Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора

У этой модели полностью сохраняются свойства, касающиеся точности аппроксимации, и одновременно повышается точность экстраполяции.

Настройку параметра можно представить таким образом, чтобы минимизировать выражение

,

представляющее собой максимальную величину разности между компонентами контрольного наблюдения и вектора прогнозных оценок

.

В тех случаях, когда прогнозируемые показатели сильно отличаются масштабом измерения, критерий в виде разности теряет свою целесообразность. Его можно заменить относительной величиной ошибки:

.

Порядок построения модели с настраиваемым параметром следующий.

Для удобства расчётов, проводимых в матричной форме, вводится матрица элементы которой определяются настраиваемым параметром и матрица весовых коэффициентов . В ней отражено, как соотносятся между собой рассматриваемые показатели.

Затем рассчитывается комбинированная матрица прямых и косвенных темпов прироста:

Используя операции блочного умножения (*) и обращения матриц, получаем предиктор:

с помощью которого рассчитываются постпрогнозные оценки и относительные ошибки

Настройка параметра по критерию минимизации максимальной относительной ошибки позволяет установить оптимальное значение параметра , при котором предиктор

даёт прогнозные оценки с наименьшими относительными ошибками сглаживания [4].

Читайте также:

Понятие рынка ценных бумаг и его виды
В общем виде рынок ценных бумаг можно определить как совокупность экономических отношений по поводу выпуска и обращения ценных бумаг между его участниками. Классификации рынков ценных бумаг имеют много сходства с классификациями самих ценных бумаг. Так различают: - международные и национальные рынк ...

Результаты прогнозирования по моделям
По результатам проведённых расчётов представлены сводные таблицы ошибок (таблицы 3.63-3.66). Таблица 3.63 Ошибки прогноза моделей, построенных по исходным данным Год Базовая модель Нелинейная базовая модель Регулируемый темп роста С параметром Нелинейная с параметром 2007 3,55% 3,54% 3,32% 3,55% 3, ...

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 ...