Реализация механизмов снижения прогнозных ошибок

Страница 14

Средняя ошибка модели составила 9,61%.

Построим ту же модель, только параметры будем настраивать по иной выборке: по 2007 году, 2008 и 2011 году (таблица 3.33). Оптимальные значения параметров: , . В Приложении 1.29 приведены расчёты модели до настройки параметров, а в Приложении 1.31 после настройки параметров.

Средняя ошибка за 2011 и 2012 год составила 6,76%. Уменьшение ошибки по сравнению с ошибкой модели, настройка параметров которой осуществлялась по выборкам, сформированным первым способом, составило 2,85%.

Из всех построенных адаптивных моделей, наименьшей ошибкой обладает модель, построенная по динамике, не учитывающей показатели 2009 и 2010, настройка параметров которой осуществлялась по выборкам: по 2007 году, 2008 и 2011 году.

Таблица 3.33 Результаты прогнозирования

Год

Значение показателя

Средняя ошибка прогноза

2007

Фактическое

79,44

188,12

468,37

26,41%

Прогнозное

91,42

269,24

369,89

Ошибка

15,08%

43,12%

21,03%

2008

Фактическое

124,58

309,57

837,01

27,14%

Прогнозное

88,67

285,29

462,34

Ошибка

28,83%

7,84%

44,76%

2011

Фактическое

169,5

470,5

1167

9,17%

Прогнозное

171,56

365,30

1212,83

Ошибка

1,22%

22,36%

3,93%

По результатам проведённых расчётов представлены сводные таблицы ошибок (таблицы 3.34-3.37).

Таблица 3.34 Ошибки прогноза моделей, построенных по исходным данным

Год

Базовая модель

Нелинейная базовая модель

Регулируемый темп роста

С параметром

Нелинейная с параметром

2007

29,09%

32,48%

12,47%

32,09%

33,26%

2008

34,80%

32,66%

39,84%

32,66%

32,17%

2009

74,19%

83,57%

7,28%

74,65%

83,51%

2010

12,72%

12,08%

9,65%

12,09%

11,99%

2011

44,17%

43,93%

38,53%

44,01%

43,91%

2012

13,22%

18,96%

30,18%

13,98%

19,29%

Среднее значение за 2011 и 2012 год

28,70%

31,45%

34,36%

28,99%

31,60%

Страницы: 9 10 11 12 13 14 15 16

Читайте также:

Роль и функции бюро кредитных историй
На сегодняшний день очевидна роль БКИ в функционировании банковской системы страны. Кредитные бюро повышают уровень осведомленности банков о потенциальных заемщиках и дают возможность более точного прогнозирования возвратности ссуд, позволяют уменьшить плату за поиск информации, которую взимали бы ...

Уровень развития и использования интернет-банкинга в развитых странах мира
Интернет как глобальная сеть оказал и оказывает огромное влияние на все сферы деятельности человечества, включая экономику и бизнес. Специфика процессов развития в мировой банковской сфере характеризуется высоким уровнем привлекаемых технологий и, как следствие, высокой эффективностью. Банки в стра ...

Классификация пластиковых карт
Существует много признаков, по которым можно классифицировать пластиковые карты: 1. По материалу, из которого они изготовлены: • бумажные (картонные); • пластиковые; • металлические. В настоящее время практически повсеместное распространение получили пластиковые карты. Однако для идентификации держ ...

Главное меню

Copyright © 2025 - All Rights Reserved - www.bankmaker.ru