|
Прогнозирования поведения
Например, при текущем планировании на уровне центрального аппарата Главнефтеснаба РСФСР формируются подсистемы: «Выявление потребности народного хозяйства в нефтепродуктах» (1), «Балансирование потребности с ресурсами» (2), «Планирование поставок и перевозок» (3) и т. д. В подсистеме 1 осуществляется сбор и обработка заявок управлений, министерств и ведомств о потребности в нефтепродуктах; хранится нормативная информация; производится сбор и обработка данных для прогнозирования потребности, уточняются объемы поставок и завоза. В подсистемах 2 и 3 осуществляются согласования с потребителями по пунктам назначения изменений плана поставки (завоза), корректируются и рассчитываются планы перевозок.
Прогнозный характер показателей в нефтяной промышленности особенно усложняет перспективное планирование норм. Главная причина возникающих трудностей в том, что величина производственных факторов, влияющих на уровень расхода материальных ресурсов, даже на очередной плановый год прогнозируется с невысокой надежностью. Дать прогноз факторов на пять и более лет вперед еще труднее, поскольку такой прогноз во многом опирается на прогнозы геологических служб. Но геологическое прогнозирование часто ошибочно и не может служить основой для прогнозирования потребности в материальных ресурсах.
Целесообразность применения представленной методики в целях краткосрочного прогнозирования потребности в газе по основным видам потребления очевидна, так как она обладает достоверностью прогноза и легко реализуется на ЭВМ для любого экономического района.
Организации как финансового, так и нефинансового сектора экономики действуют в определенной среде финансовых отношений и условий. В учебнике выделен специальный раздел — «Статистика состояния финансового рынка», который посвящен статистическому изучению состояния финансового рынка. Состояние финансового рынка зависит от большего числа факторов, чем затронуто в учебнике, но важнейшие из них рассмотрены в соответствующих главах, например в главе «Статистика денежного обращения». Подробно, с примерами решений, изложены вопросы анализа показателей денежной массы, скорости обращения денег, а также проблемы прогнозирования потребности в наличных деньгах во взаимосвязи с кассовыми оборотами, доходами и расходами населения.
Наши исследования и работы других авторов свидетельствуют о том, что точность прогнозирования потребности в нефтепродуктах
Так как очевидны существенные изменения как самой системы нефтепотребления, так и условий ее развития, а также методики прогнозирования, то непосредственно перенести на будущее результаты анализа прошлого опыта прогнозирования, по-видимому, нельзя. Нужна другая методика оценки неопределенности прогнозирования потребности в нефтепродуктах. Нам представляется, что в основу такой методики может быть положен поэлементный анализ отдельных факторов и условий, которые могут оказывать влияние на уровень неопределенности прогноза. Априори количественная оценка неопределенности (или погрешности) прогноза перспективной потребности по конкретным нефтепродуктам в этом случае может исчисляться как сумма погрешностей, обусловленных отдельными, независимыми между собой факторами, по формуле, аналогичной формуле сложных процентов:
В пределах пятилетнего срока планирования ошибка прогнозирования потребности в нефтепродуктах будет определяться в основном уровнем неопределенности темпов развития отраслей, потребляющих эти продукты. Качество (нормативы) и ассортимент потребления нефтепродуктов на такой период известны, как правило, достаточно точно.
В курсе «Экономика электронной промышленности» рассматриваются: особенности развития электронной промышленности, формы общественной организации промышленного производства, состав и степень использования производственных фондов, методы прогнозирования потребности и определения экономической эффективности новой техники и капитальных вложений, проблемы управления и планирования промышленного производства, принципы формирования себестоимости продукции и цены, вопросы финансов, прибыли и рентабельности. Курс «Экономика электронной промышленности» выявляет источники и резервы повышения эффективности производства, условия и методы наиболее рационального использования производственных фондов предприятий, материальных, трудовых и финансовых ресурсов, снижения себестоимости продукции, увеличения прибыли и рентабельности производства.
как непосредственно для прогнозирования потребности в новых изделиях, так и для определения возможностей ее удовлетворения через производство.
Для прогнозирования народнохозяйственной потребности (потребность внутреннего рынка страны) используется динамическая модель, представляющая собой систему дифференциальных уравнений или уравнений в конечных разностях. Коэффициентом уравнений служит скорость изменения потребности, зависящая от времени и факторов, влияющих на изменение потребности. Решение дифференциальных уравнений дает возможность найти зависимость потребности в средствах производства от скорости ее изменения. Таким образом, в такой постановке проблемы задача прогнозирования потребности в средствах производства сводится к задаче прогнозирования скорости ее изменения или темпов прироста (снижения) потребности.
