6 Содержание отчета и его форма

В отчете должны быть сформулированы цели и задачи исследования, определен анализ объекта прогнозирования.

Отчет должен содержать результаты отбора аппроксимирующей функции и оценки параметров линейной математической модели прогнозирования, распечатки полученных результатов с компьютера. По итогам построения уравнения необходимо сделать выводы.

Лабораторная работа 8 Оценка параметров нелинейной математической модели прогнозирования

1 Цель и содержание

Цель работы – приобрести навыки прогнозирования с помощью методов экстраполяции.

В результате выполнения работы студенты должны:

1. Установить цели и задачи исследования.

2. Подготовить исходные данные.

3. Осуществить фильтрацию исходного временного ряда.

4. Осуществить отбор видов аппроксимирующей функции.

5.Оценить параметры математической модели прогнозирования.

2 Теоретическое обоснование

Среди математических методов прогнозирования в особую группу выделяются методы экстраполяции, которые отличаются простотой, наглядностью и легко реализуемы на ЭВМ. Методологическая предпосылка экстраполяции состоит в признании преимущественной связи между прошлым, настоящим и будущим.

Проведенные исследования показали, что при краткосрочном прогнозировании (на один год) показателей работы предприятия целесообразно использовать трендовые модели, которые позволяют с достаточной точностью описать динамику показателей.

Экономико-математическая динамическая модель, в которой развитие моделируемой экономической системы отражается через тренд ее основных показателей, называется трендовой моделью. Таким образом, под трендом понимается изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.

Различают следующие виды моделей:

4. Тренд: y(t) = T(t) + E(t).

5. Сезонность (цикличность): y(t) = S(t) + E(t).

6. Тренда и сезонности: y(t) = T(t) + S(t) + E(t) ,

y(t) = T(t) S(t) E(t).

Одним из наиболее распространенных способов моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени или тренд. Этот способ называют аналитическим выравниванием временного ряда.

Критерием отбора наилучшей формы тренда является наибольшее значение скорректированного коэффициента детерминации , рассчитанное для нескольких форм тренда.

Прогнозирование с помощью методов экстраполяции должно включать в себя следующие этапы работ:

1. Установление цели и задачи исследования, анализ объекта прогнозирования.

2. Подготовка исходных данных.

3.Фильтрация исходного временного ряда.

4.Логический отбор видов аппроксимирующей функции.

5.Оценка параметров математической модели прогнозирования.

6.Выбор математической модели прогнозирования.

7. Получение точечного и интервального прогнозов.

8. Верификация прогноза.

Подробнее прогнозирование с помощью методов экстраполяции рассмотрено в п. 5 данной работы.