Содержание
Введение
1. Классификация методов прогнозирования
2. "Мягкие" вычисления. Нейронные сети и нечеткая логика
3. Выбор метода прогнозирования
4. Используемые методы
5. Научное прогнозирование и бизнес
Заключение
Список литературы
Введение Сегодня разрабатываются методы прогнозирования, использующие положения теории хаоса и фракталов. В отличие от "мягких" алгоритмов, они пока мало проработаны как с теоретической точки зрения, так и в плане практической реализации. Отдельные моменты иногда применяются при анализе финансовых рынков - трейдеры, как правило, первыми испытывают все новые методы прогнозирования. Потенциальная практическая значимость этих исследований не вызывает сомнений. В результате могут быть получены методы довольно точного прогнозирования резких и внезапных изменений - например, экономических кризисов, скачкообразной динамики спроса, банкротств...
Историческая логика развития методов прогнозирования отражает рост информационной насыщенности, возрастающую взаимозависимость различных объектов и сложность их поведения. Новые методы появляются в области сложных комбинированных подходов, использующих элементы искусственного интеллекта, обучения и развития. Учитывая тот факт, что в последнее время в рамках отдельных концепций разработано множество алгоритмов для специфических задач и частных случаев, можно предположить, что будут развиваться не столько методы прогнозирования, сколько методология в целом.
1. Классификация методов прогнозирования Чтобы получить общее представление о методах прогнозирования, необходимо для начала классифицировать эти методы. Их принято разделять на количественные и качественные.
Методы различаются:
по горизонту прогноза: краткосрочные (как правило, в пределах года или нескольких месяцев), среднесрочные (несколько лет) и долгосрочные (более пяти лет);
по типу прогнозирования: эвристические (использующие субъективные данные, оценки и мнения), поисковые (в свою очередь делятся на экстраполятивные, проецирующие прошлые тенденции в будущее, и альтернативные, учитывающие возможности скачкообразной динамики явлений и различные варианты их развития) и нормативные (оценка тенденций проводится исходя из заранее установленных целей и задач);
по степени вероятности событий: вариантные (подразумевают вероятностный характер будущего и предлагают несколько сценариев развития событий) и инвариантные (предполагается единственный сценарий);
по способу представления результатов: точечные (прогнозируется точное значение показателя) и интервальные (прогнозируется диапазон наиболее вероятных значений);
по степени однородности: простые и комплексные (сочетают в себе несколько взаимосвязанных простых методов);
по характеру базовой информации: фактографические (основываются на имеющейся информации о динамике развития явления или объекта, бывают статистическими и опережающими), экспертные (индивидуальные и коллективные, в зависимости от числа экспертов) и комбинированные (использующие разнородную информацию).
2. "Мягкие" вычисления. Нейронные сети и нечеткая логика Рассмотрим некоторые методы "мягких" вычислений, не получившие пока широкого распространения в бизнесе. ............