изделии в перспективном периоде. Затем, на основе прогнозной информации об изменении объемов производства и потребности в будущем, разрабатывается многофакторная регрессионная зависимость Fj [t, Ф, У], учитывающая эти факторы и позволяющая в каждый момент времени t производить корректировку экстраполяционных значений потребности. Это значит, что модель строится на сочетании двух основных методов прогнозирования потребности — статистической экстраполяции во времени и факторного регрессионного анализа. Именно в сочетании таких полярных по своей природе методов заключен глубокий смысл.
На кафедре вычислительной математики и кибернетики УГАТУ разработана и совершенствуется система прогнозирования экономических показателей "ЕхЕС°", которая позволяет повысить качество моделирования и прогнозирования поведения сложных систем.
Цель системы - повышение качества моделирования и прогнозирования поведения сложных систем. Задачи, решаемые системой:
Как и в случае с регрессией, при разработке нейронной сети можно произвести оценку коррекции коэффициента корреляции (т.е. показателя, обратного генерализации). Фактически, нейронная сеть представляет собой систему уравнений множественной регрессии, хотя и нелинейных, и корреляция выходных значений сети может рассматриваться как множественный коэффициент корреляции. Множественная корреляция между выходными и целевыми значениями может быть скорректирована для прогнозирования поведения системы наданныхвне выборки. Такая скорректированная множественная корреляция должна постоянно использоваться для определения того, является ли эффективность нейронной сети
Теория Волн разработана Р. Н. Эллиотом в начале тридцатых годов двадцатого века. Дальнейшие исследования в этой области, результаты которых представлены в настоящем издании, существенно дополнили первоначальный вариант Теории и привели к обнаружению неизвестных ранее правил и фигур ценовых графиков, а также новых методов анализа рынка. Совершенствование Теории положительно сказалось на эффективности ее применения, значительно повысило точность прогнозирования поведения рынков и уверенность принятия трейдерами торговых решений.
Как вы уже знаете, моноволны основные - графопостроительные звенья Теории Волн Эллиота. К сожалению, изучение моноволн по отдельности дает очень ограниченные горизонты прогнозирования поведения рынка. Лучшее понимание рыночных возможностей может быть достигнуто группировкой моноволн, Структурные обозначения которых соответствуют определенной последовательности (именно для этого предназначен термин поливолна). В определении конкретной последовательности группировки моноволн помогают Индикаторы положения (Position Indicators), предшествующие каждому Структурному обозначению.
Обнаружив на графике цена-реальное время одну или несколько поливолн, необходимо объединить группу поливолн (для создания Сложной поливолны) или объединить комбинацию моно- и поливолн для создания мультпиволны, чтобы расширить ваши возможности прогнозирования поведения рынка.
Мы рассмотрели далеко не все варианты модели «пинцет», возникающей на вершине и в основании рынка. Однако приведенные примеры дают наглядное представление о том, что в сочетании с другими сигналами свечей данные графические модели превращаются в мощный инструмент прогнозирования поведения цен. Для тех, кого интересует
Темой книги является прикладной аспект теории Эллиотта, одной из наиболее завершенных в настоящее время концепций технического анализа поведения финансовых и товарных рынков. Автору удалось перевести теоретические положения волнового принципа в практические приемы трейдинга. Особый акцент делается на алгоритмы диагностики и прогнозирования поведения рынка, прошедшие испытание на практике.
Последняя, третья часть книги — «Работа по Эллиотту: простота и сложность» — адресована практикующим трейдерам. В ней рассматриваются методическая сторона применения волнового принципа как на этапе диагностики и прогнозирования поведения рынка, так и в ходе принятия торговых решений.
Фундаментальный анализ основан на использовании законов макроэкономики для прогнозирования поведения рынка в том секторе, где происходит обращение интересующего предмета биржевых или внебиржевых сделок.
Теория Эллиотта исходит из несостоятельности фундаментального анализа для прогнозирования поведения рынка, а макроэкономических рычагов — для управляющих воздействий на него.
Проведения налоговых Проведения независимой Проведения определенной Проведения подготовительных Проведения приватизации Проведения различных Проведения реорганизации Проведения соответствующей Профессиональным качествам Проведения структурных Проведения вышкомонтажных Проведения управленческого Проведением инвентаризации вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
