Статистическая обработка экономической информации. Общие сведения о временных рядах. Предварительные преобразования временных рядов в задачах прогнозирования. Постановка задачи и построение алгоритма. Метод математического моделирования реальных явлений.
Аннотация к работе
Ряды распределения, которые получают в результате сводки и группировки статистических данных, относятся к одному периоду или моменту времени и изучаются в статистике. Как уже неоднократно подчеркивалось в предыдущих частях, многочисленные факторы, под действием которых формируются и изменяются уровни рядов динамики изучаемых явлений, неоднократны по силе, направлению и времени их действия Например, в последнее время в прогнозировании научно-технического прогресса интенсивно используются различные нормативные (т.е. основанные на изучении возможных будущих потребностей в технических новшествах) и статистические методы. Новым подходом к прогнозированию научно-технического прогресса является “симптоматическое прогнозирование”, суть которого заключается в выявлении “предвестников” будущих сдвигов в технике и технологии. Процесс построения и применения статистической модели для прогнозирования, какой бы вид последняя не имела, обязательно включает выбор формы уравнения, описывающего динамику или взаимосвязь явлений, и оценивание его параметров с помощью того или иного метода.Временные ряды имеют огромное значение для выявления и изучения складывающихся закономерностей в развитии явлений экономической, политической и культурной жизни общества. В выпускной работе магистра планируется разработка и программная реализация алгоритма формирования обучающей выборки из временного ряда для прогнозирования временных рядов в задачах прогнозирования. На данный момент существует огромное количество алгоритмов прогнозирования, результат которых напрямую зависит от входных данных, т.е. выборок, сформированных из временных рядов. Таким образом, временной ряд представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени. В каждом временном ряду присутствуют два основных элемента: время и конкретное значение показателя (уровень ряда).В ходе проведения исследований было проанализировано существующее состояние научных исследований в области статистики и прогнозирования для последующей разработки алгоритма сегментации временных рядов. Была рассмотрена актуальная проблема формирования обучающей выборки из временного ряда для прогнозирования временных рядов в задачах нейросетевого прогнозирования. Были рассмотрены вопросы предварительных преобразований данных в задачах прогнозирования временных рядов посредствам нейронных сетей.