BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Romowicz Anna (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
Tytuł
Przykład zastosowania algorytmu genetycznego w prognozowaniu
Źródło
Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Modelowanie matematyczne i ekonometryczne na polskim rynku finansowym, 2008, 161-169, tab. ,rys. ,bibliogr. ,poz.7
Słowa kluczowe
Algorytmy genetyczne, Prognozowanie, Szeregi czasowe
Genetic algorithms, Forecasting, Time-series
Kraj/Region
Polska
Poland
Abstrakt
W prezentowanym opracowaniu przedstawiono propozycję szacowania parametrów α,β, γ,trójparametrowego modelu Holta, przy wykorzystaniu algorytmu genetycznego. Model liniowy Holta jest stosowany do wygładzania szeregu czasowego, w którym występują i tendencja rozwojowa, i wahania przypadkowe. Model ten jest bardziej elastyczny niż prosty model wygładzania wykładniczego ze względu na występowanie większej liczby parametrów, jednak problemem związanym ze stosowaniem tego modelu jest określenie wartości parametrów wygładzania α ,β i γ . Ich poszukiwania obejmują najczęściej wykonanie serii eksperymentów komputerowych, polegających na stosowaniu różnych kombinacji wartości tych parametrów, a następnie wyborze tej, która minimalizuje błąd prognoz wygasłych [7], Jedną z proponowanych metod doboru parametrów wygładzania dla trójparametrowego modelu Holta jest wprowadzenie adaptacyjnej procedury dostrajania parametrów wygładzania. Procedura ta daje dobre rezultaty przy odpowiednio długich szeregach czasowych, ale może być niesatysfakcjonująca przy niedostatecznie dużej liczbie obserwacji. (fragment tekstu)
Dostępne w
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Dittman P.: Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2004
  2. Holt C.C.: Forecasting Trends and Seasonal by. Exponentially Weighted Moving Averages. Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh, Pennsylvania 1957
  3. Klemiato M., Duda J.T.: Mathematical Prediction of Time-Series in Management and Control. Proceedings of the Summer School on Computer Science in Management, Kraków, May 7-12, 1998
  4. Makridakis S., Wheelwright S.C.: Forecasting Methods for Management. J. Wiley and Sons, New York 1989
  5. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie. Red. M. Cieślak. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001
  6. Tylor S.: Modelling Financial Time Series, 1986
  7. Zawadzki J.: Ekonometryczne metody prognozowania w przedsiębiorstwie. Rozprawy i Studia. T. 58. Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 1989
Cytowane przez
Pokaż
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu