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:

Виды банковских карт, с которыми работает Сбербанк России
В 2008 году Сбербанк России активно развивал операции с банковскими картами и сумел укрепить конкурентные преимущества в данном сегменте: развитая инфраструктура приема карт на территории всей страны, широкий продуктовый ряд, ориентированный на все категории клиентов, конкурентные тарифы. В течение ...

Анализ развития рынка страхования автогражданской ответственности в РФ и Челябинской области: причины, тенденции
Сравнительно молодой страховой рынок в России и Челябинской области достаточно динамичен, о чем свидетельствует большое количество страховых компаний и складывающаяся инфраструктура: страхователи, посредники (страховые агенты и брокеры), сюрвейеры (специалисты по оценке рисков), оценщики, аварийные ...

Оценка кредитоспособности клиента банка - юридического лица ООО "Фрутос"
Рассмотренная в первой главе выпускной квалификационной работы методика отражает теоретические разработки оценки кредитоспособности заемщика. Рассмотрим практический анализ кредитоспособности ООО "Фрутос" по методике Сбербанка России. В Сберегательный банк – ОСБ № 6695 - поступило заявлен ...

Главное меню

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