 | Образцы готовых курсовых, контрольных, дипломных работ, рефератов и задач | |
Главная → Методы моделирования и прогнозирования→Методы прогнозирования на основе анализа временных рядов: мультивариантный анализ временных рядов, автокорреляционный анализ, экспоненциальное сглаживание (EXPO) и метод прогноза Бокса и Дженкинса
Работы с данного сайта предназначены исключительно для ознакомления. Все права в отношении работы принадлежат ее законному правообладателю. Оплата доступа не предполагает продажу работы или прав на неё. Мы оказываем услуги подбора и систематизации информации. Сайт не несет ответственности за правильность теоретической и (или) практической частей в работе. Ответственность за неправомерное и незаконное использование работы лежит на пользователе. Полное или частичное воспроизведение и распространение учебных материалов сайта запрещено. Услуга предоставляется «как есть» ("as is") и в том виде, в котором она доступна на момент предоставления, при этом никаких гарантий прямых или косвенных, не предоставляется (включая, но не ограничиваясь, гарантии по использованию Услуги в конкретных целях). Копирование материалов с сайта запрещено.
Политика конфиденциальности: Мы высоко ценим Ваш интерес к нашему проекту. Защита персональных данных для нас очень важна. Мы соблюдаем правила защиты персональных данных и защиты ваших данных от несанкционированного доступа третьих лиц (защита персональных данных).
Заполнение формы с контактными данными означает безоговорочное согласие с настоящей Политикой конфиденциальности и указанными в ней условиями обработки персональной информации.
Ниже приводится информация об обработке персональных данных.
1. Персональные данные. Цель сбора и обработки персональных данных.
1.1. Вы всегда можете посетить данную страницу, не раскрывая никакой персональной информации.
1.2. Под персональными данными понимается любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.
1.3. Мы собираем и используем персональные данные, необходимые для выполнения Вашего запроса, это – фамилия, имя, телефон и электронный адрес.
1.4. Мы не проверяем достоверность персональных данных, предоставляемых физическими лицами, и не проверяет их дееспособность.
2. Условия обработки персональной информации покупателя и её передачи третьим лицам.
2.1. При обработке персональных данных посетителей сайта мы руководствуется Федеральным законом РФ «О персональных данных».
2.2. В отношении персональной информации покупателя сохраняется ее конфиденциальность.
2.3. Мы не передаем персональные данные третьим лицам.
3. Меры, применяемые для защиты персональной информации пользователей.
Мы принимаем необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональной информации пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий с ней третьих лиц.
ИП Сатаев Тимур Сагитович ОГРН 311028003900327
Поиск: введите тему контрольной или курсовой работы, условие задачи или тип работы.
Вступайте в нашу группу ВКонтакте!
Выполняем нормоконтроль
От вас нужна методичка с требованиями по оформлению работы и сам документ в электронном виде.
Стоимость 10-30 р./страница.
Возможен срочный заказ.
Обращайтесь на нашу страницу ВКонтакте.
Скажи плагиату "НЕТ"!
Повысим оригинальность вашего текста, переписав его своими словами (Рерайт)
Без трюков
Без скрытых символов
Без перекодировок
Пишите на нашу страницу ВКонтакте.
Предоставим отчет об оригинальности
Обращайтесь сейчас!
Содержание
сглаживания (EXPO) 10
3. Метод прогноза Бокса и Дженкинса 12
Заключение
Список использованной литературы
Основное предположение, лежащее в основе анализа временных рядов, состоит в следующем: факторы, влияющие на исследуемый объект в настоящем и прошлом, будут влиять на него и в будущем. Таким образом, основные цели анализа временных рядов заключаются в идентификации и выделении факторов, имеющих значение для прогнозирования. Чтобы достичь этой цели, были разработаны многие математические модели, предназначенные для исследования колебаний компонентов, входящих в модель временного ряда. Вероятно, наиболее распространенной является классическая мультипликативная модель для ежегодных, ежеквартальных и ежемесячных данных.
Освоение новых и анализ известных управленческих технологий, которые позволяют повысить эффективность управления бизнесом, становится особенно актуальным для российских предприятий в настоящее время. Один из наиболее популярных инструментов - система бюджетирования, которая базируется на формировании бюджета предприятия с последующим контролем исполнения. Бюджет представляет собой сбалансированные краткосрочные коммерческие, производственные, финансовые и хозяйственные планы развития организации. Бюджет предприятия содержит целевые показатели, которые рассчитываются на основании прогнозных данных. Наиболее значимым прогнозом при составлении бюджета для любого предприятия является прогноз продаж. В предыдущих статьях был проведен анализ аддитивной и мультипликативной модели и рассчитан прогнозный объем продаж на следующие периоды.
Методология Бокса-Дженкинса (Box, Jenkins, 1976) подбора ARIMA модели для данного ряда наблюдений состоит из трех этапов.
I. Идентификация модели
1.1. Первый шаг — получение стационарного ряда. Мы тестируем ряд на стационарность, используя описанные выше методы: визуальный анализ графика, визуальный анализ ACF и PACF, тесты на единичные корни. Если получается стационарный ряд, то переходим к следующему пункту, если нет, то применяем оператор взятия последовательной разности и повторяем тестирование. На практике последовательная разность берется, как правило, не более двух раз.
Данный сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться сайтом вы соглашаетесь с этим.
