Prognozowanie i symulacje - Katedra Badań Operacyjnych

Transkrypt

Prognozowanie i symulacje
-
Wykład (15 godzin)
Ćwiczenia przy komputerze (30 godzin)
Zaliczenie → jedna ocena
Zasady zaliczenia i literatura → dr Tadeusz
RóŜański
Helena Gaspars
1
LITERATURA (?)
1) B. Guzik, D. Appenzeller, W. Jurek: Prognozowanie i
symulacje. Wybrane zagadnienia. MD 153 lub 168, AE Poznań
2) M. Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i
zastosowania. PWN, Warszawa 2001
3) B. Radzikowska: Metody prognozowania, zbiór zadań, wydanie
drugie rozszerzone, Wrocław 2000
4) M. Anholcer, H. Gaspars, A. Owczarkowski: Przykłady i
zadania z badań operacyjnych i ekonometrii, MD 163, AE
Poznań
5) B. Guzik, W. Jurek: Podstawowe metody ekonometrii, MD 143,
AE Poznań
Helena Gaspars
2
1
PROGNOZA
- sąd o następujących własnościach:
•
•
•
•
sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki
odnoszący się do określonej przyszłości
weryfikowalny empirycznie w przyszłości
wartość logiczna sądu nieznana w momencie jego
formułowania
• niepewny, ale akceptowany
• sąd oznajmujący (bezwarunkowy), a nie
warunkowy
Helena Gaspars
3
Dlaczego poniŜsze zdania nie są prognozą?
1. W przyszłym roku (2008) luty będzie liczył 29 dni.
2. JeŜeli stopa zwrotu WIG-u wyniesie jutro 0,5%, to wartość
jednostek uczestnictwa w Funduszu Inwestycyjnym X
wzrośnie o 0,3%.
3. Spotkałem dziś rano kominiarza, więc dzisiejszy dzień
mogę spisać na straty.
DEFINICJA PROGNOZY
4. W budynku B Akademii
Ekonomicznej zostanie
zainstalowana winda ☺
•
•
•
•
•
•
Helena Gaspars
sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki
odnoszący się do określonej przyszłości
weryfikowalny empirycznie w przyszłości
wartość logiczna sądu nieznana w momencie jego
formułowania
niepewny, ale akceptowany
sąd oznajmujący, a nie warunkowy
4
2
INNA DEFINICJA PROGNOZY
Hellwig: prognoza to sąd o znanej i dostatecznie
duŜej wiarygodności
Dylemat: jak zmierzyć prawdopodobieństwo tego, Ŝe
dane zdanie jest prawdziwe?
Helena Gaspars
5
FUNKCJE PROGNOZ
Treść prognozy sformułowanej w II połowie semestru przez
prowadzących ćwiczenia z matematyki:
20 % studentów I roku WZ nie uzyska w tym roku zaliczenia z
ćwiczeń z matematyki (w I podejściu).
- Preparacyjna
Wykładowca: W takim razie studenci
zmieszczą się w jednej sali. Wynajmę tylko
jedną salę na egzamin.
- Aktywizująca
Student: Nie chcę znaleźć się wśród tych,
którzy nie zaliczą. Zabieram się ostro do nauki
- Informacyjna
Dziekan: NaleŜy liczyć się z tym, Ŝe liczba
studentów na II roku spadnie
Helena Gaspars
6
3
KLASYFIKACJA PROGNOZ (1)
Studenci pani Gaspars dostaną
średnio 3 pkt z kaŜdej wejściówki
(na 5 moŜliwych).
Prognoza
jakościowa
Prognoza ilościowa
punktowa
Pani Gaspars
będzie
wymagająca przy
ocenianiu
wejściówek z
prognozowania i
symulacji
Helena Gaspars
Prognoza ilościowa
przedziałowa
Studenci pani Gaspars najczęściej
otrzymywać będą między 2 a 4
punkty z wejściówki
7
KLASYFIKACJA PROGNOZ (2a)
1. Prognozy krótkookresowe
2. Prognozy średniookresowe
3. Prognozy długookresowe
Kryteria podziału:
Zasięg ekstrapolacji
(mierzony bezwzględnie)
Która prognoza
jest zatem
długookresowa???
B
Zasięg ekstrapolacji w
stosunku do liczby
posiadanych danych
(mierzony względnie)
Helena Gaspars
A
8
4
KLASYFIKACJA PROGNOZ (2b)
1. Prognozy krótkookresowe
2. Prognozy średniookresowe
3. Prognozy długookresowe
Do momentu prognozowanego zachodzą
zmiany ilościowe i powaŜne zmiany
jakościowe
Do momentu prognozowanego zachodzą zmiany
ilościowe i drobne zmiany jakościowe
Do momentu prognozowanego zachodzą tylko
zmiany ilościowe
Helena Gaspars
9
1. Prognoza badawcza (w tym ostrzegawcza)
2. Prognoza realistyczna
1. Prognoza samorealizująca się
2. Prognoza samounicestwiająca się
