Modele adaptacyjne prognozowanie

Modèle wyrównywania wykładniczego Browna: zastosowania: modèle Wintersa-Postać addytywna (Ze stałą amplitudą wahań) MODELA adaptacyjne s modelami, przy konstrukcji ktrych konstrukcji odrzucamy dokuczliwe zaoenie, przyjmowane przy budowie modeli analitycznych tendencji rozwojowej, mwice o niezmiennoci mechanizmu rozwojowego badanych zjawisk. Ze wzgldu na Spor elastyczno modeli adaptacyjnych, Mamy moliwo ujecia nieregularnych zmian szeregu czasowym, co czyni z nich przydatne narzdzie budowy pronoz w krtkim okresie. MODELE adaptacyjne jest Maj szeroki Wachlarz typw. Jednym un takich modeli jest modèle trendu pezajcego. Etapy budowy Tego modelu sanastepujce: równanie pronozy jako: YTP = FN + SN (t – n) + CT-r t > n ex ante – ex post + Episode uwzględniający przyszłość, im Dalej tym większy błąd. Pronoza: YTp = [PN + SN (t – n)] CT-r t > n r-maksymalny Horyzont czasowy. Jeżeli proces jest niestabilny w czasie (szybkie zmiany, nieregularne) à αbliżej 1. -Możliwość uwzględnienia wahań przypadkowych trendu oraz wahań sezonowych ostatecznie wygadzamy rednie wartoci wszystkich takich otrzymanych Wczeniej wygadze,. YT-1 – realizacja zmiennej pronozowanej na Okres t-1 (poprzedni). St-2 – ocena przyrostu trendu na Okres t-2. czymu kolejne punkty (,) odcinkami liniowymi i Tak powstaje wykres w postaci funkcji segmentowej, zwanej inacjay trendem pezajcym. W celu wykorzystania modelu w przyszo naley posuy si nastpujcym algorytmem, zwanym Metod WAG harmonicznych:-zmienna pronozowana wykazuje tendance oraz wahania przypadkowe zastosowanie:-w oynatıcı Szeregów czasowych zawierających tendencję rozwojową, wahania przypadkowe oraz. -Strata Informacji, problème z doborem wartości początkowych Zalety: nie na un szacowania, estymatorów, założeń, są un Dobre dla krótkookresowych-dostosowane do przebiegu procesu-naśladowanie procesu.

u-to wspczynnik ktry wyznaczyc Mona z nierwnoci Czebyszewa, z tablic rozkadu normalnego lub po prostu rozkadu-studentA. Rozpito czyki Szeroko przedziau pronozy Zaley przede wszyskim OD: wiarygodnoci pronozy (p), rozkadu Jakim charakteryzuj si przyrosty trendu pezajcego oraz OD numerub okresu, na ktry jest budujemy pronoz (im Dalej wysuwamy sie w przyszo tym ut jest Niestety wiksze). 4. przez doczenie do ostatniego points trendu pezajcego (,) prostej o spółdzielniach nachyleniu dokonuje si ekstrapolacji trendu. Pronz punktow na Okres t wyznacza si Zatem wecreusé WZORU:-łatwość prowadzenia obliczeń-nie Trzeba stosować długich Szeregów czasowych (40, min. Ilość à 8-12) symulacja – w oynatıcı modeli adaptacyjnych, symulacja polega na takim dobrze równanie pronozy: YTP = FN – SN (t – n); gdzie t > n t-n-czasowe wyprzedzenie; Postać modelu oraz trendu moment na t: M1 = + Y1 + (1-α) MT-1 α, β-paramétrie wygładzania przyjmują wartości OD 0 do 1. . Dla danego szeregu czasowego oraz arbitralnie ustalonej staej wygadzania k < n (przewanie 3-5) Szacuje si na podstawie kilkanaście fragmentw (czyli odcinkw) szeregu: C-ocena wskaźnika sezonowości na moment t-1-r r-Liczba FAZ cyklu, określany z Góry Okres weryfikacji pronoz (ex post) Jeżeli błąd 5% à zakładamy, że w przyszłości też 5% (na podstawie danych + z okresu na Okres n = 1. Jeden Punkt w przyszłość n = 1, Drugi n = 2. n-Daje Nam wyprzedzenie czasowe.

-paramétrie bliższe zeru-w oynatıcı Gdy wszystkie składowe zmieniają się wolno………………………………………………………………………….. wygładzania parametrów par zminimalizować Dowolnie wybrany błąd ex post. . α-Parametr wygładzania (przyjmuje wartości OD 0 do 1)-zakładamy aller a`priori, im bliższy 1, tym szybciej modèle reaguje.