 |
|
Метод адаптивной скорости реакции.
Если в изменении показателя предполагаются переходы среднего значения на новый уровень и дальнейшие колебания относительно нового уровня, то для прогнозирования показателя можно использовать метод адаптивной скорости реакции. Этот метод основан на адаптации к поступающим данным. В качестве параметра сглаживания здесь используется не постоянная величина a, а рассчитываемое для каждого момента времени значение трекинг-сигнала:
, (6.3)
где 
- экспоненциально взвешенная ошибка:
, (6.4)
- предыдущее значение экспоненциально взвешенной ошибки (в момент времени t=1 предыдущее значение экспоненциально взвешенной ошибки принимается равным нулю),
- среднее абсолютное отклонение ошибки (Mean Absolute Deviation):
, (6.5)
- предыдущее значение среднего абсолютного отклонения ошибки (в момент времени t=1 предыдущее значение среднего абсолютного отклонения принимается равным 0,1 
.
Прогноз на следующий момент времени по модели адаптивной скорости реакции рассчитывается следующим образом:
, (6.6)
где 
- значение текущего прогноза показателя (в момент времени t=1 текущее значение прогноза определяется на основе экспертной оценки).
Метод Холта.
Если среднее значение прогнозируемого показателя с течением времени меняется в соответствии с линейной функцией, то прогноз на t моментов времени вперед можно рассчитать по методу Холта:
, (6.7)
где 
- оценка стационарного фактора:
, (6.8)
- оценка линейного роста:
, (6.9)
- предыдущее значение оценки линейного роста (в момент времени t=1 предыдущее значение оценки линейного роста принимается равным нулю),
- предыдущее значение стационарного фактора (в момент времени t=1 предыдущее значение стационарного фактора определяется на основе экспертной оценки).
Холт рекомендует следующие значения констант: А=0,1, В=0,01. Однако при рассмотрении конкретных экономических показателей значения констант могут корректироваться.
В условиях сильного линейного роста метод Холта дает заниженные значения прогноза.