Политика конфиденциальности
Условия скачивания работ (лицензионное соглашение).Работы с данного сайта предназначены исключительно для ознакомления. Все права в отношении работы принадлежат ее законному правообладателю. Оплата доступа не предполагает продажу работы или прав на неё. Мы оказываем услуги подбора и систематизации информации. Сайт не несет ответственности за правильность теоретической и (или) практической частей в работе. Ответственность за неправомерное и незаконное использование работы лежит на пользователе. Полное или частичное воспроизведение и распространение учебных материалов сайта запрещено. Услуга предоставляется «как есть» ("as is") и в том виде, в котором она доступна на момент предоставления, при этом никаких гарантий прямых или косвенных, не предоставляется (включая, но не ограничиваясь, гарантии по использованию Услуги в конкретных целях). Копирование материалов с сайта запрещено.
Политика конфиденциальности: Мы высоко ценим Ваш интерес к нашему проекту. Защита персональных данных для нас очень важна. Мы соблюдаем правила защиты персональных данных и защиты ваших данных от несанкционированного доступа третьих лиц (защита персональных данных).
Заполнение формы с контактными данными означает безоговорочное согласие с настоящей Политикой конфиденциальности и указанными в ней условиями обработки персональной информации.
Ниже приводится информация об обработке персональных данных.
1. Персональные данные. Цель сбора и обработки персональных данных.
1.1. Вы всегда можете посетить данную страницу, не раскрывая никакой персональной информации.
1.2. Под персональными данными понимается любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.
1.3. Мы собираем и используем персональные данные, необходимые для выполнения Вашего запроса, это – фамилия, имя, телефон и электронный адрес.
1.4. Мы не проверяем достоверность персональных данных, предоставляемых физическими лицами, и не проверяет их дееспособность.
2. Условия обработки персональной информации покупателя и её передачи третьим лицам.
2.1. При обработке персональных данных посетителей сайта мы руководствуется Федеральным законом РФ «О персональных данных».
2.2. В отношении персональной информации покупателя сохраняется ее конфиденциальность.
2.3. Мы не передаем персональные данные третьим лицам.
3. Меры, применяемые для защиты персональной информации пользователей.
Мы принимаем необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональной информации пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий с ней третьих лиц.
ИП Сатаев Тимур Сагитович ОГРН 311028003900327
Ознакомиться с политикой конфиденциальности
Алфавитный указатель по дисциплинам:
Поиск: введите тему контрольной или курсовой работы, условие задачи или тип работы.
На сайте имеется 23987 работ. Воспользуйтесь поиском, чтобы найти нужную вам работу
Вступайте в нашу группу ВКонтакте!
Выполняем нормоконтроль
От вас нужна методичка с требованиями по оформлению работы и сам документ в электронном виде.
Стоимость 10-30 р./страница.
Возможен срочный заказ.
Обращайтесь на нашу страницу ВКонтакте.
Скажи плагиату "НЕТ"!
Повысим оригинальность вашего текста, переписав его своими словами (Рерайт)
Без трюков
Без скрытых символов
Без перекодировок
Пишите на нашу страницу ВКонтакте.
Предоставим отчет об оригинальности
Обращайтесь сейчас!
Методы прогнозирования на основе анализа временных рядов: мультивариантный анализ временных рядов, автокорреляционный анализ, экспоненциальное сглаживание (EXPO) и метод прогноза Бокса и Дженкинса
Описание работы:
Содержание
Введение 3
1. Мультивариантный анализ временных рядов и автокорреляционный анализ 5
2. Метод экспоненциального
сглаживания (EXPO) 103. Метод прогноза Бокса и Дженкинса 12
Заключение
Список использованной литературы
Основное предположение, лежащее в основе анализа временных рядов, состоит в следующем: факторы, влияющие на исследуемый объект в настоящем и прошлом, будут влиять на него и в будущем. Таким образом, основные цели анализа временных рядов заключаются в идентификации и выделении факторов, имеющих значение для прогнозирования. Чтобы достичь этой цели, были разработаны многие математические модели, предназначенные для исследования колебаний компонентов, входящих в модель временного ряда. Вероятно, наиболее распространенной является классическая мультипликативная модель для ежегодных, ежеквартальных и ежемесячных данных.
Освоение новых и анализ известных управленческих технологий, которые позволяют повысить эффективность управления бизнесом, становится особенно актуальным для российских предприятий в настоящее время. Один из наиболее популярных инструментов - система бюджетирования, которая базируется на формировании бюджета предприятия с последующим контролем исполнения. Бюджет представляет собой сбалансированные краткосрочные коммерческие, производственные, финансовые и хозяйственные планы развития организации. Бюджет предприятия содержит целевые показатели, которые рассчитываются на основании прогнозных данных. Наиболее значимым прогнозом при составлении бюджета для любого предприятия является прогноз продаж. В предыдущих статьях был проведен анализ аддитивной и мультипликативной модели и рассчитан прогнозный объем продаж на следующие периоды.
Методология Бокса-Дженкинса (Box, Jenkins, 1976) подбора ARIMA модели для данного ряда наблюдений состоит из трех этапов.
I. Идентификация модели
1.1. Первый шаг — получение стационарного ряда. Мы тестируем ряд на стационарность, используя описанные выше методы: визуальный анализ графика, визуальный анализ ACF и PACF, тесты на единичные корни. Если получается стационарный ряд, то переходим к следующему пункту, если нет, то применяем оператор взятия последовательной разности и повторяем тестирование. На практике последовательная разность берется, как правило, не более двух раз.
Примерный внешний вид работы:
Тип работы: Контрольная работа
Похожие работы:
Дисциплина | Название работы | Тип работы | Примечание |
| Методы моделирования и прогнозирования | Вариант 19 Содержание Введение…………………………………………………………………………...3 1. Теоретические аспекты прогнозирования научно-технического прогресса..4 2. ... | Контрольная работа | |
| Методы моделирования и прогнозирования | Эконометрические методы прогнозирования Содержание Введение 3 1 Понятие теории вероятности 4 2 Непрерывное распределение ... | Контрольная работа |