Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Шаг 2. Прогнозирование тренда






Для получения конечного результата - прогноза объемов импорта на 12 месяцев вперед, нам необходимо получить прогноз тренд-циклической компоненты на 12 месяцев вперед.

Рисунок 10. График тренд-циклической компоненты.

Для построения прогноза тренд-циклической компоненты воспользуемся методами экспоненциального сглаживания. Для этого, перейдите на стартовую панель модуля выберите переменную, содержащую значения тренд-цикла и нажмите кнопку Exponential smoothing & forecasting - Экспоненциальное сглаживание и прогноз. Перед вами появится диалог задания параметров экспоненциального сглаживания.

Рисунок 11. Диалог экспоненциального сглаживания. Вкладка Advanced-Дополнительно.

На вкладке Advanced-Дополнительно необходимо выбрать модель прогнозирования: Демпфированный тренд без сезонности и указать длину прогноза 12 месяцев в разделе Forecast - Прогноз. Необходимые значения установок указаны на рисунке 11.

Выбор окончательной модели должен основываться на результатах полученных ошибок при оценки разных моделей. В данном случае, выбор можно сделать практически без какого-либо перебора моделей:

  • В результате предыдущих действий (Шаг 1) мы практически удалили сезонность,
  • Из графика 10 видно, что наш тренд достиг локальной точки насыщения, поэтому тренд скорее демпфированный, чем линейный или экспоненциальный.

Далее, перейдите на вкладку автоматического поиска параметров модели.

Рисунок 12. Вкладка автоматического поиска.

На вкладке автоматического поиска параметров нажмите кнопку Automatic search - Автоматический поиск.

Система автоматически найдет оптимальные параметры модели и построит прогноз.

Рисунок 13. График значений тренда исходного ряда и прогноз.

Полученный прогноз обладает средней абсолютной относительной ошибкой равной =0.64%, что является достаточно неплохим показателем. Подставляем полученный прогноз в файл с исходным рядом и прогнозом сезонности. Для этого можно воспользоваться данными таблицы результатов построения прогноза или вкладкой Forecast - Прогноз.

Рисунок 14. Файл исходных данных с прогнозами сезонности и тренд-циклической компонент.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.