n="justify">) побудувати лінійну модель? (t) = a Q + a 1 t,, параметри якої оцінити МНК (? (t) - розрахункові, змодельовані значення часового ряду);
3) побудувати адаптивну модель Брауна? (T) = а0 + a1t з параметром згладжування = 0,4 і = 0,7; вибрати краще значення;
) оцінити адекватність побудованих моделей використовуючи: властивості незалежності залишкової компоненти, випадковості та відповідності нормальному закону розподілу (при використанні R/S-критерію взяти табульовані кордону 2.7-3.7).
5) Оцінити точність моделі на основі використання середньої відносної помилки апроксимації;
6) за двома побудованим моделям здійснити прогноз попиту на наступні два тижні (довірчий інтервал прогнозу розрахувати при довірчій ймовірності p = 70%).
7) Фактичні значення показника, результату моделювання та прогнозування представити на графіку
1) перевіримо наявність аномальних спостережень
Перевіримо наявність аномальних спостережень, для чого побудуємо графік часового ряду
вартість раціон виробництво розподіл
В
Візуальний аналіз графіка дозволяє зробити висновок, що аномальних спостережень не виявлено.
2) побудуємо лінійну модель? (t) = a Q + a 1 t,, параметри якої оцінити МНК (? (t) - розрахункові, змодельовані значення часового ряду):
При обчисленні В«вручнуВ» за формулою
В
Проміжні розрахунки параметрів лінійної моделі наведено в табл.
Рівняння регресії залежності у від t має вигляд
Y (t) = 4.06 +3.97 t
В
3) побудуємо адаптивну модель Брауна Y p (t) = а 0 + a 1 t з параметром згладжування = 0,4 і = 0,7; виберемо краще значення ;
Адаптивними методами прогнозування прийнято називати такі методи, процес реалізації яких полягає в обчисленні послідовних у часі значень прогнозованого показника з урахуванням ступеня впливу попередніх рівнів. При короткостроковому прогнозуванні найбільш важливим є не тенденція розвитку досліджуваного процесу, що склалася в середньому на всьому періоді передісторії, а останні значення цього процесу. Властивість динамічності розвитку економічного явища тут переважає над властивістю його інерційності. Тому при короткостроковому прогнозуванні, як правило, більш ефективними виявляються адаптивні методи,...
