Abstract:
Изложены модели и методы прогнозирования на основе анализа временных рядов
данных, из которых за основу принята мультипликативная модель. Приведены
сравнительные характеристики качества аппроксимации уравнений трендов, а также
множественной регрессии, определяющих результативность прогнозирования. На примере
динамического ряда ежегодных доходов реальной организации рассмотрена задача
прогнозирования доходов как теоретически, так и практически. Построение диаграммы
разброса данных динамического ряда, линий трендов, их аппроксимация, анализ временных
рядов выполнены с использованием универсальных компьютерных средств, в частности
электронного процессора MS Excel, надстройки к нему PH Stat 2
Деректердің уақыт бойынша қатарларын талдау негізінде болжаудың модельдері мен
әдістері баяндалған, солардың ішінде мультипликативті модель негізге алынған. Болжаудың
нәтижелілігін анықтайтын тренд теңдеулерінің аппроксимациясы, сонымен қатар көптік
регрессия сапасының салыстырмалы сипаттамалары берілген. Нақты ұйымның жылдық
табысының динамикалық қатарын мысал ретінде ала отырып, табысты болжау мәселесі
теориялық, сонымен қатар тәжірибелік тұрғыдан қарастырылған. Динамикалық қатар
деректерінің шашырау диаграммасын, тренд сызықтарын тұрғызу, олардың
аппроксимациясы, уақыт бойынша қатарларды талдау әмбебап компьютерлік құралдардың,
соның ішінде MS Excel электрондық процессоры мен РН Stat2 қондырмасын қолдану
көмегімен жүзеге асырылды
Presented models and forecasting techniques based on time series analysis of data from which a
basis adopted multiplikativnaya model . The comparative characteristics of quality approximations of
the trend , as well as multiple regression , determining the effectiveness of forecasting. On the example
of the time series of annual income real organization considers the problem of forecasting revenues ,
both theoretically and practically . The construction of scatter plots of time series , trend lines , their
approximation , time series analysis performed using generic computer tools , in particular electronic
processor MS Excel, add it to the PH Stat 2
