Прогнозирование показателей конъюнктуры рынков с учетом сезонных факторов

Спектр «белого шума» представляет собой линию горизонтальную оси абсцисс. Спектр ряда, оставшегося после моделирования АРСС (рис.

12) далеко не похож на спектр «белого шума». Это говорит о том, что эта модель не является адекватной.

рис.12рис.

13Спектральный анализ остатков после моделирования АРПСС (рис.

13) также говорит о том, что построенная модель является неадекватной.

3.2 Адаптивные модели

Строить прогноз с помощью адаптивных моделей мы будем моделью Хольта.

рис.14Дата

Прогноз14.

12.201 397,06317.

12.201 397,21118.

12.201 397,3619.

12.201 397,50920.

12.201 397,65721.

12.201 397,80624.

12.201 397,95425.

12.201 398,10326.

12.201 398,251На рис.

14 построена адаптивная модель Хольта нашего исходного ряда. Параметры адаптации следующие: Альфа=0,998, Гамма=0. Среднеквадратичная ошибка равна 1,6469

Прогноз на 26.

12.2013 составляет 98,251. По спектру ряда остатков (рис.

15) видно, что эта модель является неадекватной.

рис.15Заключение

Мы рассмотрели три модели — АРСС, АРПСС, адаптивную модель Хольта. Все построенные модели являются неадекватными. Тем не менее мы должны выбрать наиболее подходящую, ту, которая дает наиболее правдоподобный прогноз. Модель АРПСС содержит наибольшую из трех моделей среднеквадратичную ошибку. Да и график прогноза не очень хорошо вписывается в динамику всего предыдущего процесса. Адаптивная модель Хольта содержит чуть меньшую среднеквадратичную ошибку, чем АРПСС, но график ее прогноза, во всяком случае, не лучше совпадает с общей динамикой, показывая менее крутой подъем индекса, чем на протяжении всего ряда. Наиболее удачной я считаю модель АРСС. Она содержит, пусть не сильно отличающуюся, но наименьшую среднеквадратичную ошибку. Ее прогноз показывает рост индекса, причем он более или менее соблюдает динамику всего временного ряда, динамику роста.

рис.16p=2, q=1, MS (среднеквадратичное отклонение)=1,5822

Дата

Прогноз14.

12.201 397,801317.

12.201 398,644518.

12.201 399,430919.

12.2 013 100,15420.

12.2 013 100,80921.

12.2 013 101,39724.

12.2 013 101,92125.

12.2 013 102,38326.

12.2 013 102,791Список использованной литературы

Агапова Т. Современная экономическая теория: методологическая база и модели // Российский Экономический Журнал. — 1995. — № 10.Богачева О.

США: шестой год стабильного экономического подъема // Мировая экономика и международные отношения. — 1998. — № 8.Власюк А. Стабилизация экономики Украины // Экономика Украины.

— 1995. — № 12.Горелов С.

Математические методы в прогнозировании. — М.: Прогресс, 1993

Денискин В. Основы социального прогнозирования в пищевой промышленности. — М.: Колос, 1993

Дудкин В. Индикативное планирование — механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления // Российский Экономический Журнал. — 1998. — № 6.Кривов В.

Законодательное определение содержания экономических решений // Экономист. — 1997. — № 12.Курс экономической теории / Под ред. А. С. Сидоровича.

— М.: Учебники МГУ, 1997

Лескова Н. Прогноз развития мировой экономики // Бюллетень иностранной коммерческой информации. — 1995. — № 145.Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. — М.: Высшая школа, 1985

Панасюк Б., Сергиенко И. Прогнозирование развития экономики Украины // Экономика Украины. — 1996. — № 1.Панасюк Б., Сменковский А. О некоторых методических подходах к краткосрочному прогнозированию макроэкономических показателей // Экономика Украины.

— 1998. — № 10.Саати М. А. Моделирование сложных систем.

— М.: Наука, 1993