Расчетные значения и прогноз t xˆ , полученный по временному ряду xt, представлены в таблице 2.1 и на рисунке 2.13. Из представленного графика можно сделать вывод, что модель экспоненциального сглаживания с мультипликативной сезонностью Уинтерса более предпочтительна, нежели регрессионная модель.

Результаты прогноза можно улучшить, подобрав оптимальные значения α.



Задания для самостоятельного выполнения.

1. Используя данные таблиц Приложения Б, построить прогноз с использованием модели Уинтерса (экспоненциального сглаживания с мультипликативной сезонностью и линейным

ростом).

2. Подобрать оптимальные параметры прогнозной модели.

3. Рассчитать ошибку прогнозирования, дополнительно руководствуясь теоретическими положениями, приведенными в Приложении А.

 

 

---

---