Прогнозування є важливою та невід'ємною частиною різних сфер діяльності, будь то бізнес, економіка, фінанси чи погода. Для того, щоб передбачати майбутні події та тренди, використовуються різні моделі прогнозування.
Однією з найпоширеніших моделей прогнозування є економетрична модель. Вона ґрунтується на статистичних методах і дозволяє аналізувати та прогнозувати економічні індикатори, такі як валютні курси, інфляція чи зростання ВВП. Економетрична модель дозволяє врахувати різні фактори, що впливають на досліджувані показники та виявити їхній взаємозв'язок.
Крім економетричної моделі, у прогнозуванні широко використовуються й інші моделі, такі як часові ряди. Тимчасовий ряд – це послідовність даних, зібраних у хронологічному порядку. Аналіз часових рядів дозволяє виявити тренди, циклічність та сезонну залежність у даних, а також дозволяє прогнозувати майбутні значення на основі наявних.
Нейронні мережі також активно використовуються для прогнозування різних явищ. Вони дозволяють моделювати складні нелінійні залежності між змінними та можуть давати точні та достовірні прогнози. Нейронні мережі навчаються на основі великої кількості даних і можуть враховувати безліч факторів, що робить їх особливо ефективними у передбачуваних моделях.
Важливо, що вибір моделі прогнозування залежить від специфіки завдання, доступних даних, і цілей прогнозу. Як правило, використання комбінації різних моделей та методів дозволяє отримати більш точні та надійні прогнози.
| Модель | Опис |
|---|---|
| ARIMA | Модель для прогнозування часових рядів, яка враховує автокореляцію та сезонність у даних |
| Лінійна регресія | Модель, яка знаходить лінійну залежність між незалежними та залежною змінними для прогнозування |
| Випадковий ліс | Модель, яка використовує ансамбль дерев для прогнозування, де кожне дерево дає свій прогноз, а підсумковий результат обчислюється шляхом усереднення чи голосування |
| Нейронні мережі | Модель, що імітує роботу нейронів мозку для прогнозування. Вона складається з вхідного шару, прихованих шарів та вихідного шару, де кожен нейрон обробляє вхідні дані та передає результат наступному шару |
| SVM (Машини опорних векторів) | Модель, яка створює гіперплощину або набір гіперплощин у багатовимірному просторі для поділу даних на класи та прогнозування |
Для аналізу та прогнозування довгострокової перспективи використовується модель загальної динамічної рівноваги, а для прогнозування у короткостроковій перспективі в рамках моделі загальної рівноваги побудовано економетричну модель.
Які моделі прогнозування існують?
Отже, моделі прогнозування бувають двох типів: статистичні та структурні. У статистичних моделях прогнозування функціональна залежність між майбутніми та фактичними значеннями часового ряду, а також зовнішніми факторами, якщо такі враховуються, задана аналітично, тобто формулою.
Які методи прогнозування?
Основні методи прогнозування та стратегічного планування:
- – Порівняльно-історичний метод
- – Генетичний метод
- – Системний аналіз
- – комплексний аналіз
- – Форсайт-метод
- – Математичне моделювання соціальних процесів
Як пов'язане моделювання та прогнозування?
Моделювання вважається досить ефективним засобом прогнозування можливого явища нових або майбутніх технічних засобів та рішень. Вперше з метою прогнозування побудова операційних моделей було зроблено економіки.