Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!
Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.
Адаптивные методы позволяют строить описание процессов с учетом различной ценности членов динамического ряда, при этом влияние более поздних членов динамического ряда на дальнейшее развитие процесса учитывается с большим весом, чем более ранних. В связи с этим, появляется возможность более оперативно реагировать на изменяющуюся обстановку и давать на ближайшую перспективу более точные прогнозы.
Наиболее известным и рациональным адаптивным методом является метод гармонических весов. Для осуществления прогноза методом гармонических весов исходный динамический ряд разбивается на фазы (части). Рассмотрим процедуру прогнозирования данным методом на примере из параграфа 2.2.1.:
Год Номер п/п, 
Объем продаж
2001 1 1280 I – фаза 
2002 2 1350 II – фаза 
2003 3 1480 III – фаза 
.
2004 4 1550
2005 5 1660
Каждую фазу аппроксимируем линейной функцией 
. Для первой фазы функция имеет вид:
,
для второй 
,
для третьей 
.
При 
имеем:
.
При 
:
, 
,
.
При 
:
, 
, 
.
.
При 
:
, 
.
.
При 
:
.
Рассчитаем приросты по формуле:
.
, 
.
Рассчитаем гармонические веса. Если самая ранняя информация имеет вес: 
, то вес информации, относящийся к следующему моменту времени, равен:
т.е. 
.
Для нашего примера:
; 
.
Чтобы получить гармонические коэффициенты, удовлетворяющие условию 
, необходимо гармонические веса разделить на 
:
; 
.
Средний прирост:
Прогноз на 2006 год: 
Чтобы избежать столь сложных расчетов часто весовые коэффициенты назначаются экспертным путём, например: 
; 
; 
; 
. Приросты рассчитываются по формуле: 
. В нашем примере:
;
;
;
.
Средний прирост:
.
Прогноз на 2006 год: 
