|
Авторегрессионная модель планирования
Вы можете добавить тему в список избранных и подписаться на уведомления по почте.
YanZay[e-mail скрыт] Россия, Смоленск
|
|
Борис[e-mail скрыт] Россия, Москва
|
|
коэфф. a,b,c, находят также методом наименьших квадратов как и для модели a+b*t. Другое дело, что получается иная система нормальных уравнений (уже 3го порядка). Обращаю внимание, что
МНК работает только на линейной зависимости.
В первом приближении достаточно второго и третьего (первый упрощенный вариант второго).
А будущее хоть какой то степенью надежности можно оценить только по прошлому |
|
|
Денис[e-mail скрыт] Россия, Рязань
|
|
проблема с матмоделями в том, что простые из них, слишком примитивны и дают достаточно средние значения, а те, которые посложнее, недостаточно сложны для адекватного расчета реальности и дают результат хуже средних. Использовать тренды или статистику будет надежнее, чем более сложные модели.
А во-вторых, есть такая проблема, что для многих моделей найденные коэффициенты по прошлым данным совершенно не соответствуют будущим данным. Например, торговые боты на бирже/форексе - это область мат. прогнозирования, куда вбухана несравненно больше реальных денег, чем во все остальное прогнозирование, вместе взятое. В итоге на прошлых данных и на небольшом интервале будущего есть неплохие результаты, но неминуемы сбои дальше на будущем. Причем, чем сложнее модель, тем она лучше соответствует прошлому и хуже - будущему |
|
|
Я не дарю рыбу, я дарю удочку
|
Борис[e-mail скрыт] Россия, Москва
|
|
/Денис писал(а):
Например, торговые боты на бирже/форексе - это область мат. прогнозирования, куда вбухана несравненно больше реальных денег, чем во все остальное прогнозирование, вместе взятое. В итоге на прошлых данных и на небольшом интервале будущего есть неплохие результаты, но неминуемы сбои дальше на будущем.
Биржевые торги пример нестационарного процесса. Нестационарные процессы количественно не прогнозируются.
Это просто следствие нестационарности.
Подход Грэнжера к нестационарным процессам при практическом применении не удается унифицировать.
В случае микроэкономики ситуация лучше. Практически все процессы внутри фирмы детерминированы и могут быть смоделированы. Единственный процесс имеющий случайную природу
это реализация. К счастью, этот процесс стационарный. И статистические методы дают неплохие (пригодные для практики) результаты при прогнозировании. Горизонт прогнозирования определяется дисперсией прошлых данных,используемых при анализе.
Утверждение, что "Причем, чем сложнее модель, тем она лучше соответствует прошлому и хуже - будущему" просто неверно. |
|
|
« Первая ← Пред.1
След. → Последняя (1) »
Для того чтобы ответить в этой теме Вам необходимо зарегистрироваться. |
|