До аналізу методів адаптивного прогнозування
Ключові слова:
аналіз тимчасових рядів, автокореляційна функція тимчасового ряду, сезонність, згладжування, сезонна декомпозиція, екстраполяція, назва (і номер) параметра, оцінка параметра, стандартне відхилення, нормоване відхилення, вірогідність нормованого відхиленняАнотація
Найважливішим чинником, що пояснює необхідність вживання адаптивних моделей, є нестаціонарна параметрів зовнішнього середовища тих, що характеризуються невизначеністю. Адаптація формальної моделі здійснюється за результатами аналізу поточної і прогнозованої інформації. Приймаючи рішення в цих умовах керуються правилом, згідно з яким навіть поверхневий аналіз або прогноз краще спонтанних. У статті розглянуті методи адаптивного прогнозування. Форми конкурентної боротьби, що складаються, пред'являють підвищені вимоги до здатності організацій гнучко реагувати на зміни в зовнішньому середовищі. Методи статистичного моделювання, що реалізовуються в засобах програмної підтримки, дозволяють врахувати коливання параметрів зовнішнього середовища. Наведено приклад використання технології статистичного аналізу і адаптивного прогнозування тимчасових рядів на базі ППП STATGRAPHICS. У статті досліджено можливість побудови адаптивних методів прогнозування за допомогою програмних засобів. Це особливо актуально з урахуванням того, що в ринкових умовах часто є багатофакторні залежності. По тому, наскільки вдасться «навчити» модель в процесі діалогу, можна буде судити про можливість адекватного віддзеркалення досліджуваного тимчасового ряду. Дане прогнозування дозволяє знизити вплив невизначеності при плануванні.Посилання
В.В. Кузьменко, Д.В. Гришин Теоретические аспекты функционирования адаптивной системы управления предприятием. Вестник СевКавГТУ. Серия «Экономика». № 2 (10), 2003.
Доналд Дж. Бауэрсокс, Дейвид Дж. Клосс. Логистика: интегрированная цепь поставок, М.:Дело, 2008
Долятовский В.А., Золотарев В.С., Ивахненко А.В., Гамалей Я.В.. Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде. Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ, 2005- 303 с.
Э.Е. Тихонов. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие. - Невинномысск, 2006. - 221 с.
Ю.П. Лукашин. Анализ адаптивных методов краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. Пособие.-М.:Финансы и статистика, 2003.416с.
В.В. Соболев. Финансисты/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ).–Новочеркасск, 2009.–315 с.
А.А. Давыдов. "Убывающие числовые последовательности в социологии: факты, объяснения, прогнозы" М.: Дело, 2009г.
Л. А. Попов Анализ и прогнозирование временных рядов STATGRAPHICS Centurion: Учебное пособие. – М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2006.
Электронный ресурс: www.statgraphics.com.