Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
У 2011 році Державною судовою адміністрацією України (далі – ДСА України), і зокрема відділом судової статистики, діловодства та архіву управління ор...полностью>>
'Пояснительная записка'
Данный курс русского языка для школ с украинским языком преподавания разработан с учетом новой соци­ально-языковой ситуации, сложившейся в Украине. П...полностью>>
'Учебно-методический комплекс'
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Теория и практика связей с общественностью» составлен в соответствии с требованиями государственного обра...полностью>>
'Закон'
Республиканских соревнованиях по спортивному лову рыбы донной удочкой методом квивертип (фидер) «КУБОК ГОМЕЛЯ» (далее - соревнования) проводится по и...полностью>>

2 Альтернативы прогнозированию

Главная > Документ
Сохрани ссылку в одной из сетей:

1) Типология прогнозов. 1

2) Альтернативы прогнозированию. 2

3) Этапы прогнозирования, структура прогноза. 2

4,5) Основные методы прогнозирования: экспертные и статистические, методы экспертного прогнозирования. 3

6) Метод Дельфи: структура, преимущества и недостатки. 4

7) Методы составления сценариев: метод согласованного мнения, объединение независимых сценариев, матрицы взаимодействия. 4

8) Аспекты и необходимые условия проведения аналогий. Проблемы, связанные с использованием аналогий. 4

9) Методология морфологического анализа. 5

10) Методы сглаживания стационарных рядов: наивная модель, скользящие средние и экспоненциальное сглаживание. 6

11) Способы устранения тренда и сезонности. 7

12) Модели сглаживания с трендом: модели Холта и Брауна. 7

14) Определение начальных условий модели сглаживания. 8

15) Статистические показатели модели простой линейной регрессии. 8

16) Вывод формул коэффициентов зависимости в линейной регрессии. 10

17) Проверка гипотезы о независимости наблюдаемых переменных. 10

18) Статистический анализ модели многомерной регрессии: ANOVA. 12

19) Проверка мультиколлинеарности независимых переменных. 12

20) Виды трендовых кривых. Преобразования переменных, сводящие тренд к линейной регрессии. 12

21) Линейный, квадратичный и экспоненциальный рост в экономике. 12

22) S-образная кривая как график распространения нового товара. 12

23) Примеры производственных функций. 12

24) Описание модели ARIMA. 12

25) Подбор модели Бокса-Дженкинса по полным и частичным автокорреляциям временного ряда. 13

26) Преимущества и недостатки модели ARIMA. 13

27) Применение модели ARIMA к сезонным временным рядам. 13

28) Средняя квадратичная ошибка как основной критерий адекватности модели. Подбор параметров модели по методу наименьших квадратов. 14

29) Основные информационные критерии: AIC и BIC. 14

30) Методы анализа независимости остатков. 14

31) Алгоритм ex post прогнозирования. 15

32) Устройство типичной нейронной сети. 15

34) Методы прогнозирования показателей NPV и IRR. 17

35) Прогнозирование рисков проекта. 17

36) Составление прогнозов при оценке инноваций. 17

37) Роль прогнозирования при выборе инновационной стратегии. 17

1) Типология прогнозов.

По периоду упреждения — промежутку времени, на который рассчитан прогноз, —

  • оперативные (текущие), кратко-, средне-, долго- и дальнесрочные (сверхдолгосрочные)

По объекту исследования

  • естествоведческие, научно-технические и обществоведческие (социальные в широком значении этого термина) прогнозы.

Естествоведческие прогнозы разделяются на следующие направления:

1) метеорологические (погода, воздушные потоки и другие атмосферные явления);

2) гидрологические (морские волнения, режим стока воды, паводков, цунами, штормов, замерзания и вскрытия акватории, другие гидросферные явления);

3) геологические (залежи полезных ископаемых, землетрясения, срыв лавин и другие литосферные явления);

4) биологические, включая фенологические и сельскохозяйственные (урожайность, заболеваемость и другие явления в растительном и животном мире, вообще в биосфере);

5) медико-биологические (ныне преимущественно болезни человека);

6) космологические (состояние и движение небесных тел, газов, излучений, всех явлений космосферы);

7) физико-химические прогнозы явлений микромира.

