Реферат Курсовая Конспект
Модели прогнозирования с дисконтированием - раздел Образование, Критические точки распределения F Фишера-Снедекора Рассмотренные Выше Модели Хорошо Отражают Устойчивые Тенденции Прогнозируемых...
|
Рассмотренные выше модели хорошо отражают устойчивые тенденции прогнозируемых показателей. Для того чтобы модели хорошо отражали установившиеся тенденции, необходимо при моделировании использовать выборочную статистическую совокупность параметров матрицы Х и вектора достаточно большой размерности N, так чтобы , где n - число независимых параметров.
Однако в этом случае возможно перенесение на этап прогнозирования некоторых тенденций изменения прогнозируемых показателей, характерных для далеких временных интервалов прошлого и не характерных для ближайших и прогнозируемых временных интервалов. Для того чтобы уменьшить указанный недостаток моделей тренда, не уменьшая размерности выборки, используются модели прогнозирования с дисконтированием. Метод дисконтирования сводится к «взвешиванию» наблюдений, при этом ошибки моделирования, относящиеся в более свежим (близким к году выполнения моделирования) данным, учитываются с большим весом, чем ошибки наблюдений, произведенных ранее.
Если обозначить ошибку года t через , тогда для оценки коэффициентов модели регрессии используется соотношение , где - коэффициент дисконтирования.
Для многомерного случая необходимо ввести понятие вектора дисконтирования В,
, (92)
где N - размерность.
Тогда система нормальных уравнений (наименьших квадратов) будет иметь вид
. (93)
Здесь - диагональная матрица, на главной диагонали которой находятся коэффициенты вектора В
.
Теперь, если ввести понятие дисконтированного вектора наблюдений и дисконтированной матрицы
, ,
систему уравнений (93) можно переписать в виде
. (94)
Таким образом, сущность моделирования с дисконтированием сведена к обычному регрессионному моделированию.
Введение «взвешивания» наблюдений позволяет несколько улучшить прогноз нагрузок, однако назначение весов - очень важная задача, которую обычно выполняют опытные эксперты, поэтому она носит субъективный характер.
Прогнозирование по моделям с дисконтированием требует определения на этапе прогнозирования дисконтированного вектора и соответственно определения прогнозных значений коэффициентов дисконтирования на этапе , , где Т - срок прогнозирования.
Задача упрощается, если принять формализованное определение вектора дисконтирования В на этапе обучающей выборки, тогда эта же закономерность может быть аппроксимирована на перспективу: например если проекции вектора В (, , ... , ) принадлежат арифметической (геометрической) прогрессии или какому-нибудь другому стандартному ряду.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Критические точки распределения F Фишера Снедекора...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Модели прогнозирования с дисконтированием
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов