Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора

Страница 2

Средняя ошибка модели 28,99%.

Построим модель с настраиваемым параметром матричного предиктора с использованием логарифмированных данных из таблицы 3.3.

Матрица весовых коэффициентов имеет вид:

.

Матрица определяющая соотношение прямых и косвенных темпов прироста (при начальном ):

.

Рассчитаем матрицу прямых и косвенных темпов прироста

.

Получаем предиктор и производим расчёт логарифмов прогнозных оценок

,

Потенцированные прогнозные ошибки примут вид:

.

Настройка параметра позволила установить его оптимальное значение . Таким образом, матрица примет вид:

.

Вновь полученный предиктор:

,

Соответственно, логарифмы и потенцированный прогноз на 2007 год будет равен:

Относительные ошибки:

.

Средняя ошибка прогноза – 33,26%.

Аналогично построим прогноз на 2008 – 2013 год при оптимальном значении (табл. 3.7). В Приложении 1.6 представлены расчёты моделей до настройки параметра.

Таблица 3.7 Результаты прогнозирования

Год

Значение

показателя

Средняя ошибка прогноза

2008

Фактическое

124,58

309,57

837,01

32,17%

Прогнозное

83,40

179,07

658,69

Ошибка

33,06%

42,16%

21,30%

2009

Фактическое

121,42

267,41

867,09

83,51%

Прогнозное

204,63

534,17

1580,18

Ошибка

68,53%

99,76%

82,24%

2010

Фактическое

145,46

368,96

1017,05

11,99%

Прогнозное

118,36

231,85

898,42

Ошибка

7,06%

9,74%

19,18%

2011

Фактическое

169,50

470,50

1167,00

43,91%

Прогнозное

100,84

246,80

657,26

Ошибка

40,51%

47,55%

43,68%

2012

Фактическое

227,80

710,50

1695,70

19,29%

Прогнозное

270,18

920,72

1859,56

Ошибка

18,61%

29,59%

9,66%

2013

Прогнозное

311,42

1103,00

2513,22

Страницы: 1 2 3

Читайте также:

Анализ услуг, применяемых в ОАО «Челябинвестбанк»
Основное направление развития Челябинвестбанка заключается в универсализации банковского бизнеса, в оказании полного спектра всевозможных услуг. Банк активно внедряет новые проекты. В их числе расширение зон действия платежной системы «Золотая корона», применение системы «Город» для приема коммунал ...

Классификация пластиковых карт
Существует много признаков, по которым можно классифицировать пластиковые карты: 1. По материалу, из которого они изготовлены: • бумажные (картонные); • пластиковые; • металлические. В настоящее время практически повсеместное распространение получили пластиковые карты. Однако для идентификации держ ...

Экономическая характеристика банковского холдинга «Авангард»
Лизинговая компания ОАО «АВАНГАРД-ЛИЗИНГ» входит в состав банковского холдинга «АВАНГАРД» (далее – Холдинга) и является универсальной лизинговой компанией, оказывающей услуги лизинга производственно - технологического оборудования, транспорта и недвижимости. Учредителем и владельцем 100% акций комп ...

Главное меню

Copyright © 2025 - All Rights Reserved - www.bankmaker.ru