Прогнозирование и классификация экономических систем в условиях неопределенности методами искусственных нейронных сетей

• Автор: Смирнов, Вадим Игоревич
• Шифр специальности: 08.00.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Оренбург
• Количество страниц: 210 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Аналитический обзор методов прогнозирования экономи ческих систем

1.1. Истоки и современное состояние прогнозирования

1.2. Типология прогнозов и основные направления прогнозирования экономических систем

1.3. Математикоэкономические методы прогнозирования

1.4. Основные методы моделирования и аналитического прогнозирова ния экономических систем

1.5. Сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования с нейронными сетями

Глава 2. Классификация и снижение размерности традиционными статистикоматематическими методами

2.1. Классификации как средство анализа и обработки статистической информации

2.2. Методы классификации в социальноэкономических исследованиях

2.3. Методы снижения размерности многомерных признаков
2.4. Сравнительный анализ традиционных методов классификации и снижения размерности с нейронными сетями
Глава 3. Методика прогнозирования и классификации экономиче
ских систем средствами искусственных нейронных сетей
3.1. Требования к информации, используемой для построения искусст венных нейронных сетей
3.2. Моделирование сложной экономической системы в условиях 7 неопределенности методами искусственных нейронных сетей
3.3. Аналитическое решение задач прогнозирования 9 и классификации в нейросетсвом базисе
3.4. Показатели качества и адекватности моделей прогнозирования 4 в условиях неопределенности
3.5. Решение задач прогнозирования и классификации методами искус 2 ственных нейронных сетей
Заключение
Список литературы


Среднесрочный охватывает перспективу между кратко и долгосрочным прогнозами с преобладанием количественных изменений над качественными. Дальнесрочный сверхдолгосрочный охватывает перспективу, в течение которой ожидаются столь значительные качественные изменения, что можно говорить лишь о самых общих перспективах развития исследуемого явления или процесса. Временная градация прогнозов является в определенной мерс условной и зависит от характера и цели данного прогноза. В социальноэкономических прогнозах эмпирически установлен следующий временной масштаб оперативные прогнозы имеют продолжительность до одного месяца, краткосрочные до одного года, среднесрочные рассчитаны на несколько до пяти лет, долгосрочные на период свыше пяти и, примерно, до пятнадцати лет, дальнесрочные за пределами долгосрочных. По объекту исследования различаются естествоведческие, обществоведческие социальные в широком значении этого термина и научнотехнические прогнозы. В естествоведческих прогнозах взаимосвязь между предсказанием и предуказанием предполагаемыми результатами управляющих воздействий незначительна, близка или практически равна нулю изза невозможности управления объектом. Поэтому здесь в принципе применимо только поисковое прогнозирование с ориентацией на возможно более точное безусловное предсказание будущего состояния явления. В обществоведческих прогнозах эта взаимосвязь настолько значительна, что способна давать эффект самоосуществлеиия или, напротив, саморазрушения прогнозов действиями людей на основе целей, планов, программ, проектов, вообще решений включая принятые с учетом сделанных прогнозов. В связи с этим здесь необходимо сочетание поисковых и нормативных разработок, т. Примером может являться прогноз результатов выборов для той или иной политической партии. Научнотехнические прогнозы занимают промежуточное место между естествоведческими и обществоведческими прогнозами. Они, как правило, основываются на имеющемся опыте нормативные разработки, и могут быть поисковыми. Примером такого прогноза являются тенденции в технологиях производства кристаллов для компьютеров, отслеживаемые и прогнозируемые заинтересованными фирмами. Вопервых, оценка перспектив развития, будущего состояния прогнозируемого явления на основе опыта, чаще всего при помощи аналогии с достаточно хорошо известными сходными явлениями и процессами. Вовторых, условное продолжение в будущее экстраполяция тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем обладают высокой степенью инертности. Втретьих, модель будущего состояния того или иного явления, процесса, построенная сообразно ожидаемым или желательным изменениям ряда условий, перспективы развития которых достаточно хорошо известны. Анкетирование интервью, опрос метод изучения мнений населения, специалистов экспертов с целью упорядочить, объективизировать субъективные оценки прогнозного характера. Особенно большое значение имеют экспертные оценки. Опросы населения в практике прогнозирования применяются сравнительно редко. Экстраполирование и интерполирование построение динамических рядов развития показателей прогнозируемого явления на протяжении периодов основания прогноза в прошлом и упреждения прогноза в будущем ретроспекции и проспекции прогнозных разработок. Моделирование построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на период упреждения прогноза по имеющимся прямым или косвенным данным о масштабах и направлениях изменений. Приведенное разделение способов прогнозирования условно, потому что на практике эти способы взаимно перекрещиваются и дополняют друг друга. Прогнозная оценка обязательно включает в себя элементы экстраполяции и моделирования. Процесс экстраполяции невозможен без элементов оценки и моделирования. Моделирование подразумевает предварительную оценку и экстраполирование. На принцип прогнозирования состояния экономических систем влияют различные факторы, но основные из них совокупность имеющихся параметров и целевая направленность поставленной задачи.