Главная Французский Финансы деньги кредит Финансовый менеджмент финансовая математика Финансовое право Философия Маркетинг реклама и торговля Кулинария и продукты питания Краеведение и этнография Коммуникации связь цифровые приборы и радиоэлектроника История и исторические личности Иностранные языки и языкознание Охрана окружающей среды экология Общениеэтика семья брак Нотариат Не Российское законодательство Биология и химия Этика эстетика Основы права Неопределено Немецкий Мировая экономика МЭО Цифровые устройства Хозяйственное право Самоучитель по GPRS Карта сайта	Рефераты. Прогнозирование временных рядов Порядок мы определили: d=1. Но порядки p и q трудно определить по нашим коррелограммам, и поэтому мы их определяем эмпирическим методом по наименьшей среднеквадратичной ошибке: p=1, q=2.   рис.9 рис.10   Теперь строим модель АРПСС. На рис.11 построена модель АРПСС с параметрами p=1, d=1, q=2. Среднеквадратичная ошибка равна 1,6853. прогноз на 26.12.2001 равен 99,429. рис.11
Дата	Прогноз
14.12.2001	97,179
17.12.2001	97,539
18.12.2001	97,868
19.12.2001	98,17
20.12.2001	98,452
21.12.2001	98,715
24.12.2001	98,965
25.12.2001	99,202
26.12.2001	99,429

 

3.1.4.Установление адекватности модели.

Для определения адекватности модели строится спектрограмма ряда остатков после моделирования ССП. Модель считается адекватной, если спектр этого ряда является спектром «белого шума». 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.12

 

рис.13

Спектральный 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.14

Дата

Прогноз

14.12.2001

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8