Методы прогнозирования финансовых показателей. Реферат.

Страница: 2 из 2
<-- предыдущая следующая -->

Перейти на страницу:
скачать реферат | 1 2

Расчет ошибок

Ошибки прогнозируемых объемов расходов расчитывают по формуле:

E =A/(T*S)

Объем расходов

Сезонная компонента
Тренд
Ошибка

1 кв. 1999 г.

24518

0,912225
26877,1411
1

2 кв. 1999 г.

23778

0,84359167
28186,6227
1

3 кв. 1999 г.

25143

0,913825
27514,0207
1

4 кв. 1999 г.

27622

1,33035833
20762,8271
1

1 кв. 2000 г.

26149

0,912225
28665,0771
1

2 кв. 2000 г.

24123

0,84359167
28595,5883
1

3 кв. 2000 г.

27580

0,913825
30180,8333
1

4 кв. 2000 г.

30854

1,33035833
23192,2477
1

1 кв. 2001 г.

29147

0,912225
31951,547
1

2 кв. 2001 г.

26478

0,84359167
31387,2233
1

3 кв. 2001 г.

30159

0,913825
33003,0367
1

4 кв. 2001 г.

33149

1,33035833
24917,3468
1

1 кв. 2002 г.

32451

0,912225
35573,4605
1

Можно предположить, что величина ошибки второго прогноза будет несколько ниже чем первого.

3. Прогноз методом скользящей средней и экспоненциального сглаживания.

Для предсказаний значений временного ряда можно использовать более простую методику.
При расчете скользящей средней Ytnpc(m) все m значений параметра Y за m моментов времени учитываются с одинаковым весовым коэффициентом 1/m что не всегда обосновано. Для прогнозирования технико – экономических трендов момент времени, в котором наблюдалось значение параметра Y, играет решающее значение. Естественно предположить, что зависимость во временных рядах постепенно ослабевает с увеличением периода между двумя соседними точками. Так, если зависимость прогнозируемою параметра YTпредставляется более сильной от значения Yt-1, чем от YT-Sто
наблюдениям временного ряда следует придавать веса, которые должны уменьшаться но мере удаления oт фиксированного момента времени t. Это обстоятельство учитывается в методе экспоненциального сглаживания. Таким образом, при вычислении .ко экспоненциальной средней используются лишь предшествующая экспоненциальная средняя и последнее наблюдение, а все предыдущие наблюдения игнорируются.
Например, пусть необходимо дать прогноз для t-=8 но данным следующего временного ряда: 1) методом скользящей средней для m=3, m =4$ 2) методом экспоненциального о сглаживания для=0,2; 0,6.

1 кв. 1999 г.

24518

2 кв. 1999 г.

23778

3 кв. 1999 г.

25143

4 кв. 1999 г.

27622

1 кв. 2000 г.

26149

2 кв. 2000 г.

24123

3 кв. 2000 г.

27580

4 кв. 2000 г.

30854

1 кв. 2001 г.

29147

2 кв. 2001 г.

26478

3 кв. 2001 г.

30159

4 кв. 2001 г.

33149

1 кв. 2002 г.

32451

Метод скользящей средней
Y14прс(3) = (30159+33149+32451)/3=31919,67

Y14пр с(13) = (24518+23778+25143+27622+26149+24123+27580+30854+29147+ 26478+30159+33149+32451)/13 = 27780,846

Метод экспоненциального сглаживания

0,2

погрешность

1 кв. 1999 г.
24518
#Н/Д
#Н/Д

2 кв. 1999 г.
23778
23778
#Н/Д

3 кв. 1999 г.
25143
24870
#Н/Д

4 кв. 1999 г.
27622
27071,6
#Н/Д

1 кв. 2000 г.
26149
26333,52
1851,838704

2 кв. 2000 г.
24123
24565,1
2106,426154

3 кв. 2000 г.
27580
26977,02
2223,149967

4 кв. 2000 г.
30854
30078,6
3109,499653

1 кв. 2001 г.
29147
29333,32
2886,08454

2 кв. 2001 г.
26478
27049,06
2831,47259

3 кв. 2001 г.
30159
29537,01
2496,160001

4 кв. 2001 г.
33149
32426,6
3207,855423

1 кв. 2002 г.
32451

0,6

погрешность

1 кв. 1999 г.

24518

#Н/Д

#Н/Д

2 кв. 1999 г.

23778

23778
#Н/Д

3 кв. 1999 г.

25143

24324
#Н/Д

4 кв. 1999 г.

27622

25643,2
#Н/Д

1 кв. 2000 г.

26149

25845,52
2081,334719

2 кв. 2000 г.

24123

25156,51
2167,926259

3 кв. 2000 г.

27580

26125,91
1741,283327

4 кв. 2000 г.

30854

28017,14
3224,65661

1 кв. 2001 г.

29147

28469,09
3136,065979

2 кв. 2001 г.

26478

27672,65
3032,922749

3 кв. 2001 г.

30159

28667,19
1951,31804

4 кв. 2001 г.

33149

30459,91
3174,532132

1 кв. 2002 г.

32451

рис. 8.
Число членов скользящей средней m и параметр -экспоненциального сглаживания (определяется статистикой исследуемою процесса. Чем мень-ше m и чем больше, тем сильнее peaгирует пpoгноз на колебания временного ряда, и наоборот, чем больше m и чем меньше, чем более инерционным является процесс прогнозирования. Для подбора оптимального параметра прогнозирования необходимо провести сглаживание временною ряда с помощью нескольких различных значений параметра m илизатем определить среднюю ошибку прогнозов и выбрать параметр, соответствующий минимальной ошибке.

1

Страница: 2 из 2
<-- предыдущая следующая -->

Перейти на страницу:
скачать реферат | 1 2

© 2007 ReferatBar.RU - Главная | Карта сайта | Справка

	Объем расходов	Сезонная компонента	Тренд	Ошибка
1 кв. 1999 г.	24518	0,912225	26877,1411	1
2 кв. 1999 г.	23778	0,84359167	28186,6227	1
3 кв. 1999 г.	25143	0,913825	27514,0207	1
4 кв. 1999 г.	27622	1,33035833	20762,8271	1
1 кв. 2000 г.	26149	0,912225	28665,0771	1
2 кв. 2000 г.	24123	0,84359167	28595,5883	1
3 кв. 2000 г.	27580	0,913825	30180,8333	1
4 кв. 2000 г.	30854	1,33035833	23192,2477	1
1 кв. 2001 г.	29147	0,912225	31951,547	1
2 кв. 2001 г.	26478	0,84359167	31387,2233	1
3 кв. 2001 г.	30159	0,913825	33003,0367	1
4 кв. 2001 г.	33149	1,33035833	24917,3468	1
1 кв. 2002 г.	32451	0,912225	35573,4605	1

		0,2	погрешность
1 кв. 1999 г.	24518	#Н/Д	#Н/Д
2 кв. 1999 г.	23778	23778	#Н/Д
3 кв. 1999 г.	25143	24870	#Н/Д
4 кв. 1999 г.	27622	27071,6	#Н/Д
1 кв. 2000 г.	26149	26333,52	1851,838704
2 кв. 2000 г.	24123	24565,1	2106,426154
3 кв. 2000 г.	27580	26977,02	2223,149967
4 кв. 2000 г.	30854	30078,6	3109,499653
1 кв. 2001 г.	29147	29333,32	2886,08454
2 кв. 2001 г.	26478	27049,06	2831,47259
3 кв. 2001 г.	30159	29537,01	2496,160001
4 кв. 2001 г.	33149	32426,6	3207,855423
1 кв. 2002 г.	32451