расчеты какого типа соответствуют задачам решаемым при составлении прогнозов
Цель и задачи прогнозирования
Вы будете перенаправлены на Автор24
Сущность прогнозирования
Прогнозирование (от греч. «знание наперед») осуществляется в форме специального научного исследования, направленность которого обусловлена выявлением перспектив в развитии явлений (процессов).
С помощью прогнозирования в экономике происходит расширение основы стабильных и перспективных отношений хозяйствующих субъектов и государственных органов управления. Всем предприятиям необходимо прогнозирования для того, что бы выработать долгосрочную экономическую политику. Многие государства с успехом применяют национальные и региональные программы, используют стратегическое планирование. В основе всего этого лежат экономические прогнозы.
Прогноз представляет собой вероятное (обоснованное) суждение, которое выражает будущее состояние объекта, пути его совершенствования и необходимые для этого сроки. Прогнозы должны соответствовать нескольким требованиям:
Процесс разработки прогноза включает в себя обработку определенными методами имеющейся информации об объектах прогнозирования и получение представления о его перспективных направлениях, анализируя тенденции развития.
Задачи прогнозирования
Прогнозированием решается задача, которая состоит из двух взаимосвязанных частей:
Готовые работы на аналогичную тему
Цели прогнозирования
Главная цель прогнозирования – провести научный анализ социально-экономических процессов и тенденций, предвидеть новые экономические ситуации и выявить основные экономические проблемы.
При этом в прогнозирование входит:
Принципы прогнозирования
В современном мире выделяют следующие принципы, на которых основан процесс прогнозирования:
Прогнозирование и планирование
Сущность прогнозирования и его виды
Термин «прогноз» происходит от греческого «prognosis» и обозначает предсказание, предвидение о развитии чего-либо, базирующееся на определенных данных.
Прогнозирование представляет собой оценку, предсказание, предвидение будущего развития выбранного объекта исследования.
Оно должно быть первоначальным в отношении планирования. Главной целью прогнозирования является разработка научных предпосылок принятия управленческих решений. Эти предпосылки состоят из:
В среде нарастающих тенденций глобализации и ускоренного развития научно-технического прогресса резко растет уровень неопределенности в последующем развитии объектов управления, растет стоимость ошибки управленческого решения. Поэтому в XXI в. существенно возрастает роль прогнозирования.
К главным задачам прогнозирования относят:
Прогноз является системой научных аргументированных представлений о будущем состоянии объекта исследования, которые носят вероятностный, но, при этом, весьма достоверный характер.
Одним из видов прогнозов являются сценарии развития, разрабатываемые с учетом тех либо других предполагаемых действий определенных субъектов прогнозируемой ситуации.
Способы прогнозирования
Прогнозы составляются следующими способами:
В первом способе выделяют факторный и трендовый подходы.
Трендовый подход в прогнозировании предполагает использование экстраполяции выровненных значений динамического временного ряда прогнозируемого показателя. Прогноз-тренд представляет собой вид прогноза, который основан на применении линейной экстраполяции тенденций, сложившихся в прошлом.
Факторный подход в прогнозировании предусматривает использование ряда факторов, которые воздействуют на объект прогнозирования. Данный подход базируется на оценке степени влияния разных факторов и их комбинации на дальнейшее развитие возможного состояния объекта управления.
Во втором способе выделяют генетический и нормативный подходы.
Генетический подход базируется на применении в прогнозируемых процессах постоянных тенденций, которые придают инерционный характер развития объекта управления. При всех своих различиях прошлое, настоящее и будущее генетически взаимосвязаны между собой и имеют большое количество общих элементов и взаимосвязей между ними.
Нормативный подход характеризует управляемость прогнозируемых процессов, их подчиненность целям развития. Вместе с этим, цель может быть задана из внешней среды в форме нормативного состояния.
Краткосрочное, среднесрочное и долгосрочное прогнозирование
Прогнозы различаются по длительности сроков, на которые они рассчитываются. Сегодня разрабатывают прогнозы различной продолжительности:
Другие перемены занимают несколько лет и требуют более длительного времени (создание и освоение новых видов продукции, динамика внешнеэкономических связей, динамика и структура денежных доходов и накоплений населения, инвестиции в основной капитал, реализация инновационных проектов). Это все объекты среднесрочного прогнозирования и базирующихся на нем среднесрочных программ (на 3-5 лет, а иногда и более) социально-экономического развития.
