Екстраполяційне прогнозування за даними рядів динаміки з використанням ситуаційних та індуктивних моделей - Стефанишин, Д.В. (Математичне моделювання в економіці, 2016)
Запропоновано комбінований підхід до екстраполяційного прогнозування за даними рядів динаміки з використанням ситуаційних та індуктивних моделей. Згідно з цим підходом підґрунтям для побудови індуктивних моделей є результати ситуаційного моделювання в межах вибіркових рядів динаміки, які характеризуються монотонністю або квазістаціонарністю поведінки змінних моделей на відповідних часових інтервалах. Встановлюються два основні види прогнозів-екстраполяцій: оперативні прогнози і строкові прогнози. Оперативне прогнозування (в режимі реального часу) здійснюється на основі ситуаційних моделей на обмежених часових інтервалах, де відповідні моделі вважаються адекватними. Строкове прогнозування виконується на основі індуктивних моделей, за допомогою яких відслідковується еволюція ситуаційних моделей минулих періодів та встановлюються ситуаційні моделі майбутніх періодів. Предложен комбинированный подход к экстраполяционному прогнозированию по данным динамических рядов с использованием ситуационных и индуктивных моделей. В соответствии с этим подходом в качестве основания для построения индуктивных моделей используются результаты ситуационного моделирования в пределах выборочных динамических рядов, которым свойственна монотонность либо квазистационарность поведения переменных моделей на соответствующих интервалах времени. Устанавливаются два основных вида прогнозов-экстраполяций: оперативные прогнозы и срочные прогнозы. Оперативное прогнозирование (в режиме реального времени) осуществляется на основе ситуационных моделей в пределах ограниченных интервалов времени, где соответствующие модели считаются адекватными. Срочное прогнозирование осуществляется на основе индуктивных моделей, при помощи которых отслеживается эволюция ситуационных моделей прошедших периодов и устанавливаются ситуационные модели будущих периодов. A combined approach to extrapolation forecasting on time series data with using of situational and inductive models is proposed. According to this approach, results of situational modelling within the samples time series, which are characterized by monotony or quasi stationary behaviour of variables of models at the appropriate time intervals, are used as the basis for construction of inductive models. Two of main types of extrapolation forecasts are set: operational forecasts and term forecasts. The operational forecasting (in real time) is carried out on the basis of situational models within limited intervals of time where corresponding models are considered adequate. The term forecasting is carried out on the basis of inductive models by means of which the evolution of situational models of past periods is controlled and situational models of future periods are established.