Економічне прогнозування: відмінності між версіями

[неперевірена версія][неперевірена версія]
Вилучено вміст Додано вміст
Albedo (обговорення | внесок)
Немає опису редагування
IvanBot (обговорення | внесок)
м replaced: більш складних → складніших
Рядок 4:
Разом з тим моделі поділяють на каузальні та не каузальні. Перші використовують взаємозалежність між змінними і намагаються пояснити їх поведінку. Другі— не дають пояснення механізму генерації змінних, а пропонують метод прогнозу за минулими значеннями. Прикладом таких моделей є [[модель]] «без змін».
 
Інший тип більш складнихскладніших не каузальних моделей є «моделі часових[[ ряд]]ів», оскільки вони застосовуються при наявності значень змінних за значний період часу. Приклади таких методів — екстраполяція трендів та розклад на складові компоненти. Ще одним різновидом не каузальних моделей є одновимірна модель Бокса-Дженкінса, в якій поточне значення змінної є функцією від набору її попередніх значень.
 
Альтернативою математичним не каузальним методам прогнозування є «метод діаграм». Мета складення діаграм — ідентифікувати ситуації, які повторюються і на їх основі передбачити майбутні зміни, наприклад, цін акцій, використовуючи лише інформацію про минулі значення цін.