Классификация моделей и методов прогнозирования

На первом этапе классификации методы прогнозирования обычно разделяют на две группы: интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы прогнозирования используют экспертные суждения и оценки. На сегодняшний день они часто применяются в маркетинге, экономике, политике, так как система поведение которой необходимо спрогнозировать или очень сложна и не поддается математическому описанию или же очень проста и в таком описании не нуждается.

Формализованные методы – методы прогнозирования, позволяющие строить модели прогнозирования, то есть они определяют такую математическую зависимость, которая позволяет вычислить будущее значение процесса, сформировать прогноз.

На первом этапе модели следует разделить на две группы: модели предметной области и модели временных рядов.

Модели предметной области – такие математические модели прогнозирования, для построения которых используют законы предметной области.

Модели временных рядов – математические модели прогнозирования, которые стремятся найти зависимость будущего значения от прошлого внутри самого процесса и на этой зависимости вычислить прогноз.

Модели временных рядов можно разделить на две группы: статистические и структурные

В статистических моделях зависимость будущего значения от прошлого задается в виде определенного уравнения. К таким моделям относятся:

  1. Регрессионные модели (линейная регрессия, нелинейная регрессия);
  2. Авторегрессионные модели (ARIMAX, GARCH, ARDLM);
  3. Модель экспоненциального сглаживания;
  4. Модель по выборке максимального подобия;
  5. Другие модели.

В структурных моделях зависимость будущего значения от прошлого задается в виде некоторой структуры и правил перехода по ней. К таким моделям относятся:

  1. Нейросетевые модели;
  2. Модели на базе цепей Маркова;
  3. Модели на базе классификационно-регрессионных деревьев;
  4. Другие модели.

Временные ряды

Временным рядом называется последовательность значений, описывающих протекающий во времени процесс, измеренных в последовательные моменты времени обычно через равные промежутки.

Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда. В практике прогнозирования принято считать, что значения уровней временных рядов экономических показателей состоят из следующих компонент: тренда, сезонной, циклической и случайной составляющих.

Под трендом понимают изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временного ряда. Это систематическая составляющая долговременного действия.

Наряду с долговременными тенденциями во временных рядах экономических процессов часто имеют место регулярные колебания – периодические составляющие рядов динамики.

Если период колебаний не превышает 1 года, то их называют сезонными. При большем периоде колебаний считают, что во временных рядах имеет место циклическая составляющая. Примерами могут служить демографические, инвестиционные и другие циклы.

Если из временного ряда удалить тренд и периодические составляющие, то останется нерегулярная компонента.

Экономисты разделяют факторы под действием которых формируется нерегулярная компонента на 2 вида:

  • факторы резкого, внезапного действия;
  • текущие факторы.

Первый тип факторов (например, стихийные бедствия, эпидемии) как правило вызывает более значительные отклонения по сравнению со случайными колебаниями. Иногда такие отклонения называют катастрофическими колебаниями.

Факторы второго типа вызывают случайные колебания, являющиеся результатом действия большого числа побочных причин. Влияние каждого из текущих факторов незначительно, но ощущается их суммарное воздействие.

Процесс прогнозирования экономических временных рядов базируется на выявлении закономерностей, объясняющих динамику процесса в прошлом и использовании этих закономерностей для описания развития в будущем.

Похожие статьи

Рассчитать стоимость