Prognozowanie I symulacje Prognozowanie na podstawie modeli szeregów czasowych



Pobieranie 2,3 Mb.
Strona1/31
Data23.11.2017
Rozmiar2,3 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   31

Strona |


Prognozowanie i symulacje
Prognozowanie na podstawie modeli szeregów czasowych

Baza danych statystycznych z wartościami zmiennej prognozowanej Y jest szeregiem czasowym w postaci:




t

Y

1

Y1

2

Y2

...

...

n

Yn

gdzie t jest numerem okresu lub momentu czasowego.



Prognozy na okresy lub momenty T > n wyznacza się posługując się modelem w postaci

Yt = f(t, t).

gdzie:


- f jest postacią modelu,

- jest składnikiem losowym ( wahaniami przypadkowymi).
Jeżeli spełnione są podstawowe założenia prognostyczne to znaczy:

  1. Znana jest postać modelu f, który ma założone własności ,

  2. Tendencja rozwojowa występująca w przeszłości będzie taka sama w prognozowanej przyszłości,

to można wyznaczyć prognozę zmiennej objaśnianej Y w okresie T > n według wzoru
Y*T= f(T).
Ćwiczenie 1. Prognozowanie szeregów czasowych ze stałym średnim poziomem zmiennej prognozowanej
Jeśli wartości zmiennej prognozowanej Y oscylują wokół pewnej wartości (zwanej stałym średnim poziomem) to zmienne prognozowana Y ma stały średni poziom z wahaniami przypadkowymi.

Wykres takiej zmiennej Y ma postać :



Do prognozowania zmiennych o stałym średnim poziomie z wahaniami przypadkowymi używa się następujących metod:

- metoda naiwna typu stały średni poziom (model Browna).

- metoda średniej ruchomej k – elementowej,

- metoda średniej ruchomej ważonej k – elementowej,



- metoda wygładzania wykładniczego ( model adaptacyjny).

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   31


©operacji.org 2017
wyślij wiadomość

    Strona główna