, 
. В процессе моделирования этого временного ряда с целью его дальнейшего прогнозирования осуществлены численные расчеты оценки риска ошибочного прогнозирования. Эти оценки базируются на таких статистических показателях как: M - среднее значение, S - среднеквадратическое отклонение (СКО), V, A и E - коэффициенты вариации, асимметрии и эксцесса соответственно.
Идея предлагаемого подхода базируется на следующем допущении. Пусть в данном временном ряде Z рассматриваются всевозможные отрезки Zk одинаковой длины, для этих отрезков значения вычисляемого показателя в определенном смысле мало (например, на ~ 5% отличается от значения этого же показателя, вычисленного для всего ряда Z. Тогда длину отрезка Zk можно считать достаточной в смысле сохранения релевантной информации, относящейся к вычисляемому показателю. Отсюда, как следствие, получаем основание утверждать, что рассматриваемый временной ряд имеет достаточную длину. Более того, в процессе моделирования в силу тех или других обстоятельств можно ограничиться исходными данными, представляемыми более коротким отрезком временным рядом.
Вычислительная схема предлагаемого подхода реализуется итеративно, обозначим через q = 1, 2, ...m номера итераций. Применительно, например, к временному ряду Z, итерация q начинается с того, что этот временной ряд разбивается на 
отрезков 
, 
одинаковой длины, равной 
, 
- степень декомпозиции q-ой итерации. Выбирая какой-либо показатель 
, для каждого отрезка вычисляем значения 
, после чего вычисляем среднее значение этого показателя 
и максимальное значение этого показателя 
. Итерация k завершается вычислением относительных уклонений: среднего 
и максимального 
.
В результате можно сформулировать следующие выводы. Во-первых, динамика рассматриваемого ВР Z, для одной и той же длины n=1097, различается самым существенным образом в отношении показателей СКО S и коэффициента вариации V, как в смысле среднего так и в смысле максимального относительного уклонения. Сходство имеет место лишь для показателя M. В конечном счете получены основания утверждать о достаточной длине ВР X для показателей M, S и V, а так же временной Y для показателей M. Во-вторых, для показателей асимметрии A и эксцесса E временного ряда демонстрирует недостаточность своей длины. Последняя, в частности, означает отсутствие достаточной информации для получения сколь-нибудь обоснованных оценок тех рисков, которые базируются на коэффициентах асимметрии и эксцесса.
Библиографическая ссылка
Байчорова Л.Х., Коркмазова С.С. ОЦЕНКИ ПОТЕРЬ РЕЛЕВАНТНОЙ ИНФОРМАЦИИ ОДНОГО ВРЕМЕННОГО РЯДА РЕАЛИЗАЦИИ ТОВАРОВ // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 10. – С. 57-58;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25535 (дата обращения: 21.11.2024).