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% |
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 ...