Формализованные методы прогнозирования - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Формализованные методы прогнозирования, слайд №1

Формализованные методы прогнозирования, слайд №2

Формализованные методы прогнозирования, слайд №3

Формализованные методы прогнозирования, слайд №4

Формализованные методы прогнозирования, слайд №5

Формализованные методы прогнозирования, слайд №6

Формализованные методы прогнозирования, слайд №7

Формализованные методы прогнозирования, слайд №8

Формализованные методы прогнозирования, слайд №9

Формализованные методы прогнозирования, слайд №10

Формализованные методы прогнозирования, слайд №11

Формализованные методы прогнозирования, слайд №12

Формализованные методы прогнозирования, слайд №13

Формализованные методы прогнозирования, слайд №14

Формализованные методы прогнозирования, слайд №15

Формализованные методы прогнозирования, слайд №16

Формализованные методы прогнозирования, слайд №17

Формализованные методы прогнозирования, слайд №18

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Формализованные методы прогнозирования. Доклад-сообщение содержит 18 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

Описание слайда:

ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Слайд 2

Описание слайда:

Сущность формализованных методов прогнозирования Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

Слайд 3

Описание слайда:

Метод экстраполяция это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом.

Слайд 4

Описание слайда:

Классификация формализованных методов прогнозирования К методам экстраполяции относятся:

Слайд 5

Описание слайда:

1.Сущность метода наименьших квадратов Состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами, через уравнение регрессии.

Слайд 6

Описание слайда:

Недостатки метода наименьших квадратов: прогноз будет точен для небольшого периода времени и уравнение регрессии следует пересчитывать по мере поступления новой информации; сложность подбора уравнения регрессии, которая разрешима при использовании типовых компьютерных программ.

Слайд 7

Описание слайда:

2.Метод экспоненциального сглаживания На среднесрочные прогнозы. Только на один период вперед. Преимущества метода-он не требует обширной информационной базы и предполагает её интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности.

Слайд 8

Описание слайда:

Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:

Слайд 9

Описание слайда:

Затруднения: выбор значения параметра сглаживания α; определение начального значения Uo. Примечание: Чем больше α, тем меньше сказывается влияние предшествующих лет. -Если значение α близко к единице, то это приводит к учету при прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений. -Если значение α близко к нулю, то веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения.

Слайд 10

Описание слайда:

3. Метод скользящей средней даёт возможность выравнивать динамический ряд путём его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно поглощаются случайные отклонения. -Периоды определения средней берутся одинаковыми. -В расчетах участвуют все уровни ряда. -Сглаженный ряд короче первоначального на (n–1) наблюдений, где n – величина интервала сглаживания.

Слайд 11

Описание слайда:

Рабочая формула: где t + 1 – прогнозный период; t – период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.); Уt+1 – прогнозируемый показатель; mt-1 – скользящая средняя за два периода до прогнозного; n – число уровней, входящих в интервал сглаживания; Уt – фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период; Уt-1 – фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному

Слайд 12

Описание слайда:

виды моделей: имитационные и другие

Слайд 13

Описание слайда:

Оптимизационные расчёты осуществляются на основе разработанных экономикой математических моделей и исходной информации с использованием специальных пакетов программ и ЭВМ. Оптимизационные расчёты осуществляются на основе разработанных экономикой математических моделей и исходной информации с использованием специальных пакетов программ и ЭВМ. Имитационные модели, цель которых состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами. Статистические методы. В тех случаях, когда анализ математической модели даже численными методами может оказаться нерезультативным из-за чрезмерной трудоемкости или неустойчивости алгоритмов в отношении погрешностей аппроксимации и округления, строится имитационная модель

Слайд 14

Описание слайда:

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. Такой подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического или имитационного моделирования в отдельности. Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. Такой подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического или имитационного моделирования в отдельности.

Слайд 15

Описание слайда:

Задача. Имеются данные, характеризующие уровень безработицы в регионе, % Задача. Имеются данные, характеризующие уровень безработицы в регионе, %

Слайд 16

Описание слайда:

1. Определить величину интервала сглаживания, например равную 3 (n = 3). 1. Определить величину интервала сглаживания, например равную 3 (n = 3). 2. Рассчитать скользящую среднюю для первых трех периодов m фев = (Уянв + Уфев + У март)/ 3 = (2,99+2,66+2,63)/3 = 2,76 Далее рассчитываем m для следующих трех периодов февраль, март, апрель. m март = (Уфев + Умарт + Уапр)/ 3 = (2,66+2,63+2,56)/3 = 2,62 Далее по аналогии рассчитываем m для каждых трех рядом стоящих периодов и результаты заносим в таблицу.

Слайд 17

Описание слайда:

У ноябрь = 1,57 + 1/3 (1,42 – 1,56) = 1,57 – 0,05 = 1,52 Определяем скользящую среднюю m для октября. m = (1,56+1,42+1,52) /3 = 1,5 Строим прогноз на декабрь. У ноябрь = 1,57 + 1/3 (1,42 – 1,56) = 1,57 – 0,05 = 1,52 Определяем скользящую среднюю m для октября. m = (1,56+1,42+1,52) /3 = 1,5 Строим прогноз на декабрь. У декабрь = 1,5 + 1/3 (1,52 – 1,42) = 1,53 Определяем скользящую среднюю m для ноября. m = (1,42+1,52+1,53) /3 = 1,49 Строим прогноз на январь. У январь = 1,49 + 1/3 (1,53 – 1,52) = 1,49 Заносим полученный результат в таблицу.