Cтраница 2
При оценке эффективности модели прогнозирования используются статистические показатели, в частности средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. На последующих примерах мы рассмотрим вышеназванные понятия. [16]
Исследуется широкий комплекс моделей прогнозирования и планирования НТП. Наряду с традиционными рассмотрены оригинальные модели прогнозирования скачкообразных процессов. Изложены методы количественной оценки уровня развития организационно-экономических систем в условиях перестройки хозяйственного механизма. Предложена методология описания сложных развивающихся систем ( к которым относятся и экономические системы) в условиях ускорения НТП. Приведены примеры практической реализации описываемых моделей. [17]
При оценке эффективности моделей прогнозирования следует осторожно пользоваться такими общепризнанными критериями, как коэффициент множественной корреляции и среднеквадратичное отклонение случайного члена. Эти оба показателя характеризуют лишь выборку, на основании которой проведена идентификация структурных параметров модели, и не применимы к периоду прогнозирования. Кроме того, при малом числе наблюдений познавательная ценность коэффициентов корреляции значительно снижается. [18]
Рассмотрим статистика, который строит модель прогнозирования фондового рынка. [19]
В книгу включены в основном модели прогнозирования и планирования производства, поскольку они в настоящее время разработаны в достаточной степени и используются на практике. Модели функционирования экономических систем, применяемые пока в теоретических исследованиях ( в том числе и обычно включаемые в учебники по математической экономике модели экономического равновесия), в книге отражены в значительно меньшей степени. [20]
Вследствие аддитивных свойств результатов прогноза модели прогнозирования в принципе одинаковы для одноуровневой и иерархической концепции оптимизации. [21]
Процедура экстраполяции тенденций предполагает выбор трендовых моделей прогнозирования и формы кривой, наиболее близко описывающей ряд эмпирических данных. [22]
Основным требованием, предъявляемым к моделям прогнозирования, является наиболее полное отражение взаимосвязей процесса воспроизводства и имитация этого процесса. [23]
Абстрактная категория, применяемая в моделях прогнозирования индексов. [24]
Следует иметь в виду, что никакие модели прогнозирования остаточного ресурса не являются достаточно точными, а как правило они очень приближенные. И в значительной степени это относится к сложным методикам с использованием большого или очень большого количества исходных данных. Поэтому следует стремиться к минимальному, но достаточному для требуемой достоверности, числу параметров, учитываемых моделью. [25]
Из сказанного следует, что качество модели прогнозирования банкротств можно оценить только при условии, что заранее заданы цена ошибок и вероятность банкротства / выживания. [26]
С этой целью используются различные методы и модели прогнозирования. Результаты прогнозов служат информационной базой прежде всего для планирования производства, а также и для разработки ценовой политики энергокомпании. [27]
Исторические данные, которые используются при выработке модели прогнозирования, играют чрезвычайно важную роль. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. [28]
У аналитика практически всегда есть выбор из нескольких моделей прогнозирования, и необходимо сделать его правильно, в пользу наиболее объективной модели, способной помочь в принятии эффективного делового решения. [29]
Это значение в определенной степени указывает на точность примененной модели прогнозирования. Малое значение среднеквадратического указывает на большую надежность прогнозной модели. Среднеквадратическое можно использовать для оценки доверительных пределов любого прогноза. [30]