Технология анализа и прогнозирования на основе трендов

Содержание

Слайд 2

Технологии анализа и прогнозирование на основе трендов.
Тренд - выражение тенденции в форме

Технологии анализа и прогнозирование на основе трендов. Тренд - выражение тенденции в
достаточно простого и удобного уравнения, наилучшим образом апроксинирующего(приближающего) истинную тенденцию динамического ряда.
По форме тренды могут быть линейными, параболическими, экспоненциальными, логарифмическими, степенными, гиперболическими, номинальными, логическими и другими.

С помощью EXCEL можно построить линейный, экспоненциальный, логарифмический, степенной и номинальный(до номинала 6- степени) трендов, а также скользящую среднюю.

Слайд 3

Линейная форма тренда: y = a + bt, где y- уровни показателя,

Линейная форма тренда: y = a + bt, где y- уровни показателя,
освобожденные от колебаний и выровненные по прямой.
a – начальный уровень тренда в момент или за период, принятый за начало отчета времени t.
в - среднее изменение за единицу времени, т.е. константа тренда, скорость изменения.
Это может быть, например, среднедневной, среднемесячный или среднегодовой прирост какого-либо показателя.
Через скорость изменения линейный тренд хорошо отражает регулирующее влияние многих других факторов, одновременно действующих в единицу времени (день, месяц, год и т. д.). Тренд можно рассматривать в качестве обобщенного выражения действий комплекса факторов, т. е, их равнодействующей. При этом, в отличии от уравнения множественной регрессии, сами факторы здесь не показываются и влияние каждого из них не выделяются."От имени" всех факторов в тренде выступает единый результирующий фактор – время.

Слайд 4

Параболическая формула тренда имеет вид:y = a + bt + c

где y,a,b,t

Параболическая формула тренда имеет вид:y = a + bt + c где
определены при описании линейного тренда. С- это const параболического тренда, его квадратический параметр, равный половине ускорения. Параболическая форма тренда достаточно хорошо отражает ускорение или замедление развития при наличии постоянного ускорения, которое обеспечивало влиянием важнейших факторов (снятие ограничений в распределении дохода, уменьшение налогов, прогрессирующим влиянием нового оборудования).
При С<0, т е при отрицательном ускорении, тренд отражает замедление роста со все большей скоростью. Что характерно, например, для производства устаревшего товара или оборудования.

Слайд 5

Экспоненциальные формы тренда имеют вид: y = a k

где const тренда k

Экспоненциальные формы тренда имеют вид: y = a k где const тренда
выражает тип изменения в количестве раз. При K>1 экспонентный тренд получает тенденцию все более ускоряющего развития(рост значения в эпоху «динамического взрыва» в 20 столетии). Такой рост может продолжаться лишь на небольшом историческом отрезке времени, поскольку он неизбежно приходит в противоречие с имеющимися ресурсами. При k<1 экспонциональный тренд показывающий тенденцию все более замедляющегося процесса (труда емкость продукции, удельные затраты топлива).

Слайд 6

Логарифмически форма тренда y = a + b ln t пригодна для

Логарифмически форма тренда y = a + b ln t пригодна для
отражения тенденции замедляющегося роста при отсутствии предельно возможного значения. При достаточно большом t логарифмическая кривая становится мало отличимой от прямой линии. Такая форма характерна для развития показателей, которые все труднее улучшить(спортивные рекорды, рост производительности процесса при отсутствии количественного его улучшения).

Слайд 7

Степенная форма тренда:y = a

Где b – const тренда. При b =

Степенная форма тренда:y = a Где b – const тренда. При b
1 степенной тренд превращается в линейный, а при b = 2 мы имеем параболический тренд. Степенной тренд хорошо подходит для отражения процессов с разной мерой пропорциональности изменений во времени. Линии степенного тренда обязательно должны проходить через начало координат.

Слайд 8

Гиперболическая форма тренда

при b>0 выражает тенденцию замедляющегося снижения уровня, стремящиеся к пределу

Гиперболическая форма тренда при b>0 выражает тенденцию замедляющегося снижения уровня, стремящиеся к
a, однако, при b <0 тренд выражает тенденцию замедляющегося роста уровней, стремящихся в пределе к q. В целом же, гипо ческий тренд подходит для отображения тенденций процессов ограниченных предельным значением уровня(грамотности населения, КПД двигателя). Логическая форма тренда подходит для опережения развития во всех его фазах в течении длительного периода( медленное насыщение потребностей товаром, за ускоренное, равномерность, замедление. Логический тренд имеет форму )
Y=

,

Где Y мах, Yмин- мах. И мин. значения уровня.
a, b- параметры тренда.

y = a +


Слайд 9

Инструментальные средства EXCEL для работы с трендами.  

