Первые модели адаптивного прогнозирования были разработаны для одномерных временных рядов, применение к которым традиционных методов было не совсем корректным. Не без основания считалось, что в данных таких рядов хотя и не содержится информация о закономерностях, происходящих в прогнозируемом процессе изменениях, но сами изменения могут использоваться для идентификации кратковременно действующих тенденций. Для обнаружения тенденций подобного рода необходимы специальные способы и приёмы, с помощью которых в прогнозных моделях предусматриваются специальные механизмы, уточняющие их текущую адекватность по данным статистики о происходящих изменениях.
Развитие аппарата адаптивного прогнозирования экономических процессов в основном осуществлялось по двум направлениям. Первое направление связано с усложнением структуры адаптивных моделей до уровня, обеспечивающего адекватное отражение закономерностей реальных явлений, а второе – с совершенствованием самого адаптивного механизма этих моделей. Развитием простейшей модели
где – значение показателя, характеризующего уровень прогнозируемого процесса в момент времени
;
– изменяющийся во времени параметр, характеризующий средний уровень прогнозируемого процесса в момент времени
;
– случайные независимые отклонения фактических значений от текущего среднего, имеющего нулевое математическое ожидание и конечную дисперсию
, в рамках первого из определенных ранее направлений можно считать полином первого порядка
где – текущее значение коэффициентов модели;
– период упреждения;
– случайные независимые отклонения расчётных от фактических, имеющие нулевое математическое ожидание и конечную дисперсию
.
Одновременно с изменением структуры модели, как правило, претерпевает соответствующие изменения и её адаптивный механизм. Неизменным может оставаться только принцип построения. Причём, для одной и той же модели на основе одного того же принципа можно строить различные варианты адаптивных механизмов. Примером модели, для которой можно построить различные варианты адаптивных механизмов, как раз и является рассматриваемый адаптивный полином первой степени . Один из вариантов её адаптивного механизма был предложен Чарльзом Хольтом. Этим вариантом предусматривается расчёт оценок текущих (т.е. на данный момент времени) коэффициентов модели по двум рекуррентным соотношениям
,
,
где – параметры экспоненциального сглаживания
.
Читайте также:
Учет операций с использованием банковских пластиковых
карточек
Порядок осуществления и бухгалтерский учет операций с банковскими пластиковыми карточками регламентируется Протоколом заседания Правления ОАО «АСБ Беларусбанк» от 08.06.2009 г. № 66.4 о правилах совершения операций с банковскими пластиковыми карточками в ОАО «АСБ Беларусбанк», Постановлением Правле ...
Условия и перспективы развития современных банковских операций
Чтобы определить условия и перспективы развития банковских операций следует обозначить основные причины их возникновения: · изменение законодательства, в том числе нормативно-правовых актов Банка России; · стратегии и цели, утвержденные руководством банка; · усиление конкуренции на рынке; · изменен ...
Реализация механизмов снижения прогнозных ошибок
Сглаживание исходной динамики методом усреднения Построим модель линейного детерминированного матричного предиктора по усреднённой сглаженной динамике. В таблице 3.47 представлена сглаженная динамика показателей. Таблица 3.47 Динамика показателей объёмов медицинской помощи по программе ОМС Год Груп ...