практіці зустрічаються випадка, коли більш-Менш обгрунтовано для екстраполяції можна застосуваті кілька тіпів кривих. При цьом міркування іноді зводяться до Наступний. Оскількі Кожна Із кривих характерізує один з альтернативною трендів, ті очевидно, что простір между трендами, что екстраполірують являє собою Деяк природну довірчу область для прогнозованої величиною. З таким Твердження НЕ можна Погодитись. Самперед того, что Кожна на можливіть ліній тренда відповідає деякій заздалегідь прійнятій гіпотезі розвітку. Простір же между трендами НЕ зв'язано з жодною з них - через нього можна провести НЕОБМЕЖЕНИЙ число трендів. Варто такоже Додати, что довірчій Інтервал пов'язаний з Деяк рівнем імовірності виходе за его границі. Простір между трендами НЕ зв'язано ні з Якім рівнем імовірності, а поклади від Вибори тіпів кривих. До того ж при й достатньо трівалому періоді Попередження цею простір, як правило, становится настількі значний, что подібний довірчій Інтервал втрачає всякий Зміст. br/>В
Рисунок 2 - Поиск максимального інтервалу кореляції
Для порівняння якості решение Завдання прогнозування при традіційному ї пропонованому підході вікорістаються довірчі інтервалі прогнозом для лінійного тренда. Як приклад аналізу впліву якісніх характеристик Тимчасових рядів на глибино прогнозом були взяті три Тимчасових виряджай розмірністю n рівної 30 з різнімі коливання вокруг тренда. У підсумку обчислень значень площі ділянок кривих вібірковіх автокорреляційніх функцій Вийшли наступні ОЦІНКИ для оптімальної глибино прогнозом: для слабоколівального ряду - 9 рівнів, для середньоколівального - 3 Рівні, для сільноколівального - 1 рівень (Рисунок 2). <В
Малюнок 3 - Отримані результати ОЦІНКИ глибино прогнозом
аналіз результатів показує, что даже при СЕРЕДНЯ коліванні значень ряду вокруг тренда довірчій Інтервал віявляється й достатньо широким (при довірчій імовірності 90%) для періоду Попередження, что перевіщує розрахунковий пропонованім способом. Вже для Попередження на 4 Рівні довірчій Інтервал Склаві почти 25% розрахункового уровня. Досить Швидко екстраполяція приводити до невизначенності в Статистичнй змісті результатами. Це доводити можлівість! Застосування запропонованого підходу. Оскількі Вище розрахунок проводівся грунтуючись на оцінках величин, представляється можливіть побудуваті залежність ОЦІНКИ глибино економічного прогнозом від значень его бази, задаються значення Тимчасового лага k и відповідні їм Значення глибино економічного прогнозу. Таким чином, запропонованій новий підхід до ОЦІНКИ глибино економічного прогнозом сінтезує кількісну и якісну характеристики вихідних значень дінамічного ряду ї дозволяє обгрунтовано з математичної точки зору задаваті Период Попередження для екстраполіруеміх Тимчасових рядів.
2. ЗАВДАННЯ
Розподіліті загально - "сукупні" витрати центру витрат на змінні та постійні, за умови, что їх загальна сума за звітній Период порівняно з планом зросла з 50 тіс. грн. на 60 тис.. грн., а ОБСЯГИ збільшівся на 10%.
СПИСОК Використаної літератури
1. Фатхутдінов Р.А. Конкурентоспроможність: економіка, стратегія, управління. Серія "Вища освіта ". Москва: ИНФРА-М, 2000, 312 с. p> 2. Четиркін Є.М. Статистичні методи прогнозування. вид. 2-е, перераб. і доп., - М.: Статистика, 1977, 199 с.
3. Бокс Дж., Дженкінс Г., Аналіз часових рядів. Прогноз і управління. - М.: Мир, 1974, 608 с
4. Мирський Г.Я. Характеристики стохастичною взаємозв'язку і їх вимірювання. - М.: Енергоіздат, 1982. - 320 с., іл. p> 5. Мирський Г.Я. Апаратурне визначення характеристик випадкових процесів. Вид. 2-е переробці. і доп., М., "Енергія", 1972. p> 6. Жовінскій О.М., Жовінскій В.Н. Інженерний експрес-аналіз випадкових процесів. - М.: Енергія, 1979.-112с. p> 7. Мінько А.Л. Статистичний аналіз в MS Excel. - М.: Изд. "Вільямс", 2004. - 448 с. br/>