Значительные изменения стране и мире, в структуре экономики и общества, формируются и проявляются на протяжении длительного отрезка времени и требуют долгосрочного прогнозирования альтернативных тенденций на протяжении 10-15 лет и более, что является базой для формирования перспективной стратегии развития.
Долгосрочное прогнозирование, в отличие от среднесрочного планирования и особенно краткосрочного, в наименьшей степени связано с тенденциями социально-экономического развития, свободнее в выборе версий будущего развития. За 15-20 лет сменяются два поколения техники и одного поколения сотрудников. Долгосрочное прогнозирование предоставляет возможность более обоснованно определять возможные структурные сдвиги в обществе и экономике, изменения некоторых качественных характеристик. В то же время долгосрочный прогноз в меньшей степени детализирован и базируется на сравнительно небольшом круге обобщающих показателей. Долгосрочный прогноз является базисом для определения концепции социально-экономического развития на долгосрочный период, выбора стратегии развития.
Методы прогнозирования
При составлении прогнозов используют следующие методы:
Методы экспертных оценок базируются на применении при разработке прогнозов мнений признанных экспертов-специалистов или одного такого эксперта.
Методы логического моделирования используются преимущественно для качественного описания прогнозных процессов. Их основой являются общие закономерности функционирования прогнозируемого объекта, анализируемые в определенной логической последовательности.
Методы экономико-математического моделирования базируются на имитации реального поведения объекта исследования посредством построения экономико-математических моделей. Данные методы являются наиболее развитыми методами в области составления прогнозов социально-экономических процессов. Их видом является широко используемый метод математической экстраполяции, который позволяет продлевать тенденцию изменения экономического параметра из области ее наблюдения в прошлом на будущее.
Планирование
Процесс планирования охватывает просчет в плановом периоде собственных потребностей материалов, сырья, финансов, основных средств, работников и пр., а так же выявление источников получения ресурсов и оценку эффективности их применения.
При существовавшей ранее плановой экономике планированием занимались на централизованном уровне, и организациям нужно было только выполнять указания вышестоящего органа.
Разработка планов предприятия представляет собой объективную оценку компании в целом, ее возможностей и реальных перспектив, в то же время планы нужны для поиска инвестиций, разработки наиболее перспективных проектов с точки зрения рыночных ситуаций.
В планах отражаются стратегические и тактические задачи, а так же пути решения данных задач.
Планирование – это сложный и трудоемкий процесс, но его результаты того стоят. Плюсами для предприятия могут стать:
Элементы планирования на предприятии
Планирование на предприятии успешно в случае наличия 4 составляющих, тесно связанных между собой и составляющих структуру данного процесса. Рассмотрим их.
Первая составляющая: внутренняя методологическая и методическая база, содержащая разработку, контроль и анализ выполнения плана, и квалифицированный персонал финансовых и экономических отделов, успешно воплощающий методики бизнес-планирования на практике.
Вторая составляющая – информационная, включает сведения о самом предприятии и внешних влияющих факторах.
Информационная составляющая содержит сведения по таким направлениям:
Третья составляющая – наличие на предприятии организационной структуры и системы управления, которые будут основой организационного блока.
Четвертая составляющая – программно–технические средства, которые будут способны охватить большие объемы данных и обладать высокой степенью надежности.
Этапы составления плана
Рассмотрим этапы процесса составления плана:
На подготовительном этапе формируется перспективная бизнес-идея. Под бизнес – идеей понимается замысел новой продукции либо услуги, либо какого-то инновационного решения в сфере экономики, техники, организации и пр. Бизнес – идеи можно почерпнуть в: отзывах покупателей; продукции конкурентов; идеи маркетологов предприятия; публикациях о патентах; результатов НИОКР.
Важным этапом планирования является ознакомление с ним заинтересованных лиц. Это достигается за счет проведения презентации. Под презентацией плана понимается краткий рассказ об основных положениях планируемого проекта при проведении переговоров. В презентации нужно рассказать о самом предприятии, о сфере деятельности, продуктах, услугах, о клиентах и конкурентах, о стратегии маркетинга, о первоочередных финансовых задачах, основных работниках, которые будут воплощать проект в жизнь, о необходимом внешнем инвестировании, о путях использования привлеченных средств, об условиях и сроке, за который будет реализован проект.
