- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Временные ряды и их применение для анализа и прогнозирования презентация
Содержание
- 1. Временные ряды и их применение для анализа и прогнозирования
- 2. Ряд значений одной и той же переменной, полученных в последовательные моменты (периоды) времени Временной ряд
- 3. График инфляции
- 5. Продажи мороженого в зависимости от месяца года
- 6. Объем проданного мороженого
- 7. ? Объем продаж за предыдущие 3 месяца
- 8. Прогнозирование Процесс Воздействие множества внешних и внутренних
- 9. Прогнозируемые показатели Объем продаж; Параметры управления запасами;
- 10. Временной ряд - последовательность упорядоченных во времени
- 11. Виды временных рядов Стационарные Нестационарные Содержащие тренд
- 12. Временной ряд с трендом Отражает устойчивые средние изменения показателя
- 13. Временной ряд с сезонной компонентой Отражает колебания показателя с определенным периодом
- 14. Временной ряд с циклической компонентой Отражает непериодические колебания показателя с большой амплитудой
- 15. Прогнозирование для стационарных процессов На практике для
- 16. Прогнозирование тенденции изменения показателей δ=y(x)-Y Тенденцию (тренд)
- 17. Типовые функции трендов Линейная
- 18. Различные виды тренда Какую линию следует использовать?
- 19. Критерии оценки прогноза Абсолютные величины Средняя ошибка
- 20. Среднеквадратичная ошибка
- 21. Критерии оценки прогноза Абсолютные величины Средняя ошибка
- 22. Критерии оценки прогноза Относительные величины Процентная
- 23. Резкие колебания показателей Построение прогноза с использованием
Ряд значений одной и той же переменной, полученных в последовательные моменты (периоды) времени Временной ряд
Слайд 2Ряд значений одной и той же переменной, полученных в последовательные моменты
(периоды) времени
Временной ряд
Слайд 7?
Объем продаж за предыдущие 3 месяца
Март 2
345 тыс.р
Апрель 1 867 тыс. р
Май 2 480 тыс. р
Какой объем продаж следует ожидать в июне ?
Апрель 1 867 тыс. р
Май 2 480 тыс. р
Какой объем продаж следует ожидать в июне ?
Слайд 8Прогнозирование
Процесс
Воздействие множества внешних и внутренних факторов приводит к изменениям характеристик процесса,
которые можно рассматривать как случайные.
Задача прогнозирования – по имеющимся данным оценить состояние процесса в будущем.
Слайд 9Прогнозируемые показатели
Объем продаж;
Параметры управления запасами;
Объем выпуска продукции;
Объем закупок;
Изменение числа клиентов;
И т.д.
Слайд 10Временной ряд -
последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния
и изменения изучаемого явления
Представление временных рядов
Таблицы
Графики
Слайд 11Виды временных рядов
Стационарные
Нестационарные
Содержащие тренд
Содержащие сезонную составляющую
Содержащие циклическую составляющую
Нестационарный временной ряд
Стационарный временной
ряд
Слайд 14Временной ряд с циклической компонентой
Отражает непериодические колебания показателя с большой амплитудой
Слайд 15Прогнозирование для стационарных процессов
На практике для стационарности ряда достаточно выполнения трех
условий:
E[yt] не зависит от t,
D[yt] постоянная,
Cov[yt,ys] - функция t-s.
E[yt] не зависит от t,
D[yt] постоянная,
Cov[yt,ys] - функция t-s.
E[yt]
E[yt]
E[yt]
Прогноз оправдается с вероятностью 0
При N>30 прогноз оправдается с вероятностью 0,75. (Для и нормального распределения - с вероятностью 0,95)
Прогноз оправдается с вероятностью 0,89 (0,997)
E[yt]
Слайд 16Прогнозирование тенденции изменения показателей
δ=y(x)-Y
Тенденцию (тренд) определяет линия, проходящая максимально близко к
точкам временного ряда
Слайд 17Типовые функции трендов
Линейная
Степенная
Показательная
Экспоненциальная
Гиперболическая
Логарифмическая
Слайд 19Критерии оценки прогноза
Абсолютные величины
Средняя ошибка
Среднее абсолютное отклонение
Среднеквадратичная ошибка
Стандартное отклонение
ошибок
Слайд 20
Среднеквадратичная ошибка
Стандартное отклонение ошибок
При использовании среднеквадратичного
отклонения функция является гладкой и допускает аналитическое исследование
При использовании абсолютного значения отклонения первая производная имеет область неопределенности , а вторая равна бесконечности
Слайд 21Критерии оценки прогноза
Абсолютные величины
Средняя ошибка
Среднее абсолютное отклонение
Среднеквадратичная ошибка
Стандартное отклонение
ошибок
Максимальное абсолютное отклонение
Слайд 22Критерии оценки прогноза
Относительные величины
Процентная ошибка
Среднее процентной ошибки
Абсолютное среднее процентной ошибки
Максимальная
процентная ошибка
Слайд 23Резкие колебания показателей
Построение прогноза с использованием линии тренда эффективно только при
наличии устойчивого и плавного изменения показателя.
Если временной ряд содержит скачкообразные изменения показателя, среднее и тренд не обеспечивают получение достоверного прогноза.
Если временной ряд содержит скачкообразные изменения показателя, среднее и тренд не обеспечивают получение достоверного прогноза.
