Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети



Нейросети
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Перед подробным рассмотрением собственно методики и практики применения ее в прогнозирования следует отметить, что в

большинстве учебных пособий рассматриваются только линейные

модели. Объясняется это, прежде всего, тем, что их достаточно про-

сто исследовать, используя ручной счет или табличные процессоры.

На основе простых моделей строится дальнейший прогноз. Однако,

вручную рассчитать и провести исследование нелинейных много-

факторных моделей, а тем более сделать на их основе прогноз почти

невозможно, особенно если в модели учитываются более трех фак-

торов.

Для решения данной проблемы использован статистический па-

кет Statistica. Данному программному продукту посвящен ряд работ

и учебных пособий известных авторов, однако в них почти не рас-

смотрены практические вопросы построения нелинейных многофак-

торных моделей.

Построение прогнозов на основе многофакторных моделей рас-

смотрим на примере прогнозирования убытков ОАО «Невинномыс-

ский хлебокомбинат». Убытки выбраны потому, что перед нами

стоит задача не только определения их возможной величины, т.е.

определение величины риска, но и выявление факторов производст-

ва, которые этому способствуют.

Задание:

В последние три года на некотором предприятии является убы-

точным одно из производств – производство халвы, которое снижает

общую прибыль предприятия.

Поэтому необходимо провести исследование причин и выявить

факторы, оказывающие наибольшее влияние на снижение прибыли.

Данные за последние 30 месяцев берутся из бухгалтерского ба-

ланса предприятия. Соответственно, оптимальное число факторных

признаков равно пяти, несущественные факторные признаки будут

исключены обратным методом пошаговой регрессии.








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