План полезен при получении кредитных средств, в данном случае банк тоже выступает инвестором и рассматривает эффективность проекта. Предприятие может получить значительную выгоду по процентам при грамотно составленном плане.
Диплом, курсовая, реферат. Что это за звери и с чем их едят?
Классификация методов и моделей прогнозирования
Я занимаюсь прогнозированием временных рядов уже более 5 лет. В прошлом году мною была защищена диссертация по теме «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия», однако вопросов после защиты осталось порядочно. Вот один из них — общая классификация методов и моделей прогнозирования.
Обычно в работах как отечественных, так и англоязычных авторы не задаются вопросом классификации методов и моделей прогнозирования, а просто их перечисляют. Но мне кажется, что на сегодняшний день данная область так разрослась и расширилась, что пусть самая общая, но классификация необходима. Ниже представлен мой собственный вариант общей классификации.
В чем разница между методом и моделью прогнозирования?
Метод прогнозирования представляет собой последовательность действий, которые нужно совершить для получения модели прогнозирования. По аналогии с кулинарией метод есть последовательность действий, согласно которой готовится блюдо — то есть сделается прогноз.
Модель прогнозирования есть функциональное представление, адекватно описывающее исследуемый процесс и являющееся основой для получения его будущих значений. В той же кулинарной аналогии модель есть список ингредиентов и их соотношение, необходимый для нашего блюда — прогноза.
Совокупность метода и модели образуют полный рецепт!
В настоящее время принято использовать английские аббревиатуры названий как моделей, так и методов. Например, существует знаменитая модель прогнозирования авторегрессия проинтегрированного скользящего среднего с учетом внешнего фактора (auto regression integrated moving average extended, ARIMAX). Эту модель и соответствующий ей метод обычно называют ARIMAX, а иногда моделью (методом) Бокса-Дженкинса по имени авторов.
Сначала классифицируем методы
Если посмотреть внимательно, то быстро выясняется, что понятие «метод прогнозирования» гораздо шире понятия «модель прогнозирования». В связи с этим на первом этапе классификации обычно делят методы на две группы: интуитивные и формализованные [1].
Если мы вспомним нашу кулинарную аналогию, то и там можно разделить все рецепты на формализованные, то есть записанные по количеству ингредиентов и способу приготовления, и интуитивные, то есть нигде не записанные и получаемые из опыта кулинара. Когда мы не пользуемся рецептом? Когда блюдо очень просто: пожарить картошку или сварить пельмени — тут рецепт не нужен. Когда еще мы не пользуемся рецептом? Когда желаем изобрести что-то новенькое!
Интуитивные методы прогнозирования имеют дело с суждениями и оценками экспертов. На сегодняшний день они часто применяются в маркетинге, экономике, политике, так как система, поведение которой необходимо спрогнозировать, или очень сложна и не поддается математическому описанию, или очень проста и в таком описании не нуждается. Подробности о такого рода методах можно глянуть в [2].
Формализованные методы — описанные в литературе методы прогнозирования, в результате которых строят модели прогнозирования, то есть определяют такую математическую зависимость, которая позволяет вычислить будущее значение процесса, то есть сделать прогноз.
На этом общая классификация методов прогнозирования на мой взгляд может быть закончена.
Далее сделаем общую классификация моделей
Здесь необходимо переходить к классификации моделей прогнозирования. На первом этапе модели следует разделить на две группы: модели предметной области и модели временных рядов.
Модели предметной области — такие математические модели прогнозирования, для построения которых используют законы предметной области. Например, модель, на которой делают прогноз погоды, содержит уравнения динамики жидкостей и термодинамики. Прогноз развития популяции делается на модели, построенной на дифференциальном уравнении. Прогноз уровня сахара крови человека, больного диабетом, делается на основании системы дифференциальных уравнений. Словом, в таких моделях используются зависимости, свойственные конкретной предметной области. Такого рода моделям свойственен индивидуальный подход в разработке.
Модели временных рядов — математические модели прогнозирования, которые стремятся найти зависимость будущего значения от прошлого внутри самого процесса и на этой зависимости вычислить прогноз. Эти модели универсальны для различных предметных областей, то есть их общий вид не меняется в зависимости от природы временного ряда. Мы можем использовать нейронные сети для прогнозирования температуры воздуха, а после аналогичную модель на нейронных сетях применить для прогноза биржевых индексов. Это обобщенные модели, как кипяток, в которые если бросить продукт, то он сварится вне зависимости от его природы.
Классифицируем модели временных рядов
Мне кажется, что составить общую классификацию моделей предметной области не представляется возможным: сколько областей, столько и моделей! Однако модели временных рядов легко поддаются простому делению [3]. Модели временных рядов можно разделить на две группы: статистические и структурные.
Для обоих групп я указала основные, то есть наиболее распространенные и подробно описанные модели прогнозирования. Однако на сегодняшний день моделей прогнозирования временных рядов имеется уже громадное количество и для построения прогнозов, например, стали использовать SVM (support vector machine) модели, GA (genetic algorithm) модели и многие другие.
Общая классификация
Таким образом мы получили следующую классификацию моделей и методов прогнозирования.
UPD. 15.11.2016.
Господа, дошло до маразма! Недавно мне прислали на рецензию статью для ВАКовского издания со ссылкой на эту запись. Обращаю внимание, что ни в дипломах, ни в статьях, ни тем более в диссертациях ссылаться на блог нельзя! Если хотите ссылку, то используйте эту: Чучуева И.А. МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПО ВЫБОРКЕ МАКСИМАЛЬНОГО ПОДОБИЯ, диссертация… канд. тех. наук / Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. Москва, 2012.
Использование математических методов для прогнозирования в трейдинге
Использование математических методов для прогнозирования в трейдинге
Этой статьей я хочу дать пищу для размышлений тем трейдерам, которые ищут свой подход к торговле и не пугаются, когда видят формулу и пытаются с помощью нее что то просчитать. Не собираюсь писать нравоучения, устраивать жаркие споры и дискуссии о ТА. Имейте уважение к точке зрения других. В то же время, если будут конструктивные вопросы или дискуссия по теме, которую я здесь затронул, буду рад обсудить по существу.
Много раз видел в сообщениях на смарт-лабе язвительные мнения о прогнозировании с использованием математических методов и вообще отрицание математики в трейдинге. Самое удивительное для меня в таком отношении, это то, что все противники математической формализации, на самом деле, сами занимаются прогнозированием – как направления движения цены (выбор между лонгом и шортом), так и интервалов торговли (цены входа и выхода из позиции). Кто-то делает это интуитивно ( не задумываясь о мыслительных процессах, которые совершает ваш мозг при этом), кто-то смотрит свечки (волны, Фибо и проч.). Сомневаюсь, что трейдер для определения лонг или шорт тупо бросает монетку – типа орел, лонг, решка – шорт (тем, кто так и поступает – просьба дальше не читать ))..). Но ведь графики, свечи, волны – все это способы графического анализа известных параметров торговли, таких как цены открытия, максимум, минимум и закрытия на интервале, объем (есть еще число открытых позиций, суммарный спрос и предложение – о них я говорить здесь не буду). Так уж исторически сложилось, что анализ цен проводился графически. И во времена, когда компьютеров еще не было, графики чертили на кальке, а интерполировали и экстраполировали линейками (были такие специально изогнутые линейки). Просто тогда не было другого способа. А когда компьютеры появились, мнение о том, как надо анализировать уже было основательно сложившимся. И в принципе работало. Добавились различные индикаторы. Короче говоря, сформировался сложившийся ранее подход о том, как надо и каким образом анализировать ситуацию на рынке. Кроме того, традиционный свечной анализ – это же ведь анализ поведения цены на интервале, просто результат выражен графически через свечи, показывающие соотношение цен открытия, максимума, минимума и закрытия (OHLC). Это не какая то абсолютная и независимая догма, а скорее — результат обобщения исторического опыта.
Я и не собираюсь все эти сложившиеся подходы опровергать. Просто хочу подчеркнуть, что мы живем в 21 веке и возможности техники позволяют встать на иной уровень анализа. И это отнюдь не означает отрицания вероятностного характера торговли. И прогнозирование не надо воспринимать как нечто абсолютное, дающее совершенно точный результат с точностью до копейки в цене. Конечно же нет. Оно позволяет выбрать наиболее вероятный вариант движения и уровня цен и дать приблизительный интервал торговли (максимальную и минимальную цены). Знание этого облегчает выбор направления торговли и входа в позицию, планирование выхода из позиции.
Сначала небольшое лирическое отступление. Про цены, чтобы мы понимали друг друга. В первую очередь, это относится к тем, кто торгует внутри дня. Здесь, на мой взгляд, не надо преувеличивать значение цены закрытия. Во первых, внутри дня есть возможность взять прибыль не дожидаясь закрытия торгов, поскольку многие инструменты, например, Сбер, НорНикель, РТС, доллар, ходят вверх-вниз достаточно регулярно и внутри дня. Во вторых, одна цена закрытия не отражает сути (диапазона) торговли на интервале. Приведу простой пример: пусть цены в течение интервала изменялись следующим образом: 100, 105, 103, 113, 109, 101, 97. Беря в расчет только цену закрытия, можно утверждать, что цена пошла вниз. Но правильно ли это в данном случае? На мой взгляд – нет. Кроме того, сравнение выше/ниже требует еще один показатель, с которым сравнивается текущая цена. И эти цены должны быть сопоставимы.
Можно «тащить» для анализа весь набор цен OHLC, но в плане логики обработки ситуации это потребует очень сложной логики, думаю, что это практически не формализуемо. Я объединил эти цены на каждом интервале в один показатель, получаемый из данного набора цен, который условно назвал средней ценой на интервале (далее под «средней ценой» я буду подразумевать этот показатель). Несомненно, это некоторое упрощение, но оно работает.
В среднем, точность такого прогноза 70% (т.е. в 7 случаях из 10 фактическое движение средней цены совпадает с прогнозом). Я просчитал этот подход как на акциях, так и на фьючерсах для интервала «день» по историческим данным за последние 3-4 года, а также на интервалах: «час» — за 2 года, на интервалах от 1 мин. до 30 мин. – за год. Слишком большие файлы получаются на коротких интервалах, на годовом отрезке эксел их «съедает» уже с трудом. Точность такого прогноза для интервала «день» приведена в таблице:
Фьючерсы (с 03.01.2019 г. по 18.11.2019 г.)
Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация
Задача прогнозирования
Задачи прогнозирования решаются в самых разнообразных областях человеческой деятельности, таких как наука, экономика, производство и множество других сфер. Прогнозирование является важным элементом организации управления как отдельными хозяйствующими субъектами, так и экономики в целом.
Прогнозирование (от греческого Prognosis), в широком понимании этого слова, определяется как опережающее отражение будущего. Целью прогнозирования является предсказание будущих событий.
Прогнозирование ( forecasting ) является одной из задач Data Mining и одновременно одним из ключевых моментов при принятии решений.
Прогнозирование направлено на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе ретроспективных данных, т.е. анализа его состояния в прошлом и настоящем. Таким образом, решение задачи прогнозирования требует некоторой обучающей выборки данных.
Прогнозирование является распространенной и востребованной задачей во многих областях человеческой деятельности. В результате прогнозирования уменьшается риск принятия неверных, необоснованных или субъективных решений.
Примеры его задач: прогноз движения денежных средств, прогнозирование урожайности агрокультуры, прогнозирование финансовой устойчивости предприятия.
Типичной в сфере маркетинга является задача прогнозирования рынков (market forecasting ). В результате решения данной задачи оцениваются перспективы развития конъюнктуры определенного рынка, изменения рыночных условий на будущие периоды, определяются тенденции рынка (структурные изменения, потребности покупателей, изменения цен).
Обычно в этой области решаются следующие практические задачи:
В самых общих чертах решение задачи прогнозирования сводится к решению таких подзадач:
Сравнение задач прогнозирования и классификации
В предыдущей лекции нами была рассмотрена задача классификации. Прогнозирование сходно с задачей классификации.
Задачи классификации и прогнозирования имеют сходства и различия.
Так в чем же сходство задач прогнозирования и классификации? При решении обеих задач используется двухэтапный процесс построения модели на основе обучающего набора и ее использования для предсказания неизвестных значений зависимой переменной.