Обществоведческие прогнозы делятся на направления:

1) социально-медицинские (здравоохранение, включая физическую культуру и спорт);

2) социально-географические (перспективы дальнейшего освоения земной поверхности, включая Мировой океан);

3) социально-экологические (перспектива сохранения равновесия между состоянием природной среды и жизнедеятельностью общества);

4) социально-космические (перспектива освоения космоса);

5) экономические (перспектива развития народного хозяйства, вообще экономических отношений);

6) социологические, или социальные в узком смысле (перспектива развития социальных отношений);

7) психологические (личность, ее поведение, деятельность);

8) демографические (рост, половозрастная структура, миграция населения);

9) филолого-этнографические, или лингво-этнологические (развитие языка, письменности, личных имен, национальных традиций, нравов, обычаев);

10) архитектурно-градостроительные (социальные аспекты расселения, развития города и деревни, жилища, вообще обитаемой среды);

11) образовательно-педагогические (воспитание и обучение, развитие кадров и учреждений в области народного образования — от детских яслей и садов до университетов и аспирантуры, включая подсистемы повышения квалификации и переподготовки кадров; самообразование взрослых, образование родителей, дополнительное образование и др.);

12) культурно-эстетические (материально-техническая база искусства, литературы, всей культуры; художественная информация, развитие кадров и учреждений культуры — книжного, журнального, газетного дела, радио и телевидения, кино и театра, музеев и парков культуры, клубов и библиотек, памятников культуры и т.д.);

13) государственно-правовые, или юридические (развитие государства и законодательства, права и криминологии, вообще правовых отношений);

14) внутриполитические (внутренняя политика своей и другой страны);

15) внешнеполитические (внешняя политика своей и другой страны, международные отношения в целом);

16) военные (военно-технические, военно-экономические, военно-политические, военно-стратегические, военно-тактические, военно-организационные прогнозы).

2) Альтернативы прогнозированию.

- отказ от прогноза

- консерватизм

- прогнозирование «сквозь шоры» (от балды)

- прогнозирование с помощью «гения»

- использование рациональных методов.

3) Этапы прогнозирования, структура прогноза.

  1. Предпрогнозная ориентация (программа исследования). Уточнение задания на прогноз: характер, масштабы, объект, периоды основания и упреждения и т.д. Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез, определение методов, структуры и организации исследования.

  2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов.

  3. Сбор данных прогнозного фона методами, о которых говорилось выше.

  4. Построение динамических рядов показателей — основы стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции, возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев.

  5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений.

  6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е. привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям.

  7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза — уточнение гипотетических моделей обычно методами опроса экспертов.

  8. Выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения и экспертов. Иногда (правда, пока еще редко) при этом строятся серии поствероятностных прогнозных моделей-сценариев с учетом возможных последствий реализации выработанных рекомендаций для их дальнейшего уточнения.

  9. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

  10. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, программирование, проектирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить.

Структура прогноза (по его лекциям):

- объект прогноза

- прогнозируемое состояние

- прогнозируемая вероятность

- время прогноза

Прогнозирование

4,5) Основные методы прогнозирования: экспертные и статистические, методы экспертного прогнозирования.

Статистические методы прогнозирования

  • Метод наименьших квадратов

  • Вероятностно-статистическое моделирование экспертных методов

  • Анализ временных рядов

  • Эвристические методы: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания.

  • Регрессия

  • Модели авторегрессии

  • ARIMA

  • Системы экономических уравнений

Экспертные методы прогнозирования

    • Прямые (получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива)

    • С обратной связью (в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Методы индивидуальных экспертных оценок

    • Метод “интервью”

    • Аналитический метод

    • Метод написания сценария

    • Метод “дерева целей”

Методы коллективных экспертных оценок.

    • Метод “комиссий” (мозговая атака в рабочих группах):

    • Метод “Дельфи”

    • Метод “коллективной генерации идей”

Методы прогнозирования (по лекциям):

1. субъективные (экспертные)

- экспертной оценки

- аналогий

- делфи

- дерево целей (решений)

- морфологический анализ

- метод сценариев

2. Объективные

2.1 Экстраполяционные (наивные)

- экспоненциальное сглаживание

- скользящее среднее

- метод Холта

- метод Брауна

- метод Винтерса

- ARIMA

- Бокс-Дженкинс

2.2 Регрессионные (причинные)

- простая регрессия

- множественная регрессия

- тренды

6) Метод Дельфи: структура, преимущества и недостатки.

мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.

а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.

участники экспертной группы неизвестны друг другу. взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.

Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и непосредственная оценка.

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.

Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

7) Методы составления сценариев: метод согласованного мнения, объединение независимых сценариев, матрицы взаимодействия.

