Методы верификации прогнозных моделей - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №1

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №2

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №3

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №4

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №5

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №6

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №7

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №8

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №9

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №10

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №11

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №12

Методы верификации прогнозных моделей, слайд №13

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Методы верификации прогнозных моделей. Доклад-сообщение содержит 13 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:

Методы верификации прогнозных моделей. Работу выполнила: Студентка группы АМбвс – 31 Кондрашова Любовь Руководитель: Соколова О. Ф

Слайд 2

Описание слайда:

Верификация Верификация - процедура оценки достоверности прогноза. Прогнозу присуща значительная степень неопределенности, которую необходимо измерить, прежде чем принимать управленческое решение, использовать в экономическом анализе информацию о будущем и гипотезы о перспективах развития тех или иных больших систем. Разрабатывая прогнозы, специалисты заинтересованы в повышении их надежности.

Слайд 3

Описание слайда:

При прогнозировании могут возникать различные ошибки, наиболее существенными из которых являются следующие: При прогнозировании могут возникать различные ошибки, наиболее существенными из которых являются следующие: - ошибки в исходных данных; - неправильное использование инструментария прогнозирования; - отсутствие должной организации; - некомплексное обоснование стратегии развития.

Слайд 4

Описание слайда:

Приведем основные причины отклонения прогноза от реальности: Приведем основные причины отклонения прогноза от реальности: Неспособность предвидеть возможности и потребности из-за узости взгляда на объект прогнозирования и недостаточности соответствующей информации о прошлом и будущем. Неточное предвидение процесса развития системы более высокого порядка, чем объект прогнозирования. Неточное выявление существенных связей и взаимодействий. Чрезмерная осторожность в оценках, заведомое занижение прогностических оценок или сверхоптимистический подход.

Слайд 5

Описание слайда:

Некритическое отношение к авторитетным мнениям отдельных известных исследователей. Некритическое отношение к авторитетным мнениям отдельных известных исследователей. Неизбежная идеализация и упрощение при формализации анализируемой проблемы. Искажение экономической информации в процессе ее сбора, передачи, обработки и хранения. Сложность приведения экономических показателей к сопоставимому виду, изменения в которых возникают искусственно - из-за инфляции и изменения методик исчисления показателей. Неполный учет качественных факторов при формализации.

Слайд 6

Описание слайда:

Верификация прогнозов или прогнозных моделей может быть практически осуществлена следующими методами (следует отметить, что методы верификации прогнозов разработаны недостаточно): Верификация прогнозов или прогнозных моделей может быть практически осуществлена следующими методами (следует отметить, что методы верификации прогнозов разработаны недостаточно): 1. Прямая верификация - получение того же значения прогноза, что и верифицируемая величина, но только другим методом прогнозирования. 2. Косвенная верификация - подтверждение прогноза ссылкой на приведенный в литературе прогноз того же объекта. 3. Консеквентная верификация - получение значения верифицируемого прогноза путем логического (или математического) выведения следствий из уже известных прогнозов.

Слайд 7

Описание слайда:

4. Дублирующая верификация - получение значения верифицируемого прогноза из другого прогноза, явившегося ответом на тот же вопрос, но сформулированный в другом варианте. 4. Дублирующая верификация - получение значения верифицируемого прогноза из другого прогноза, явившегося ответом на тот же вопрос, но сформулированный в другом варианте. 5 Верификация методом «адвоката дьявола» осуществляется следующим образом: назначаются 2-3 оппонента - «адвокаты дьявола», перед которыми ставится задача привести аргументы и доводы в пользу того, что верифицируемый прогноз не осуществится или не реален. Верифицируемый прогноз будет истинен в том случае, если прогнозист докажет несостоятельность всех аргументов «адвоката дьявола».

Слайд 8

Описание слайда:

6. Инверсная верификация проводится в том случае, когда имеется совокупность прогнозов объекта по годам, начиная с настоящего времени и до некоторого временного горизонта в будущем. Предположим, методом экспертных оценок получен ряд прогнозных значений какого-либо показателя для периода 2008-2015гг. Тогда, используя метод наименьших квадратов, можно найти уравнение регрессии для нахождения этих же значений динамического ряда. С помощью этого уравнения можно найти значения показателей в ретроспективном периоде (например, за 2000-2003 гг.). 6. Инверсная верификация проводится в том случае, когда имеется совокупность прогнозов объекта по годам, начиная с настоящего времени и до некоторого временного горизонта в будущем. Предположим, методом экспертных оценок получен ряд прогнозных значений какого-либо показателя для периода 2008-2015гг. Тогда, используя метод наименьших квадратов, можно найти уравнение регрессии для нахождения этих же значений динамического ряда. С помощью этого уравнения можно найти значения показателей в ретроспективном периоде (например, за 2000-2003 гг.). Другими словами, производится инверсная экстраполяция. Сопоставляя значения прогнозов, полученные инверсной экстраполяцией с фактическими значениями объекта в эти же годы ретроспекции, можно сделать вывод о достоверности полученных прогнозов.

Слайд 9

Описание слайда:

7. Верификация минимизацией систематических ошибок - этот метод состоит в проверке учета источников систематических ошибок в процессе разработки прогнозов. Для реализации данного метода нужно располагать классификацией источников ошибок (см. рис.). 7. Верификация минимизацией систематических ошибок - этот метод состоит в проверке учета источников систематических ошибок в процессе разработки прогнозов. Для реализации данного метода нужно располагать классификацией источников ошибок (см. рис.).

Слайд 10

Описание слайда:

Прогнозист в процессе работы с тем или иным методом может сам явиться источником ошибок. Если он недостаточно глубоко освоил этот метод или же не обладает практическими навыками работы с ним, неизбежны ошибки всех типов. Прогнозист в процессе работы с тем или иным методом может сам явиться источником ошибок. Если он недостаточно глубоко освоил этот метод или же не обладает практическими навыками работы с ним, неизбежны ошибки всех типов. Учет требований полноты, достоверности и дисконтирования исходных данных дает возможность избежать многих ошибок при прогнозировании.

Слайд 11

Описание слайда:

В качестве нерегулярных источников ошибок могут выступать различные случайные события, а также редкие единичные события типа открытий. Последовательный учет всех возможных источников ошибок увеличивает вероятность реализации верифицируемого прогноза. В качестве нерегулярных источников ошибок могут выступать различные случайные события, а также редкие единичные события типа открытий. Последовательный учет всех возможных источников ошибок увеличивает вероятность реализации верифицируемого прогноза. Распространение уже отчетливо различимых современных тенденций на будущее - наиболее характерный источник ошибок, встречающихся при прогнозировании. Частным случаем такого подхода является необоснованная экстраполяция какой-либо тенденции за пределы ее действия.

Слайд 12

Описание слайда:

Более частыми, чем неточная экстраполяция, являются ошибки вследствие нерепрезентативности данных, т.е. их недостаточности для цельной характеристики или лишь поверхностного соответствия объективной действительности. Искажающее действие даже небольших ошибок в исходных данных резко возрастает с увеличением масштабов прогноза, т.е. при переходе, с одной стороны, к долгосрочным прогнозам, а с другой - к прогнозам для обширных областей науки и экономики. Более частыми, чем неточная экстраполяция, являются ошибки вследствие нерепрезентативности данных, т.е. их недостаточности для цельной характеристики или лишь поверхностного соответствия объективной действительности. Искажающее действие даже небольших ошибок в исходных данных резко возрастает с увеличением масштабов прогноза, т.е. при переходе, с одной стороны, к долгосрочным прогнозам, а с другой - к прогнозам для обширных областей науки и экономики.