|
Архив публикацийТезисыXVII-ая конференцияМоделирование конъюнктуры рынка информационных продуктов и услуг с использованием методов адаптивного прогнозированияГосударственный университет управления, Россия, 109542, Москва, Рязанский пр-т, 99. Тел.: +7 (495) 371-98-33, e-mail: ph.gavrilov@yahoo.com 2 стр. (принято к публикации)Рынок информационных продуктов и услуг – система экономических, правовых и организационных отношений по торговле продуктами интеллектуального труда на коммерческой основе [1]. Его характеризует в первую очередь гетерогенная структура, а также склонность последней к изменениям под воздействием эндогенных и экзогенных факторов. Эти особенности, во-первых, существенно усложняют процесс составления даже относительно краткосрочных прогнозов. Во-вторых, обязывают аналитика непрерывно модифицировать используемую модель с целью учёта фактора неопределённости и эволюции динамических характеристик изучаемых процессов. Исходя из имеющихся ограничений, наиболее оптимальным решением для качественного описания предметной области, будет применение методов адаптивного прогнозирования. Их использование предполагает построение самокорректирующихся рекуррентных моделей, учитывающих динамические свойства временного ряда [2]. Наиболее важным этапом в процессе моделирования является выбор вида модели: Брауна, Хольта или авторегрессионной. Чаще всего он происходит на этапе изучения исходных данных и логического анализа системы. Так как данные о конъюнктуре рынка неоднородны, а логический анализ затруднён наличием высокой степени энтропии, окончательное решение о выборе метода адаптивного прогнозирования принимается, исходя из результатов сравнения прогностических характеристик нескольких конкурирующих моделей. Применение адаптивных методов может быть весьма эффективным в сочетании с методом экспертного оценивания. Объединение прогнозных оценок, полученных количественным (адаптивным) методом и качественным (эвристическим) методом, выполняется путём построения комбинированного прогноза [3]. Учитывая гетерогенность системы, консолидация разнородных данных в рамках одной модели способна существенно повысить достоверность прогноза.
Литература 1. Плахотная Д.Г. Социально-экономическая природа информационного продукта и информационного ресурса – М.: Изд-во Московского университета, 1992. 96 стр. 2. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М.: Финансы и статистика, 2003. 17-19 стр. 3. Бережная Е. В. Математические методы моделирования экономических систем – М.: Финансы и статистика, 2001. 386 стр. |