* получение согласованного мнения (одна из реализаций метода Делфи, ориентированной на получение коллективного мнения различных групп экспертов относительно крупных событий в той или иной области в заданный период будущего)

* повторяющаяся процедура независимых сценариев (составление независимых сценариев по каждому из аспектов, оказывающих существенное влияние на развитие ситуации, и повторяющемся итеративном процессе согласования сценариев развития различных аспектов ситуации)

* использование матриц взаимодействия и др. (определение на основании экспертных оценок потенциального взаимовлияния событий рассматриваемой совокупности).

 

A

B

C

A

 

 

 

B

 

 

 

C

 

 

 

Методы сценариев (по лекциям):

- метод согласования мнений,

- метод сведения сценариев

- матрица взаимодействия факторов (на рисунке, показывает как А влияет на В и С и наоборот и т.д.)

 

8) Аспекты и необходимые условия проведения аналогий. Проблемы, связанные с использованием аналогий.

Аналогия (традукция) - прием, в котором из сходства двух явлений в одних условиях делается вывод о сходстве этих явлений в других условиях. В логике аналогия рассматривается как форма получения выводного знания, как умозаключение, в котором на основании сходства предметов в одних признаках делается вывод о сходстве этих предметов в других признаках. Метод аналогии широко используется в моделировании, так как модель - аналог объекта, изучаемого посредством моделирования

Идея метода состоит в вычленении возникшей проблемы и попытке ее решения с помощью идей из других сфер жизни и науки. Одно время метод применялся настолько успешно, что на его основе родилась целая наука - синектика. Ее область, занимающаяся заимствованием технических идей в биологии называется бионикой.

Для использования метода аналогий необходимо

а) вычленить причину затруднений;

б) предельно формализовать ее до уровня, воспринимаемого специалистами из других областей;

в) описать цели будущего решения и объективные ограничения;

г) выделить область жизни или науки, в которой могут быть близкие по своему смыслу решения;

д) подобрать команду специалистов из выбранной области;

е) организовать и провести мозговой штурм;

ж) интерпретировать для исходной области полученные варианты решений;

з) выбрать из них реализуемые и наиболее эффективные.

Одним из способов научного исследования, для которого характерен взгляд на научное познание как на “борьбу идей” и “естественный отбор”, — такой способ следует квалифицировать как особый метод “доказательства по аналогии”. Надо заметить, что им пользуются многие, если не все эволюционные эпистемологи. Между тем тот же Майкл Рьюз, в уже приводимой здесь статье, посвященной проблемам эволюционной эпистемологии, указывает на ограниченные возможности использования этого метода по отношению к науке, выдвигая в качестве исчерпывающего аргумента почти афористичное суждение: “наука — лучшее доказательство”. В чем–то этот афоризм М.Рьюза близок высказанному Тарским суждению, выведенному из анализа логического содержания объективной теории истины: “истина равна факту”. Оба этих ученых, в особенности Рьюз, приближаются к мысли о том, что предметная область той или иной науки развивается исходя из внутренних запросов самой науки, а не только в силу наличия каких бы то ни было конкурирующих между собой теорий или концепций. Для целей и задач эволюционной эпистемологии важно и то, и другое.

Таким образом, указания на ограниченные возможности метода рассуждения “по аналогии” не опровергают существование самой аналогии как одного из характерных способов человеческого мышления, а значит, способа осуществления познания. Метод аналогии, учитывая эти его особенности, следует рассматривать как определенный общеметодологический способ мышления, соответствующий определенному уровню развития интеллекта. Тем самым метод рассуждения по аналогии оказывается не только приобщенным непосредственно к обыденному уровню человеческого понимания и познания, но может рассматриваться также и как общенаучный принцип, позволяющий сопоставлять различные положения, концепции и теории. Особенно продуктивным метод рассуждения “по аналогии” оказывается в тех случаях, когда необходимо целостное видение, целостное освещение проблемы.

9) Методология морфологического анализа.

  • определяем пространство поиска, которое обязательно должно включать в себя искомое решение (схему устройства),

  • сужаем это пространство, осуществляя поиск этого решения.

формален и допускает компьютерную реализацию.

Пространство поиска называется морфологическим множеством, а процесс определения это пространства – морфологическим анализом. Поиск решения называется морфологическим синтезом.

В результате морфологического анализа определяется морфологическое множество или множество альтернатив (альтернативных решений). Такое множество должно содержать все структурные решения устройств рассматриваемого класса, как реально существующие, так и потенциально возможные, патентоспособные структуры. Естественно, задать все такие структуры прямым перебором невозможно, так как мощность морфологического множества обычно оказывается очень большой. Поэтому для его задания проводят классификацию устройств, входящих в это множество, выделяя классификационные признаки и определяя их возможные значения. Особенностью такой классификации является то, что она является строгой в том смысле, что задав все значения классификационных признаков мы можем однозначно идентифицировать структуру устройства.

