СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. 3
Функции HoltWinters() и ets() 5
Аргументы функции HoltWinters() 6
Аргументы функции ets() 8
Сравнение функций HoltWinters() и ets() 12
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 15
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 16
Как итог работы – проведено сравнение основных используемых функций для прогнозирования на основе адаптивных моделей.
Положительным положением является введение в работу методологических подходов практического применения рассматриваемых подходов для прогнозирования реальных экономических показателей: объем реализации, объем продаж фирмы, объем авиаперевозок и т.д.
Данная работа позволит студентам освоить адаптивные методы прогнозирования, исследователям – имеет более широкую методологическую и технологическую базу для выбора оптимального метода прогнозирования.
Список использованной литературы:
Косовцева Т.Р., Беляев В.В Технологии обработки экономической информации. Адаптивные методы прогнозирования. Учебное пособие. – СПб: Университет ИТМО, 2016. – 31 с. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 415 с. Шанченко Н.И. Лекции по эконометрике: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (в экономике)». – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 139 с. Shenstone Lydia, Hyndman Rob J. 2005. «Stochastic Models Underlying Croston’s Method for Intermittent Demand Forecasting». Journal of Forecasting 24. – P. 389-402. Taylor James W. 2003. «Exponential Smoothing with a Damped Multiplicative Trend». International Journal of Forecasting 19. – P. 715-7