Helena Gaspars
10
5
ETAPY PROGNOZOWANIA
1. Sformułowanie zadania prognostycznego:
- obiekt – zjawisko – zmienne – jednostki zmiennych – zasięg prognozy
2. Określenie przesłanek prognostycznych:
- hipoteza dotycząca powiązania zmiennej prognozowanej z innymi
wielkościami (propozycja modelu), postawa pasywna czy aktywna?
3. Zebranie danych
- potrzebnych do oszacowania modelu i obliczenia prognozy
4. Określenie metody (i reguły) prognozowania
Helena Gaspars
11
ETAPY PROGNOZOWANIA dc.
5. Wyznaczenie prognozy
6. Oszacowanie przypuszczalnej trafności prognoz
- Prognozę uznaje się za dopuszczalną, gdy jej przypuszczalna trafność
jest wysoka
7. Wykorzystanie prognoz
8. Monitorowanie prognoz
Helena Gaspars
12
6
REGUŁY PROGNOZOWANIA
1. Reguła podstawowa
2. Reguła podstawowa z poprawką
3. Reguła największego prawdopodobieństwa
4. Reguła minimalnej straty
Helena Gaspars
13
METODY PROGNOZOWANIA
1. Metody prognozowania na podstawie szeregów
czasowych (wygładzanie wykładnicze, średnie ruchome,
metoda wskaźników, modele adaptacyjne itd.)
2. Metody prognozowania przyczynowoskutkowego (modele ekonometryczne, symulacje, itd.)
3. Metody prognozowania przez analogie (analogie
przestrzenne, historyczne, itd.)
4. Heurystyczne metody prognozowania (burza
mózgów, metoda delficka itd.)
Helena Gaspars
14
7
SYMULACJA
- sąd o następujących własnościach:
• niepewny
• warunkowy (odpowiada na pytanie: co by
było, gdyby)
• nie musi odnosić się do określonej
przyszłości
Helena Gaspars
15
Prognozowanie
Czy
istnieje
jakiś
związek?
Symulacja
Helena Gaspars
16
8
Prognozowanie a symulacja
I. Prognozy mogą stanowić dane wejściowe do symulacji
Przedstawiciel handlowy: Ile zarobię w przyszłym miesiącu? (netto)
Model:
1) Teraz zarabiam 1000 zł (wynagrodzenie podstawowe)
2) Jeśli awansuję, zarobię o 10% więcej, jeśli nie – bez podwyŜki
3) Za podpisanie umowy z 15 klientami, nie dostaję Ŝadnej premii, lecz kaŜdy
dodatkowy klient oznacza dodatkowe 50 zł.
Co naleŜy zaprognozować?
1) Czy awansuję?
2) Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę?
Wyniki prognoz danych wejściowych: 1) awansuję, 2) znajdę 20 klientów
Symulacja: wprowadzam dane wejściowe do modelu, wynik – zarobię
1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł
Helena Gaspars
17
II. Model spaja prognozowanie i symulacje
Model:
1) Czy awansuję?
1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł
Helena Gaspars
18
9
III. Symulacja to jedna z metod prognozowania
Model:
1) Czy awansuję?
1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł
Helena Gaspars
19
IV. Za prognozę uznajemy tę symulację, która wydaje
nam się najbardziej wiarygodna
Model:
1)
2)
Czy awansuję?
Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę?
1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł
Helena Gaspars
20
10
Symulacja
to „puszczenie” modelu w ruch
Helena Gaspars
21
Źródła:
• Cieślak Maria, Prognozowanie gospodarcze.
Metody i zastosowanie, PWN, Warszawa 2001:
1.1-1.3, 2.2, 2,5
• Appenzeller Dorota, Guzik Bogusław, Jurek
Witold, Prognozowanie i symulacje. Wybrane
zagadnienia, Materiały dydaktyczne, zeszyt 153,
Poznań 2004: 1, 2.2, 2.3
• Nowak Edward, Prognozowanie gospodarcze.
Metody, modele, zastosowania, przykłady,
Warszawa 1998: 1.1-1.5, 2.2
Helena Gaspars
22
11
Za tydzień zapraszam
na wykład poświęcony ekonometrii
Dziękuję za uwagę
Helena Gaspars
23
12

Prognozowanie i symulacje - Katedra Badań Operacyjnych

Transkrypt

Podobne dokumenty

Ramowy program szkolenia Zarządzanie finansami dla każdego

zaproszenie - Wydział Bezpieczeństwa Narodowego

Pani Helena świętowała 100 lat

pdf - Gmina Kobiór

Test sprawdzający

Co matematyka może dać bankowi?

Instytut Inżynierii i Gospodarki Wodnej Instytut Inżynierii i