10) Методы сглаживания стационарных рядов: наивная модель, скользящие средние и экспоненциальное сглаживание.

"Наивные" модели прогнозирования
  • некоторый последний период прогнозируемого временного ряда лучше всего описывает будущее этого прогнозируемого ряда

  • прогноз - очень простая функция от значений прогнозируемой переменной в недалеком прошлом.

  • Самая простая модель Y(t+1)=Y(t), "завтра будет как сегодня".

  • не стоит ждать большой точности. Не учитывает механизмы, определяющие прогнозируемые данные. Не учитывает сезонные колебания и тренды.

  • можно строить "наивные" модели несколько по-другому

Y(t+1)=Y(t)+[Y(t)-Y(t-1)],

Y(t+1)=Y(t)*[Y(t)/Y(t-1)],

такими способами мы пытаемся приспособить модель к возможным трендам

Y(t+1)=Y(t-s),

это попытка учесть сезонные колебания

(по лекциям) Наивная модель: прогноз на следующий период равен последнему прошедшему. Применяется тогда, когда тренд не проявляется, или же наоборот, когда он четко проявляется.

Средние и скользящие средние

Самой простой моделью, основанной на простом усреднении является

Y(t+1)=(1/(t))*[Y(t)+Y(t-1)+...+Y(1)],

"завтра будет как было в среднем за последнее время".

Такая модель, конечно более устойчива к флуктуациям, поскольку в ней сглаживаются случайные выбросы относительно среднего. Несмотря на это, этот метод идеологически настолько же примитивен как и "наивные" модели и ему свойственны почти те же самые недостатки.

В приведенной выше формуле предполагалось, что ряд усредняется по достаточно длительному интервалу времени. Однако как правило, значения временного ряда из недалекого прошлого лучше описывают прогноз, чем более старые значения этого же ряда. Тогда можно использовать для прогнозирования скользящее среднее

Y(t+1)=(1/(T+1))*[Y(t)+Y(t-1)+...+Y(t-T)],

Смысл его заключается в том, что модель видит только ближайшее прошлое (на T отсчетов по времени в глубину) и основываясь только на этих данных строит прогноз.

При прогнозировании довольно часто используется метод экспоненциальных средних, который постоянно адаптируется к данным за счет новых значений. Формула, описывающая эту модель записывается как

Y(t+1)=a*Y(t)+(1-a)*^Y(t),

где Y(t+1) – прогноз на следующий период времени
Y(t) – реальное значение в момент времени t
^Y(t) – прошлый прогноз на момент времени t
a – постоянная сглаживания (0<=a<=1))

Модель простых средних:

;

Модель скользящей средней:

; , где k – порядок скользящих средних.

Если k = t, то получится метод простых средних, если k = 1, то наивный метод. Значит таким методом следует считать прогнозы, начиная с t = k.

Метод экспоненциального сглаживания

, где - сглаживающий параметр

Все вышеприведенные модели хорошо работают, если тренд отсутствует.

11) Способы устранения тренда и сезонности.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Прогнозирование, профилактика и упреждающая интенсивная терапия полиорганной недостаточности при постгеморрагических и септических состояниях голубцов владислав Викторович

    Документ
    Обширное повреждение тканей, боль, кровопотеря, инфекция - вот далеко не полный перечень причин, вызывающих сходные по своему патогенетическому течению состояния, определяемые как критические, или шоковые.
  2. Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра Автор Никонов И. М (1)

    Программа дисциплины
    Целью программы курса «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» является формирование комплекса знаний, умений и навыков для выполнения прогнозных расчетов и оценок показателей при формировании инвестиционных и инновационных проектов.
  3. Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра Автор Никонов И. М (2)

    Программа дисциплины
    Целью курса «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» является формирование комплекса знаний, умений и навыков для осуществления прогнозных расчетов и оценок показателей при формировании инвестиционных и инновационных проектов.
  4. Прогнозирование развития образования в условиях нестабильности (кризиса)

    Документ
    В литературе (отечественной и зарубежной) накоплен определенный опыт методологического и методического обеспечения прогнозирования развития системы профессионального образования и спроса на подготовку специалистов.
  5. Альтернативы миграционной стратегии Анатолий Вишневский

    Документ
    По Европе, Америке, а также и по России бродит очередной призрак: на сей раз призрак нелегальной иммиграции. Усилить борьбу с этим «злом» требуют многие – от Вашингтона до Москвы.

Другие похожие документы..