Методы прогнозирования Требования к данным – Должны быть достоверными и точными – Должны быть значимыми – Должны быть согласованными – Должны собираться. - презентация

1 Методы прогнозирования Требования к данным – Должны быть достоверными и точными – Должны быть значимыми – Должны быть согласованными – Должны собираться через определенные интервалы времени Данные – Временные ряды – Кросс-секционные данные

2 Методы прогнозирования Тренд – долгосрочная компонента, отражающая возрастание или убывание временного ряда в течение длительного периода времени Цикличность – волнообразные флуктуации вокруг тренда Сезонность – изменения, повторяющиеся из года в год

3 Методы прогнозирования Тренд и циклические компоненты временного ряда расходов на содержание дома за один год

4 Методы прогнозирования Автокорреляция – корреляция между величиной и ее запаздыванием в один или более периодов времени Автокорреляция используется для изучения данных, имеющих тренд и сезонность

5 Методы прогнозирования

6 Пример

7

8 Методы прогнозирования Коррелограмма или автокорреляционная функция – график коэффициентов автокорреляции для различных запаздываний во времени для заданного временного ряда

9 Методы прогнозирования Коррелограмма – Являются ли данные случайными? – Имеют ли данные тренд? – Являются ли данные стационарными? – Имеют ли данные сезонные колебания?

10 Методы прогнозирования Коррелограмма – Являются ли данные случайными? – коэффициенты автокорреляции близки к нулю – Имеют ли данные тренд? – постепенное убывание до нуля – Являются ли данные стационарными? – достаточно быстрое убывание до нуля – Имеют ли данные сезонные колебания? – значительный коэффициент автокорреляции для сезонных периодов

11 Фунт стерлингов с по

12

13

14 Разности курса фунта стерлингов с по (устранение тренда)

15 Разности курса фунта стерлингов с по

16

17 Сравнение

18 Акции Microsoft, август 2007

19

20 Квартальные продажи, Outboard Marine

21

22 Методы прогнозирования Данные: данные подгонки и данные проверки Оценка модели

23

24 Методы прогнозирования Модели данных: СТ – стационарные, Т – трендовые, С – сезонные, Ц – циклические. Тип прогноза: К – кратковременный, С – среднесрочный, Д – долгосрочный Тип модели: ВР – временной ряд, К - каузальная Сезонные: с – продолжительность сезонности Величина: В – количество величин