание слайда:
3. Типы моделей динамики данных и соответствующие методы прогнозирования Циклическая модель применяется, если данные характеризуются подъемами и спадами, не зависящими от времени. Циклическая компонента обычно имеет причиной общие закономерности экономического развития (жизненный цикл продукции, деловой цикл, бизнес-цикл). Методы прогнозирования — классическое разложение, экономические индикаторы, эконометрические модели, многомерная регрессия.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию