Детерминированный матричный предиктор

Детерминированный матричный предиктор имеет смысл строить в тех ситуациях, когда возможность применения статистических методов моделирования полностью исключена.

Пусть - величина -го показателя в момент времени ;

- величина - го показателя в момент времени ;

- величина изменения (прироста) -го показателя.

Предполагается, что любое изменение произвольного -го показателя зависит от величины остальных показателей. Это может быть функциональная или регрессионная зависимость . Рассмотрим случай, когда малый объём ретроспективных данных не позволяет реализовать известнее методы идентификации этой зависимости. Единственно доступной альтернативой идентификации в подобной ситуации является подход, основанный на значительном упрощении этой зависимости. В качестве такой упрощенной формы удобно использовать линейное представление приростов. При рассмотрении краткосрочных периодов такое упрощение не приводит к значительному росту ошибки прогнозирования даже в том случае, когда истинная зависимость явно нелинейная. Но такая модель, построенная по двум наблюдениям, не может претендовать на применение для расчётов на долгосрочную перспективу.

Модель этой простейшей (линейной) зависимости строится на следующих предположениях [4]:

1. Прирост любого из показателей формируется под воздействием всех остальных, являясь суммарной величиной.

2. Каждый показатель в отдельности оказывает незначительное влияние.

3. Среди этих показателей нет доминирующих.

Для реализации этого предположения вводится в рассмотрение характеристика, устанавливающая степень влияния -го показателя на изменения, происходящие в -м. В качестве такой характеристики удобно использовать косвенный темп прироста:

Если условиться, что на формирование прироста все показатели оказывают равномерное воздействие, то, разделив на получим ту долю в приросте -го показателя, которая сформирована под воздействием - го. Использование введённой меры степени влияния -го показателя на - й позволяет выразить прирост через сумму произведений

Читайте также:

Оценка кредитоспособности ОАО "Юрьев-Польский мясокомбинат" по методике Сбербанка России
Методика Сбербанка России основывается на определении класса кредитоспособности заемщика. Для определения класса необходимо рассмотреть 5 коэффициентов: – коэффициент абсолютной ликвидности (К1); – промежуточный коэффициент покрытия (К2); – коэффициент текущей ликвидности (КЗ); – коэффициент соотно ...

Регулирование и контроль деятельности сберегательного банка Российской Федерации
Структура управления банком представлена в Приложении 4. В 2008 году в целях реализации стратегических планов Банка, повышения эффективности подразделений и качества управления в Банке была начата работа по оптимизации организационной модели. В частности, сформированы корпоративный и розничный блок ...

Общая характеристика деятельности АУВЕР
Ассоциации участников вексельного рынка (далее – АУВЕР) была основана при поддержке Центрального Банка РФ 15 октября 1996 года. В состав АУВЕР входят в основном банки. Целью создания ассоциации является обеспечение условий деятельности участников вексельного обращения, соблюдение профессиональной э ...