87 Неопределенность исходной информации и прогноза. Методы оценки неопределенности

Неопределенность исходной информации используемой для прогноза связана со следующими причинами:

1. Статистические данные - это организация выбора из генеральной выборки, каждая точка которой случайная. Нельзя повторить выборку идентичную уже полученной.

2. Закономерности изменения прогнозируемой величины не известны.

3. Упреждение поведения прогнозируемой величины производится на любое время.

4. Различие в результатах прогнозирования по причине использования в нескольких моделях.

5. Неравномерность поступления транспортных потоков.

6. Неопределенность прогноза зависит от объема статистической выборки. Практикой прогнозирования установлено, что достоверность статист. данных убывает в глубь ретроспективного периода.

7 Уменьшение неопределенности прогнозирования связано:

- с изменением неравномерности потока

- с выбором метода прогнозирования

- с выбором статист. данных

- с изучением скрытых закономерностей

- с переходом от точечного к интервальным оценкам.

Методы оценки неопределенности

1. метод числовых моментов. В данном методе вычисляются такие характеристики объектов прогн-ния, как мат. ожидание, дисперсия, асимметрия. По этим харак- кам определяется верхние границы прогноза и нижние и наиболее вероятностные значения.

2. симметричной аппроксимации. Вычисляются числовые хар-ки, но уже в зависимости от заранее выбранного вероятностного закона распределения случайной величины.

3. метод Монтекарло. Предполагает многократное использование разработанных на предварительном этапе прогнозной модели, при этом на вход данной модели подаются исходные данные, искаженные по определенному вероятностному закону.

88 Интуитивные методы прогнозирования, их особенности, преимущества и недостатки.Условия применения

Эвристические методы позволяют:

1. Выполнять знакомство с объектом прогнозирования, изучать различные сведения о нем

2. Накопить опыт прогнозирования о данном объекте

3. Изучить процесс развития объекта, характерные его признаки

Преимущества:

• Применимы для прогнозирования трудно-формализуемых процессов

• Прим. для прогнозирования транспортных потоков всех категорий

• Легко реализуемы

• Не требуют сбора статистических данных

• Не требуют математического описания закономерностей транспортного потока

Недостатки:

• Трудность передачи опыта эксперта

• Переоценка местных факторов и закономерностей

• Оценка экспертом малого числа объектов

• Ненадежность прогноза транспортного потока

• Сложность формирования коллектива экспертов

• Сложность обработки мнений экспертов

• Трудность воспроизводства результатов прогноза

*Индивидуальный (эксперты дают мнение независимо друг от друга) – метод интервью, аналитический, «Дерево целей».

*Коллективный (выявляется обобщенное мнение экспертов) – «мозговая атака», «метод Дельфи», 6-3-5, ранговой кореляции.

*Метод написания сценариев

*Метод исторических аналогий

Весь процесс прогнозирования разбивается на 3 этапа:

• Формирования коллектива эксперта

• Формирование программы опроса и проведение 1-го тура опроса

• Согласование мнений экспертов и обработка результатов.

Коллектив- группа экспертов, возглавляемая общим руководителем.

Условия применения:

*Применяется на долгосрочную перспективу; (до 50 лет)

*Для прогнозирования скачкообразных изменений транспортных потоков.