Результаты по основным параметрам (ошибка прогноза, глубина памяти и прогнозное значение) приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Прогнозные характеристики применения линейного клеточного автомата в исследовании временных рядов урожайности озимой пшеницы России ("Урожайность") и валового сбора озимой пшеницы России ("Сбор")
|
Ошибка прогноза, % |
глубина памяти, l |
Числовое прогнозное значение, |
Лингвистическое прогнозное значение (терм) |
||
|
"Урожайность" |
10,59% |
8 |
18,774 (ц/га) |
В |
|
|
"Сбор" |
13,58% |
10 |
77,775 (т) |
С |
Прогнозы представлены на 2019 год для ВР "Урожайность" и на 2015 г. для ряда "Сбор". Этот прогноз на 2015 г. ожидаем, так как значение ВР "Урожайность" за этот год (22,7 ц/га (ожидается терм В)) имеет незначительный спад в сравнении с 2014 г. (23 ц/га, ожидается терм В), однако, учитывая, что урожайность - составляющая общего валового сбора, то данный спад имеет большое воздействие на его значения. Таким образом, прогнозирование стохастических систем используя линейный клеточный автомат действительно составляет адекватные и наглядные модели. А за счет того, что прогнозная модель имеет расхождение с реальным результатом в 0-15% (как в положительную, так и в отрицательную сторону), напрашивается вывод, что спрогнозированное значение поможет либо принять меры для того, чтобы реальное значение в будущем не стало ниже, либо удостовериться в правильности принятых решений и мер, при получении значения выше прогнозного.
Литература
1. Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М.Л. Кричевский. - СПб.: Питер, 2005. - 305 с.
2. Бифрукации в природе и обществе: естественнонаучный и социосинергетический аспект [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=26640
3. Кумратова А.М. Комплексная методика анализа экономических временных рядов методами нелинейной динамики / А.М. Кумратова, Е.В. Попова, Д.Н. Савинская, Н.С. Курносова // Современная экономика: проблемы и решения. 2015. - № 8 (68). - С. 35-43.
4. Соловьев В.И. Современные подходы к учету случайности, неопределенности и риска при анализе макроэкономических процессов / В.И. Соловьев // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2001. - № 1 (2). - С. 228-242.
5. Орлянская Н.П. Совершенствование функционирования подразделений механизации предприятий АПК на основе разработки комплекса и моделей и использования экономико-математических методов и инструментальных средств / Н.П. Орлянская, Ю.С. Иващук, Л.В. Медведская // Труды КубГАУ. 2018. - № 75. - С. 19-24.
6. Тамбиева Д.А. К проблеме недостаточности информации. малые выборки или "очень короткие" временные ряды / Д.А. Тамбиева, Е.В. Попова, Ш.Х. Салпагарова // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ. 2015. - № 107. - С. 126-141.
7. Янгишиева А.М. Моделирование экономических рисков методами нелинейной динамики (на материалах Карачаево-Черкесской Республики). Автореферат дис. ... кандидата экон. наук / СГУ. Ставрополь, 2005. - 24 с.
References
1. Krichevskij M.L. Intellektual'nye metody v menedzhmente / M.L. Krichevskij. - SPb.: Piter, 2005. - 305 s.
2. Bifrukacii v prirode i obshhestve: estestvennonauchnyj i sociosinergeticheskij aspekt [Jelektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=26640
3. Kumratova A.M. Kompleksnaja metodika analiza jekonomicheskih vremennyh rjadov metodami nelinejnoj dinamiki / A.M. Kumratova, E.V. Popova, D.N. Savinskaja, N.S. Kurnosova // Sovremennaja jekonomika: problemy i reshenija. 2015. - № 8 (68). - S. 35-43.
4. Solov'ev V.I. Sovremennye podhody k uchetu sluchajnosti, neopredelennosti i riska pri analize makrojekonomicheskih processov / V.I. Solov'ev // Vestnik Universiteta (Gosudarstvennyj universitet upravlenija). 2001. - № 1 (2). - S. 228-242.
5. Orljanskaja N.P. Sovershenstvovanie funkcionirovanija podrazdelenij mehanizacii predprijatij APK na osnove razrabotki kompleksa i modelej i ispol'zovanija jekonomiko-matematicheskih metodov i instrumental'nyh sredstv / N.P. Orljanskaja, Ju.S. Ivashhuk, L.V. Medvedskaja // Trudy KubGAU. 2018. - № 75. - S. 19-24.
6. Tambieva D.A. K probleme nedostatochnosti informacii. malye vyborki ili "ochen' korotkie" vremennye rjady / D.A. Tambieva, E.V. Popova, Sh.H. Salpagarova // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal KubGAU. 2015. - № 107. - S. 126-141.
7. Jangishieva A.M. Modelirovanie jekonomicheskih riskov metodami nelinejnoj dinamiki (na materialah Karachaevo-Cherkesskoj Respubliki). Avtoreferat dis. ... kandidata jekon. nauk / SGU. Stavropol', 2005. - 24 s.