Инерционный прогноз

Прогнозирование финансовых показателей

Надежность результатов финансовых прогнозов основана на точных данных бухгалтерского учета, которые получены...
Прогноз финансовых показателей применятся при составлении бизнес-планов....
Начинается процесс финансового прогнозирования с прогноза продаж и расходов, а заканчивается определением...
Целесообразность применения метода экстраполяции определяется степенью стабильности или инерционности...
Меньше всего используются финансовые показатели микроэкономики, которые являются менее инерционными.

Статья от экспертов

Инерционный прогноз экономики России

Прогнозирование объемов перевозок

Прогнозирование объемов перевозок представляет собой деятельность по составлению прогнозов, т. е. научно...
Прогнозы являются основой для разработки планов - документов, в соответствии с которыми предприятия будут...
Однако степень инерционности различна для разных объектов прогнозирования....
Так, большей инерционностью обладают средние скорости доставки грузов, протяженность транспортной сети...
Метод динамических рядов является наиболее пригодным в сфере долгосрочных прогнозов.

Статья от экспертов

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В СФЕРЕ РОЖДАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ: ИНЕРЦИОННЫЙ ПРОГНОЗ VERSUS ПРОГНОЗ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Введение: статья посвящена сравнению методов прогнозирования демографических показателей в сфере рождаемости населения. Цель: определить точность методов прогнозирования демографических показателей в сфере рождаемости населения на основании сравнения прогнозных значений, полученных с помощью инерционного метода и метода машинного обучения (на данных Пермского края). Методы: статистический анализ, графический анализ, инерционный метод прогнозирования, метод машинного обучения на основе градиентного бустинга (Catboost) с использованием программной среды Google Collab и языка программирования Python версии 3.7. Результаты: получены прогнозные значения показателя «абсолютная численность родившихся». Средняя ошибка отклонения прогнозных значений от фактических для метода инерционного прогнозирования составила 11,9 %, а для метода машинного обучения - 19,85 %. Выявлены особенности формирования прогнозных значений для каждого метода и обоснованы высокие значения отклонений. Выводы: метод и...