To tylko jedna z 9 stron tej notatki. Zaloguj się aby zobaczyć ten dokument.
Zobacz
całą notatkę
l. Wymień zasady predykcji . Zasady predykcji : nieobciążonej (gdy prognozujemy wiele razy) największego prawdopodobieństwa minimalizującej oczekiwana stratę punktowa (określamy punkt w którym znajdzie się prognoza ) przedziałowa (prawdopodobieństwo którym znajdzie się prognoza ) 2. Mając kolejne wyrazy szeregu: ....................................... , wskaż metody prognozowania, które można wykorzystać dla tego szeregu, uzasadnij. szereg ze stałym poziomem metoda naiwna średnia ruchoma prosta średnia ruchoma ważona wygładzanie wykładnicze model autoregresji Średnia ruchoma podstawowe wyróżniki : prognozy krótkookresowe (max rozsądny horyzont = 1); względnie stały poziom zjawiska wahania przypadkowe; wg zasady status quo, postawa pasywna; nie nastąpią zmiany w sposobie oddziaływania czynników określających zmienną prognozowaną, mogą wystąpić duże wahania przypadkowe prognozowanie oraz wygładzanie szeregów czasowych; konieczność doboru stałej k i współczynników wagowych w (minimalizacja błędów), Szereg z t rendem metoda naiwna model trendu (zależnie od błędu ex ante) model Holta model autoregresji Szereg z sezonowością (bez trendu) metoda wskaźników model autoregresji analiza harmoniczna Szereg z trendem i sezonowością metoda wskaźników dla wygładzoneg o szeregu model regresji ze zmiennymi czasową i sezonowymi model Wintersa model autoregresji 3. Wahania sezonowe, a cykliczne - różnice, przykłady. Wahania cykliczne wyrażają się w postaci długookresowych, rytmicznych wahań wartości zmiennej wokół jej trendu lub stałego (przeciętnego) poziomu. W przedsiębiorstwie mogą być związane z cyklem koniunkturalnym gospodarki. wahania sezonowe są wahaniami wartości obserwowanej zmiennej wokół jej trendu lub stałego (przeciętnego) poziomu, powtarzające się w przedziale czasu, który nie przekracza roku. Są efektem zmian pór roku lub zwyczajów związanych np. wyjazdy na urlop latem, wzmożone zakupy przed świętami 4. Od czego zależy trafność prognoz . horyzont prognozy - głębokość retrospekcji - metody prognostyczne - o wyborze metody decydują następujące przesłanki: charakter procesu zmian prognozowanego zjawiska horyzont czasu objęty prognozą rodzaj informacji jaką dysponujemy
(…)
… prognostyczne - o wyborze metody decydują następujące przesłanki:
charakter procesu zmian prognozowanego zjawiska
horyzont czasu objęty prognozą
rodzaj informacji jaką dysponujemy
możliwości techniczne i osobowe
informacje prognostyczne (jakość danych) moment konstrukcji prognozy
5. Podaj merytoryczne kryteria doboru zmiennych objaśniających w modelach przyczynowo-opisowych. kryteria merytoryczne
preferować te zmienne, które pozostają w związku merytorycznym ze zmienną prognozowaną
zmienne objaśniające powinny być dobrym reprezentantem różnych aspektów badanego odcinka rzeczywistości gospodarczej
należy brać zmienne wyrażone w jednostkach naturalnych
zmienne powinny mieć określone tradycje badawcze
powinny być wiarygodne i dostępne dane statystyczne
zmienne objaśniające powinny mieć charakter mierzalny
6. Podaj formalno-statystyczne kryteria dobom zmiennych objaśniających w modelach przyczynowo-opisowych. kryteria formalno-statystyczne
zmienne objaśniające powinny charakteryzować się określoną zmiennością
zapewnienie maksymalnego skorelowania zmiennych objaśniających ze zmienną objaśnianą
maksymalizacja stopnia dokładności z jaką model ekonometryczny opisuje rozwój badanego zjawiska
osłabienie zjawiska…
…). Poszukujemy więc takich stałych wygładzania, przy których otrzymane prognozy najlepiej opisują rzeczywiste realizacje zmiennej prognozowanej. Prognoza powstaje na podstawie funkcji liniowej przez ekstrapolację trendu liniowego, gdzie parametry tej funkcji szacowane są poprzez wygładzenie szeregu czasowego z uwzględnieniem korekty błędu z wcześniejszych szacunków
Model Browna II i III rzędu
Modele trendu…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)