| Код | 216861 | ||
| Дата создания | 2017 | ||
| Страниц | 33 ( 14 шрифт, полуторный интервал ) | ||
| Источников | 18 | ||
|
Файлы
|
|||
|
Без ожидания: файлы доступны для скачивания сразу после оплаты.
Ручная проверка: файлы открываются и полностью соответствуют описанию. Документ оформлен в соответствии с требованиями ГОСТ.
|
|||
В настоящее время следует отметить непрерывно растущую потребность в прогнозах. Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках их достижения. Каждый прогноз разрабатывается с целью добиться ускоренного развития объекта прогнозирования в желательном направлении и избежать нежелательных результатов. Прогноз как новое знание включает, с одной стороны, знания о свойствах объектов, существующих в действительности, наблюдаемых или ненаблюдаемых в период прогнозирования, а с другой - знания о свойствах объектов, которых в период прогнозирования в действительности еще нет. Прогноз создает идеальный образ, модель, описание вероятных процессов, событий.
Под прогнозированием понимают научное (т.е. основанное на системе фактов и доказательств, установленных причинно-следственных связей) выявление вероятностных путей и результатов предстоящего развития явлений и процессов, оценку показателей, характеризующих эти явления и процессы для более или менее отдаленного будущего. Прогнозирование - это научная деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятных траекторий. Каждая альтернативная траектория развития связывается с наличием комплекса внешних относительно исследуемой системы (явлений) условий.
Правильность исходных теоретических предпосылок, методологической основы прогноза решающим образом влияет на его результаты и возможность их практического использования. Методами социально-экономического прогнозирования называется совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вынести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития. Именно методы прогнозирования позволяют найти меру влияния отдельных закономерностей и причин развития, представить объект прогноза как динамическую систему измеренных с определенной степенью достоверности взаимодействий реальных явлений, факторов, сил общественной деятельности и тем самым дать возможность воспроизвести с определенной степенью вероятности поведение этой системы в будущем.
Сложность выбора наиболее эффективного метода социально-экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.
По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.
Вопросам адаптивных методов прогнозирования посвящены работы многих авторов: Дубровой Т.А., Жихарева В.Н., Орлова А.И., Плошко Б.Г., Светунькова С.Г., Четыркина Е.М. и др. Однако актуальность темы требует ее дальнейшего рассмотрения.
Целью настоящей работы является исследование адаптивных методов прогнозирования.
Для реализации названной цели необходимо решить следующие задачи работы:
Объектом исследования являются адаптивные методы прогнозирования.
Предметом исследования являются конкретные методы анализа.
Глава 1. Понятие прогнозирования
1.1 Понятие и сущность прогнозирования
Прогнозирование является одним из основных звеньев управленческого процесса. Если мы не можем представить себе ожидаемый ход развития события, то есть не можем спрогнозировать это событие, мы не сможем эффективно принимать управленческие решения и оптимизировать работу предприятия.
Мировая история насчитывает немало примеров того, как некоторые великие люди (государственные деятели прошлого, полководцы, бизнесмены) принимали блестящие управленческие решения, например, решение оставить пустую Москву Наполеону. И эти решения принимались не просто так, в них присутствовали элементы прогнозирования, относящиеся скорее к искусству прогнозирования. Слово искусство в данном случае более уместно, потому что в то время не было как таковой науки о прогнозировании и науки об управлении. Хотя некоторые прогнозы прошлого и не имели под собой четкой обоснованности, а основывались на даре предсказания, например, древнее учение «мантика» было учением о предсказаниях грядущих событий посредством земных событий. Оно как бы дополняло астрологию, основывающую свои заключения на расположении небесных тел.
...
1.2 Классификация методов прогнозирования
Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном количественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.
Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.
...
Глава 2. Адаптивные методы прогнозирования
2.1 Понятие и сущность адаптивных методов прогнозирования
В настоящее время одним из наиболее перспективных направлений исследования и прогнозирования одномерных временных рядов являются адаптивные методы.
При обработке временных рядов, как правило, наиболее ценной является информация последнего периода, т.к. необходимо знать, как будет развиваться тенденция, существующая в данный момент, а не тенденция, сложившаяся в среднем на всем рассматриваемом периоде. Адаптивные методы позволяют учесть различную информационную ценность уровней временного ряда, степень "устаревания" данных.
...
2.2 Экспоненциальное сглаживание
Экспоненциальное сглаживание - это очень популярный метод прогнозирования многих временных рядов. Исторически метод был независимо открыт Броуном и Холтом. Броун служил на флоте США во время второй мировой войны, где занимался обнаружением подводных лодок и системами наведения. Позже он применил открытый им метод для прогнозирования спроса на запасные части. Свои идеи он описал в книге, вышедшей в свет в 1959 году. Исследования Холта были поддержаны Департаментом военно-морского флота США. Независимо друг от друга, Броун и Холт открыли экспоненциальное сглаживание для процессов с постоянным трендом, с линейным трендом и для рядов с сезонной составляющей.
...
2.3 Адаптивные полиномиальные модели
Понятие экспоненциальной средней можно обобщить в случае экспоненциальных средних более высоких порядков.
Выравнивание р-го порядка является простым экспоненциальным сглаживанием, примененным к результатам сглаживания (р-l)-го порядка.
Если предполагается, что тренд некоторого процесса может быть описан полиномом степени n, то коэффициенты предсказывающего полинома могут быть вычислены через экспоненциальные средние соответствующих порядков.
...
2.4 Адаптивные модели сезонных явлений
Многие экономические временные ряды содержат периодические сезонные колебания. От характера этих колебаний их часто делят на два класса: мультипликативные и аддитивные.
При мультипликативных сезонных колебаниях предполагается, что амплитуда колебаний изменяется во времени пропорционально уровню тренда (текущему среднему уровню ряда).
...
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.
При прогнозировании часто исходят из того, что уровни временных рядов экономических показателей, состоят из четырех компонент: тренда, сезонной, циклической и случайной составляющих. В зависимости от способа сочетания этих компонент модели временных рядов делятся на аддитивные, мультипликативные или модели смешанного типа.
...