
- •Тема 0.Цели и задачи моделирования
- •0.1.Объективная основа моделирования
- •0.2.Субъективная сторона моделирования
- •0.3.Иерархия понятий моделирования
- •0.4.Классификация предвидений (прогнозов)
- •0.5.Принципы организации моделирования
- •0.6.Порядок моделирования
- •0.2.Зависимость применимости метода моделирования от шкалы
- •0.2.1.Номинальная шкала
- •0.2.2.Ранговая шкала
- •0.2.3.Метрические шкалы
- •Тема 1.Трендовая модель прогнозирования
- •1.1.Понятие временного ряда
- •1.2.Задачи анализа временного ряда
- •1.3.Первоначальная подготовка данных
- •1.4.Задача построения аналитического тренда
- •1.5.Определение базы построения тренда
- •1.6.Наиболее употребимые виды трендов
- •1.7.Графический способ определения вида уравнения (типа) тренда
- •1.8.Определение тренда на основе сглаживания ряда
- •1.8.1.Механическое сглаживание
- •1.8.2.Аналитическое сглаживание
- •1.9.Тестовый способ определения вида уравнения (типа) тренда
- •1.10.Прогнозирование по тренду
- •3.1.Определение периода цикличности на основе функции автокорреляции
- •3.2.Сглаживание по нечётной базе
- •3.3.Сглаживание по четной базе
- •3.4.Взвешенное сглаживание
- •3.5.Достоинства и недостатки метода
- •3.6.Прогнозирование на основе сглаживания
- •Тема 4. Метод экспоненциального сглаживания и его использование в прогнозировании
- •5.1.Меры близости рядов
- •5.3.Расчёт параметров тренда в ms Excel
- •5.4.Прогнозирование на основе тренда
- •5.5.Тренды на основе сплайн-функций ???
- •Вопросы на 5
- •Тема 6.Анализ цикличности (сезонности)
- •6.1.Задача выявления сезонных колебаний
- •6.2. Определение сезонной составляющей при аддитивной сезонности
- •6.3. Определение сезонной составляющей при мультипликативной сезонности.
- •6.4.Выявление сезонности с использованием тригонометрических функций
- •7.2.1.Поворотные точки
- •7.2.2.Длина фазы
- •7.2.3.Критерий, основанный на знаках разностей
- •7.2.4.Критерии, основанные на ранговой корреляции
- •7.2.5.Сравнительный анализ критериев
- •7.3.Практические способы анализа ошибки ??? Тема 8.Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •8.1.Понятие регрессии
- •8.2.Отбор факторов для регрессии
- •8.3.Вид функции регрессии
- •8.4.Расчет параметров регрессии
- •8.5.Прогнозирования на основе регрессионных моделей
- •8.6.Авторегрессия
- •Тема 9. Производственные функции
- •9.1.Общая характеристика производственной функции
- •9.2.Функция Кобба-Дугласа. Общая характеристика
- •0.1.2.Задачи о «смесях»
- •0.1.3.Задачи о «раскрое»
- •0.1.4.Общая планово-производственная задача. Выбор интенсивностей использования различных технологических способов производства
- •0.1.5.Распределение ресурсов во времени. Оптимальное регулирование запасов
- •0.1.Прогнозирование на основе групповой экспертной оценки
- •0.2.Применение метода "Дельфи" для прогнозирования
- •Тема 1.Самореализующиеся прогнозы
- •Тема 2.Имитационное моделирование
Тема 0.Цели и задачи моделирования
0.1.Объективная основа моделирования
События окружающего мира повторяется. Наряду с линейным временем существует время циклическое. Для живых существ существует возможность повысить адаптивность за счет учета прошлого. Развитие живого - механизм совершенствования обратной связи (реагирующие, примитивно адаптирующиеся, целенаправленно воздействующие и т.д.). Вершиной (продуктом) этого развития является память - механизм влияния прошлого на настоящее.
0.2.Субъективная сторона моделирования
Человеческая память является частью мышления, т.е. используется сознанием с помощью языка, как системы символов. Содержательной единицей языка является суждение. Сознание шире объективной реальности за счет наличия ложных суждений. Т.о., все суждения - вероятностные.
0.3.Иерархия понятий моделирования
Предсказание - суждение о неизвестном
Предсказания делятся на прорицания и предвидения.
Прорицание не требует доказательств и обоснований (например, интуиция), хотя и может сопровождаться какими-либо процедурами (гадание, хиромантия и т.п., производственное совещание, иногда). Точность прорицания зависит от личности пророка (например, прогноз погоды на основе обострения ревматизма). Недостатки прорицаний: субъективизм, отсутствие осознанной связи между известным и предсказываемым. Достоинства: точность и экономичность при хорошем пророке (например, специалист с большим стажем, но без образования, знает (и предсказывает) предприятие лучше, чем выпускник - медалист).
Предвидение (прогнозирование в широком смысле) - научно обоснованное предсказание.
Научно обоснованное – опирающееся на материальные, существенные, устойчивые, необходимые и повторяющиеся взаимосвязи.
Т.о., предвидение это субъективное суждение об объективных закономерностях. Задача максимально объективизировать суждение определяет требования к организации предвидения.
Предвидение осуществляется на основе познанной закономерности. Установление закономерности - основа предвидения.
Поэтому, в широком смысле слова, любая познавательная деятельность есть часть процесса предвидения. Познание строит модель (например, карта города), свойства которой (например, расстояние между двумя точками) позволяют предвидеть (например, время передвижения).
В узком смысле слова, под предвидением понимают перечень принятых методов и процедур, среди которых:
математическая статистика,
математическое программирование,
сетевое и логическое моделирование,
имитационное моделирование,
экспертиза и ряд других.
Предвидение делится по субъективной уверенности автора в достоверности осуществления на гипотезы, прогнозы и планы.
Прогнозирование – вероятностное предвидение.
Прогнозирование – вероятностное, научно обоснованное с помощью принятых процедур, суждение о неизвестном.
Прогнозирование – процесс выработки прогнозов.
Прогностика – наука о прогнозировании.
0.4.Классификация предвидений (прогнозов)
- По детерминированности предвидения:
прогноз – предвидение, осуществление которого не зависит от предсказателя
план – предвидение, осуществление которого зависит от предсказателя
гипотеза – предвидение ненаблюдаемых (сущностных) явлений, обнаружаемых опосредованно.
Самоподтверждающийся прогноз – социально-экономическое явление, состоящее в наличии социального механизма, приводящего к осуществлению любого обнародованного прогноза. (Например, показ мод будущего сезона).
- По цели исследования:
поисковые – определение путей развития [из известного состояния]
нормативные – определение путей достижения [заданного состояния]
- По периоду упреждения (для соц.-эк. систем):
-
По времени (обычно)
По фундаментальности закономерности
По соотношению базы и горизонта предвидения
Краткосрочные
До 1 года
На основе недавно возникшей закономерности
Горизонт менее 1/3 базы
Среднесрочные
2-3 года
На основе устоявшейся закономерности
Горизонт порядка 1/3 базы
Долгосрочные
Более 5 лет
На основе классической закономерности
Горизонт более 1/3 базы
- По природе изучаемого объекта:
социально-экономическое
техническое
физическое и т.д.
- По формализации:
интуитивное
формализованное
- По методу реализации:
(Методы различаются объектом)
Метод |
Объект |
Математическая статистика |
Вариационные ряды |
математическое программирование |
Неравенства |
сетевое и логическое моделирование |
События |
имитационное моделирование |
Вероятностные распределения |
Экспертиза |
Качественные показатели |