Адаптивный матричный предиктор

Предположим, что по имеющимся данным построен матричный предиктор, с помощью которого проведены прогнозные расчёты

.

Истинная ошибка прогноза доступна измерению, когда становятся известными фактические значения показателей . По ошибкам предсказания

строится с использованием известной процедуры корректирующая матрица, удовлетворяющая соотношению

Из и следует, что

Применение в дальнейших расчётах скорректированного предиктора позволит получить новую оценку прогнозной ошибки и на её основе провести очередную корректировку предиктора. Для того, чтобы снизить уровень прогнозной ошибки, вводится настраиваемый параметр и многомерный адаптивный предиктор представляет собой комбинацию текущих и скорректированного предикторов

.

Такую прогнозную модель называют адаптивным матричным предиктором. Особенность данной модели заключается в том, что её предиктор строится в два этапа. На первом этапе определяется начальное приближение, на втором организуется процесс обучения предиктора в виде рекуррентной процедуры прогнозных расчётов. С этой целью выборочное множество наблюдений делится на две части. Пусть первых наблюдений используются для определения начальных значений. Кроме того, вводится в рассмотрение матрица, определяющая соотношение прямых и косвенных темпов приростов:

и матрица весовых коэффициентов:

,

определяемая либо по соответствующим коэффициентам корреляции, либо с помощью экспертного оценивания.

При заданном начальном значении предиктора , настроенных параметрах и , и известной матрице адаптивная модель записывается следующим образом:

,

,

,

Модель - записана в предположении, что начальное значение мультипликатора , и оптимальные значения параметров и известны, а сами процедуры их получения не описывались ранее, поэтому логично привести их алгоритмическое описание.

Процедура построения начального приближения:

1. Расчёт текущих значений прямых и косвенных темпов прирост показателей.

2. Определение геометрических средних значений прямых и косвенных темпов прироста показателей за период

Читайте также:

Способы управления страховыми рисками
Страховой риск – это риск, который может быть оценен с точки зрения вероятности наступления страхового случая и количественных размеров возможного ущерба. Основными критериями, которые позволяют считать риск страховым, являются такие: - риск, который включается в объём ответственности страховщика, ...

Корреляционно-регрессионный анализ
На основе имеющихся данных проведем корреляционно-регрессионный анализ. Для проведения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа используем следующие показатели: рентабельность собственного капитала (ух); дееспособность (х1); общая кредитная активность (х2); соотношения высоколиквидных а ...

Предиктор Хольта
Первые модели адаптивного прогнозирования были разработаны для одномерных временных рядов, применение к которым традиционных методов было не совсем корректным. Не без основания считалось, что в данных таких рядов хотя и не содержится информация о закономерностях, происходящих в прогнозируемом проце ...