ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В КОРОТКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ (90,00 руб.)

Первый автор	Барбашова
Авторы	Гайдамакина И.В., Польшакова Н.В.
Страниц	15

ID	719713
Аннотация	Прогнозирование будущих значений временного ряда на основе его исторических значений является основой для планирования, управления и оптимизации объемов производства сельскохозяйственной продукции. Эта задача решается путем создания модели, адекватно описывающей исследуемый процесс. Наиболее широко используются авторегрессионные и нейросетевые модели, однако их применение ограничивается рядами динамики значительной длины. Чаще в сфере АПК исследователь располагает короткими рядами динамики, что вынуждает применять лишь простые трендовые и адаптивные регрессионные модели, которые не обеспечивают требуемую точность. Это актуализирует данное исследование, цель которого – повышение надежности прогноза в коротких рядах. Решение поставленной задачи требует адекватного ИТ-инструментария. В этой связи для построения регрессионных моделей использован пакет статистических программ BM SPSS Statistics Base 22, обладающий рядом преимуществ в сравнении с пакетом Excel. На примере статистического анализа исторических данных по динамике урожайности зерновых культур в Орловской области в период 1960-2009 гг. в работе выявлены следующие закономерности, носящие общий характер и имеющие определенное методологическое и методическое значение: при прогнозировании по регрессионным моделям следует анализировать не только результаты точечного прогноза, но и интервального, при этом аналитические расчеты необходимо дополнять анализом графиков модельных кривых с линиями доверительных границ; прогноз в коротких временных рядах по адаптивным моделям допустим лишь на шаг вперед, а по трендовым моделям – на один-два шага вперед, прогнозирование на больший горизонт допустимо только в целях выявления тенденции; применение квадратичных и кубических моделей недопустимо вследствие высокой вероятности изменения характера динамики временного ряда при экстраполяции моделей за пределами исторических данных; для повышения надежности прогнозирования следует строить объединенные прогнозы путем усреднения частных прогнозов по конкурирующим моделям; дальнейшее повышение качества прогнозов требует обращения к экспертной информации.
УДК	519.216.3:311.13

Барбашова, Е.В. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В КОРОТКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ / Е.В. Барбашова, И.В. Гайдамакина, Н.В. Польшакова // Вестник аграрной науки .— 2020 .— №2(83) .— С. 86-100 .— URL: https://rucont.ru/efd/719713 (дата обращения: 14.05.2025)