Реферат Довірчі інтервали прогнозу. Оцінка адекватності і точності моделей

lign=top>

506,1

508,8

4

505,8

506,6

19

507,0

511,9

5

506,1

507,8

20

508,5

517

6

505,8

505,4

21

509,9

520

7

505,2

502,7

22

511,6

523,5

8

504,7

501,4

23

512,8

523,2

9

504,2

500,7

24

514,3

525,6

10

503,4

497,8

25

515,8

527,3

11

502,4

495,9

26

518,0

532,7

12

502,0

497,5

27

520,1

525,8

13

502,0

499,7

28

522,2

538,4

14

502,7

504,4

29

524,3

540,7

15

505,0

514,7

30

525,9

540,9

Малюнок 1.2. Експоненціальне згладжування часового ряду курсу акцій: А - фактичні дані; В - експонентна середня при альфа = 0,1; С - експоненціальна середня при альфа = 0,5

В 

При а = 0,1 експонентна середня носить більш гладкий характер, тому в цьому випадку найбільшою мірою поглинаються випадкові коливання часового ряду. p> 3. Прогноз по адаптивної поліноміальної моделі другого порядку формується на останньому кроці, шляхом підстановки в рівняння моделі останніх значень коефіцієнтів і значення - часу попередження. p> Прогноз на 1 день вперед (= 1):

(дол.)

Прогноз на 2 дні вперед (= 2):

(дол.)

В  Список використаної літератури

1. Дуброва Т.А. Статистичні методи прогнозування в економіці: Навчальний посібник/Московський державний університет економіки, статистики та інформатики. - М.: МЕСИ, 2003. - 52с. p> 2. Афанасьєв В.М., Юзбашев М.М. Аналіз тимчасових рядів і прогнозування М.: Фінанси і статистика, 2001. p> 3. Лукашин Ю.П. Регресійні і адаптивні методи прогнозування. Навчальний посібник. - М.: МЕСИ, 1997. br/>