Макроэкономическое планирование и прогнозирование задачи с решением: Решение задач 8 📝 заданий по теме Макроэкономическое планирование и прог

Содержание

Кафедра “Макроэкономическое прогнозирование и планирование”

Кафедра макроэкономического прогнозирования и планирования в составе Финансового факультета создана по решению ректора и Ученого совета университета 1.07.2020 года путем выделения из состава Департамента экономической теории части научно-педагогических работников.​

Кафедра макроэкономического прогнозирования и планирования продолжает научно-педагогическую линию ранее существовавшей в Финуниверситете кафедры макроэкономического регулирования.

Кафедра макроэкономического регулирования была создана по решению Ученого Совета Финансового университета от 05 октября 2012 г. и была расформирована путем присоединения к Департаменту экономической теории 1 июля 2016 года.

Первым заведующим кафедрой макроэкономического регулирования с 2013 по 2014 гг. являлся Сорокин Дмитрий Евгеньевич – доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАН, известный ученый и организатор научных исследований, внесший весомый вклад в выработку позиции Российской академии наук по стратегии социально-экономического развития страны.

Вторым заведующим кафедрой с 2015 по 2016 гг. являлся Шманёв Сергей Владимирович – доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии естествознания, действительный член Европейской академии естествознания (Германия, Ганновер).

Научное направление исследований в области макроэкономического прогнозирования и планирования не прерывалось и в период 2016-2020 гг., когда оно развивалось в рамках Департамента экономической теории.

Новые задачи кафедры

Воссоздание кафедры с обновленным названием и составом обусловлено чрезвычайной актуализацией в самые последние годы задач стратегического планирования и системного прогнозирования социально-экономических процессов на глобальном и национальном уровнях. В настоящее время мир вступил в период «тектонических процессов глобальной трансформации».  Он вызван объективными долгосрочными закономерностями циклического развития капитализма, смены технологического и мирохозяйственного укладов.

В этих условиях актуализируется проблема выработки адекватных управленческих решений в системе государственного народнохозяйственного прогнозирования и планирования.

Кафедра макроэкономического прогнозирования и планирования создана как уникальный научно-преподавательский центр с преобладающим вектором научной деятельности. В состав кафедры в входят специализированные научные центы Финуниверситета – Центр исследований долгосрочных закономерностей развития экономики (директор Центра академик РАН С.Ю. Глазьев) и Центр макроэкономических исследований (директор – профессор Балацкий Е.В.). Руководители центров являются известными учеными, основоположниками научных направлений. Центры выполняют научные исследования, связанные с проблематикой макроэкономической политики и прогнозирования, и сотрудники используют в учебном процессе результаты своих новейших исследований.

Основным партнером кафедры в реализации образовательных программ является ведущий российский научный и методический центр по вопросам планирования и прогнозирования Институт народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук (ИНП РАН). В настоящее время  ИНП РАН является ведущим в стране научным учреждением, осуществляющем полный спектр исследований по макроэкономическому, отраслевому и региональному прогнозированию.

Миссией кафедры макроэкономического прогнозирования и планирования является целенаправленная подготовка высокопрофессиональных экономистов в сфере планирования и прогнозирования,  обладающих глубокими системными знаниями, способными к проектно-аналитической, экспертной, научно-исследовательской деятельности.

Основные профессиональные компетенции, подлежащие развитию в рамках деятельности кафедры:

  • способность выбирать и использовать основные методы и инструменты прогнозирования и планирования процессов на национальном и региональном уровнях с учетом анализа мирохозяйственных трендов;

  • на основе анализа результатов прогнозирования и с учетом рисков обосновывать оперативные, тактические и стратегические решения по управлению развитием национальной экономики;

  • определять социально-экономические эффекты  от реализации программ развития национальной экономики (и регионов), стратегических планов и проектов;

  • формировать макроэкономические цели и задачи развития национальной экономики исходя из объективных предпосылок экономики регионов и закономерностей пространственного развития;

  • оказывать консультационные услуги по разработке и реализации систем стратегического планирования, прогнозирования, программирования и проектирования для развития субъектов различных уровней (макро, -мезо и микроуровней).

