Еще один метод, который можно применять для оценки параметров моделей авторегрессии типа — это метод максимального правдоподобия
№34 ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. ????????????????????
№ 35 МЕТОД ПОДВИЖНОГО (СКОЛЬЗЯЩЕГО) СРЕДНЕГО.
Метод простого скользящего ср. состоит в том, что расчет показателя на прогнозируемый момент времени строится путем усреднения значения этого показателя за несколько предшествующих моментов времени.
где хk-i – реальное знач. показателя в момент времени tn-1.
n- число предшествующих моментов времени использующих при расчете.
fk – прогноз на момент времени tk.
№ 36 МЕТОД ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ.
Учитываются отклонения предыдущего прогноза от реального показателя а сам расчет проводится по след. формуле:
где xk-1 – реальное значение показателя в момент времени tk-1.
fk – прогноз на момент времени tk.
α – постоянное сглаживание.
Замечание: знач.α подчиняется условию 0‹ α ‹ 1, определяет степень сглаживания и обычно выбирается универсальным методом проб и ошибок.
№ 37 МЕТОД ПРОЕЦИРОВАНИЯ ТРЕНДА.
Основной идеей метода проецирования линейного тренда является построение прямой, которая в среднем наименее уклоняется от массива точек заданного временным рядом. Прямая ищется в виде: x = at + b (a и b -постоянные). Величины a и b удовлетворяют. следующей линейной системе:
№38. КАЗУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. ????????????????