ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГРУЗООБОРОТА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ПО РЕГРЕССИОННЫМ МОДЕЛЯМ С ДЕТЕРМИНИРОВАННЫМИ И СТОХАСТИЧЕСКИМИ ОБЪЯСНЯЮЩИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ

Автор(ы):  М.П. Базилевский, Kандидат наук, Доцент, Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутск, Россия, mik2178@yandex.ru

Журнал:  Том 46, № 1

Рубрика:  Системный анализ и управление

Аннотация:  Работа посвящена проблеме прогнозирования по регрессионным моделям с детерминированными и стохастическими переменными. Последние, при наличии только одной объясняющей переменной, принято называть регрессиями Деминга. Кратко рассмотрен метод оценивания таких моделей и известный, основанный не на вероятностной природе, способ интервального прогнозирования по ним. Впервые проведено тестирование последнего на примере интервального прогнозирования грузооборота железнодорожного транспорта. Полученные интервалы оказались такими же надежными, как и доверительные интервалы для классической регрессии. Предложен новый способ получения точечных прогнозов по регрессии Деминга, предполагающий решение задачи выбора такого соотношения дисперсий ошибок переменных, которое минимизирует среднюю абсолютную ошибку прогноза на экзаменующей выборке. Предложенный способ применен для точечного прогнозирования грузооборота железнодорожного транспорта. Найденные прогнозы оказались существенно лучше, чем прогнозы, полученные с помощью классической регрессии с детерминированными переменными

Ключевые слова:  регрессионная модель, регрессия Деминга, тренд, прогнозирование, средняя абсолютная ошибка прогноза, грузооборот железнодорожного транспорта

Полный текст (PDF):  Загрузить

Количество скачиваний:  235