1.Вспомогательные инструменты устраняют построение рядов

Инструментальные средства EXCEL для работы с трендами. 1.Вспомогательные инструменты устраняют построение рядов
периодов времени. Сюда входят опции Edit, File, Series(Правка, Заполнить, Прогрессия) и диалоговое окно Series, а также недиалоговая организация "растягивание"
двухм ряда до необходимого ди
2.Промежуточные инструменты - строят XY - график зависимости получается от времени. XY -график - это програмный продукт.
3.Основные EXCEL - инструменты для работы с динамическими рядами.

Слайд 10

4.Средства построения графического и математического выражения тренда - опции Dusert Treudlim (добавить

4.Средства построения графического и математического выражения тренда - опции Dusert Treudlim (добавить
линию тренда) и 3 диалоговых окна
Тип - выбор тренда;
Формат линии тренда;
Период - добавление на метки тренда (с математическим видом уравнения и коп),тем задания количества периодов для графического прогноза по тренду(вперед или назад).
Средства полученые в числовом виде и его оценки;
Для расчета прогноза в числовом виде и его оценки;
Предсказания из группы математических функций.
Для одновременного снятия расчет прогноза в
по результатам трендам - используют однофакторные what - if модуль и ее опции Data, Table, (таблицы подстановки)
статические функции:
счет - кол-во (нет людей) или размер совокупности

Слайд 11

Интеллектуальные системы управления качеством.

1.Сущность и виды информационных систем.
2.Информационные системы менеджмента
3.Информационные требования различных

Интеллектуальные системы управления качеством. 1.Сущность и виды информационных систем. 2.Информационные системы менеджмента
требований менежмента.
4.Основные виды информационных систем (АСУТП, АСОУ).
5.Сущность системы поддержки принятия решений (СППР).

6.Математический и программный аппарат (однофакторный и 2-х факторный анализ what - if модели (таблицы подстановки), множественные регрессии, общая задача линейного программирования(ЛП), маркетенговый сравнительный анализ(Port folio - анализ), средства Marketing Export

Слайд 12

7.Технологии аналитического моделирования (анализ "что, если"( what - if), анализ чувствительности, оптимизационный

7.Технологии аналитического моделирования (анализ "что, если"( what - if), анализ чувствительности, оптимизационный
анализ целевой функции ("hau can" -анализ), корренционно - регресивный анализ, анализ и прогнозирование на основе трендов).
8.Основные виды ССПР(имуциональные, специальные, отраслевые или функциональные, ССПР государственного уровня).
9.Этапы создания ИС.
10.Свойства систем (целостность, наличие элементов, неадекватность, единство многообразных форм, окружающая среда, структура, бесконечность, иерархичность, непрерывность, функционирование, саморазвитие, уровень необходимого разнообразие, целенаправленность, управляемость, самоорганизация, неопределенность развития ).
11.Понятие об устойчивости(стабильности), равновесии, возмущенных, дифу, лабильности.

Слайд 13

12.Системный переход к решению деловых проблем (контроля качества) (системный ответ, системное представление,

12.Системный переход к решению деловых проблем (контроля качества) (системный ответ, системное представление,
системная организация, управление, )
13.Развитие ИСМ.
14.Этапы цикла разработки системы и их целевая продукция.
15.Схема последовательности шагов при планировании системы.
16.Системное проектирование (логическое, физическое проектирование).
17.Сущность CASE- технологий(compufere Aided Software -инженерная системаконструирования програмного обеспечения, CASE - пакеты).
18.Технология факторного анализа (what - if). Метод базовой однофакторной таблицы. Двухфакторный анализ.

Слайд 14

19.Технологии коррекционно-регрессионного анализа. Примеры задач.
20.Этапы коррекционно-регрессионного анализа.
21.Основные методы поиска наилучшего решения.(метод всех

19.Технологии коррекционно-регрессионного анализа. Примеры задач. 20.Этапы коррекционно-регрессионного анализа. 21.Основные методы поиска наилучшего
возможных регрессий, метод"наилучшего подмножества" предикторов, метод подключения, шаговый регрессивный метод).
22.Сущность метода исключения и шагового метода.
23.Использование t-статистики. Применение EXCEL, функции "Коррел".
24.Связь независимых переменных с зависимыми.
25.Технологии решения линейной оптимизационной задачи(по решение).
Имя файла: Технология-анализа-и-прогнозирования-на-основе-трендов-.pptx
Количество просмотров: 255
Количество скачиваний: 1