Реферат Курсовая Конспект
Каузальные методы прогнозирования - раздел Образование, Лекция №14 Классификация методов прогнозирования В Случае Значительных Требований К Точности Прогноза И При Наличии Большого ...
|
В случае значительных требований к точности прогноза и при наличии большого (даже огромного) массива данных используются каузальные, или причинно-следственные, модели прогнозов, в которых прогнозируемая величина является функцией большого числа переменных.
Объемы продаж товара могут зависеть от цены продукта, затрат на рекламу, действий конкурентов, уровня доходов и других независимых переменных.
Если связи между этими переменными удается описать математически корректно, то точность каузального прогноза может оказаться довольно высокой.
Но как правило, это требует больших объемов данных и существенно больших интеллектуальных, временных и финансовых затрат, чем анализ временных рядов.
К тому же расчет каузальных моделей связан с большими объемами вычислений, что возможно лишь при наличии мощной вычислительной техники.
Мы ограничимся краткой характеристикой трех каузальных методов прогнозирования (рис. 12).
Многомерные регрессионные методы (модели) (multiple regression models), посредством которых регрессионная зависимость между величинами устанавливается по статистическим данным, являются наиболее распространенными количественными методами прогнозирования.
Простейшее представление о регрессионных моделях дает описанный выше метод проецирования тренда, в котором регрессионная зависимость устанавливается между прогнозируемым показателем и одной переменной — временем.
Многомерные модели линейной регрессии можно рассматривать как естественное обобщение этого метода.
Эконометрические методы (модели) (econometric models) дают количественное описание закономерностей и взаимосвязей между экономическими объектами и процессами и разрабатываются для прогнозирования динамики экономики.
Типичная эконометрическая модель представляет собой систему из тысяч уравнений, решение которой требует мощных вычислительных средств.
Компьютерная имитация (computer simulation). С появлением современных вычислительных средств уровень сложности математических моделей, при помощи которых можно делать правильные предсказания о динамике процессов, существенно вырос. Появились модели, способные создавать "иллюзию реальности,,!.
Называемые имитационными, эти модели являются как бы промежуточным звеном между реальностью и обычными математическими моделями.
Имитационные модели находятся как бы на пределе возможностей вычислительной техники (и системного программирования).
Замечание. Всегда существуют процессы настолько сложные, что они не поддаются изучению математическими методами.
Это не означает, однако, что они непознаваемы.
Просто их рассматривают гуманитарными методами и средствами искусства — столь же необходимыми методами изучения реальности, как и математические методы.
А подвижная граница между гуманитарными и математическими методами изучения (в том числе и прогнозирования) реальности проходит как раз по имитационными моделям в том понимании этого термина, о котором идет речь здесь.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ... Классификация методов прогнозирования... Прогнозирование от греч предсказание предвидение по своему характеру неразрывно связано со временем...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Каузальные методы прогнозирования
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов