Поясните, как рассчитывается коэффициент несоответствия Тейла и его назначение.

Ученый Г Тейл разделил ошибку прогноза на доли несоответствия: часть сдвига (Т ^ ц), долю дисперсии (V) и долю ковариации (V и)

Чистка смещения указывает на наличие ошибки в оценке центральной тенденции, то есть Vм * 0, когда среднее арифметическое значение прогнозов отличается от среднего арифметического значения фактических данных Н На диаграмме"прогноз - реализация"отсутствие этой ошибки означает, что центр тяжести точечных прогнозов лежит на линии сделанных прогнозеених прогнозів.

Доля дисперсии отражает степень совпадения стандартных отклонений прогноза и фактических значений V и = 0 в том случае, когда а = о Таким образом, этот показатель отражает соответствия степени неустойчивости п прогнозных значений степени неустойчивости фактической динамикміки.

Доля ковариации и7ь4 равна нулю, когда коэффициент корреляции равен единице между прогнозными и фактическими значениями на диаграмме"прогноз - реализация"это соответствует случаю, когда все точки лежат ь на одной прямыедній прямій.

Пояснить назначение и структуру модели ARIMA (p, d, q)×(P, D, Q)s Интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего — модель и методология анализа временных рядов. Является расширением моделей ARMA для нестационарных временных рядов, которые можно сделать стационарными взятием разностей некоторого порядка от исходного временного ряда (так называемые интегрированные или разностно-стационарные временные ряды). Модель {\displaystyle ARIMA(p,d,q)} {\displaystyle ARIMA(p,d,q)} означает, что разности временного ряда порядка {\displaystyle d} d подчиняются модели {\displaystyle ARMA(p,q)} {\displaystyle ARMA(p,q)}.

Подход ARIMA к временным рядам заключается в том, что в первую очередь оценивается стационарность ряда. Различными тестами выявляются наличие единичных корней и порядок интегрированности временного ряда (обычно ограничиваются первым или вторым порядком). Далее при необходимости (если порядок интегрированности больше нуля) ряд преобразуется взятием разности соответствующего порядка и уже для преобразованной модели строится некоторая ARMA-модель, поскольку предполагается, что полученный процесс является стационарным, в отличие от исходного нестационарного процесса (разностно-стационарного или интегрированного процесса порядка {d).

Прогнозирование перспективных показателей ТС методом гистограмм Метод базируется на построении гистограмм по каждому показателю ряда объектов-аналогов, выбираемых по даннымконъюнктурной информации за последние 3—5 лет.

При построении гистограммы по показателю (Р) диапазон разброса значений каждого показателя, характеризующего раз­личные объекты-аналоги, разбивают на R разрядов так, чтобы разброс значений внутри каждого разряда равнялся

Полученные значения разрядов показателя Р наносят на ось абсцисс. Затем откладывают по оси ординат число моделей, которые по значению данного параметра попадают в соответствующий разряд. Для статистически достоверных построений принимают R ³ 6.

Как видно из рис. 2, на гистограмме выявляются три основные зоны:

1) зона наиболее часто встречающихся значений показателя (наиболее высокий столбик), называемая модальным интервалом М или интервалом наиболее вероятных его значений;

2) зона справа от модального интервала, где расположены модели, по этому показателю превосходящие наиболее вероятный уровень;

3) зона слева от модального интервала, где расположены модели, по этому показателю уступающие наиболее вероятному уровню.

Из прогностических исследований известно, что модальный интервал гистограммы, построенный по моделям, выпущенным за последние 5—10 лет (в зависимости от динамичности развития конкретного технического направления), является, по существу, прогнозным значением исследуемого показателя на краткосрочную перспективу (~5 лет).

УУУУУУУ