910.by – сервис помощи студентам

Прогнозирование и планирование является основой эффективной деятельности любого предприятия. Специалисты планово-экономического отдела на базе имеющихся статистических данных, с применением различных методов планирования, прогнозируют возможные экономические результаты деятельности предприятия в плановом периоде.Основы процесса планирования и прогнозирования специалисты получают, обучаясь еще в университете. Рабочая программа дисциплины производственное планирование и прогнозирование включает в себя комплекс задач по финансовому планированию и прогнозированию, являющихся базой для последующей эффективной работы специалистов экономических отделов.

При изучении дисциплины производственное планирование и прогнозирование учат решать различные задачи, среди которых задачи по прогнозированию продаж и спроса, по расчету дополнительной потребности рабочих в будущем периоде и др.

Если вы пропустили часть практических занятий по дисциплине планирование и прогнозирование, и при подготовке к экзамену или зачету столкнулись со сложностями при решении задач по данному предмету, то вам точно стоит изучить примеры решения задач по экономическому планирования и прогнозированию  на нашем сайте 910. by. Также вы можете заказать у наших специалистов решение тех задач, с которыми не смогли справиться самостоятельно.

Примеры решения задач по планированию и прогнозированию

Пример решения задачи 1.

Среднесписочная численность рабочих составляет:

В 1 квартале – 3200 человек

Во 2 кв. – 3400 человек

В 3 кв. – 3600 человек

В 4 кв. – 3800 человек

Численность рабочих на начало прогнозируемого периода – 2845 человек.

Выбыло рабочих по уважительным причинам (от среднегодовой численности):

В 1 кв. – 2,6%

Во 2 кв. – 1,67%

В 3 кв. – 0,1%

В 4 кв. – 0,11%

Спрогнозируйте дополнительную потребность рабочих:

  1. поквартально и за год.
  2. для восполнения убыли рабочих.
Решение:

Рассчитаем численность рабочих на конец квартала Чркi и дополнительную потребность рабочих Ч доп.iпоквартально:

Чркi = 2 *Ч

срi – Чрнi

где Чсрi  — среднесписочная численность рабочих в i – ом квартале

Чрнi – численность рабочих на начало i-го квартала

Чдоп. i = Чркi – Чрнi

1 квартал:

Чpкi= 2 * 3200 – 2845 = 3555 чел.

Чдоп.i= 3555 – 2845 = 710 чел.

2 квартал:

Чpкi= 2 * 3400 – 3555= 3245 чел.

Чдоп.i= 3245 – 3555 = — 310 чел.

3 квартал:

Чpкi= 2 * 3600 – 3245 = 3955 чел.

Чдоп.i = 3955 – 3245 = 710 чел.

4 квартал:

Ч

pкi = 2 * 3800 – 3955= 3645 чел.

Чдоп.i= 3645 – 3955= — 310 чел.

Рассчитаем дополнительную потребность рабочих за год:

Чдоп. г. = 710 – 310 + 710 – 310 = 800 чел.

Рассчитаем среднегодовую численность рабочих:

Чср. г. = (3200 + 3400 + 3600 + 3800) / 4 = 3500 чел.

Рассчитаем количество выбывших рабочих по уважительным причинам за год:

Чвыб. раб.в %  = 2,6 + 1,67 + 0,1 + 0,11 = 4,48 %

Чвыб. = Чср. г. * Чвыб. раб.в % / 100

Чвыб. = 3500 * 4,48 / 100 = 157 чел.

Таким образом, для восполнения убыли необходимо 157 чел.

Ответ: дополнительная потребность в рабочих: 1 квартал = 710 чел., 2 квартал = — 310 чел., 3 квартал = 710 чел., 4 квартал = -310 чел., за год = 800 чел.; для восполнения убыли рабочих необходимо 157 чел.

Пример решения задачи 2.

Определить общий объем внешней торговли Республики Беларусь и сальдо торгового баланса на прогнозируемый период по следующим исходным данным.

Объем экспорта Республики Беларусь в страны СНГ в базисном периоде составил 2830, импорта 3180,  в страны дальнего зарубежья соответственно 2250 и 1980 млн. долларов.

На прогнозируемый период намечается увеличить экспорт в страны СНГ на 17,8%, импорт на 11,66%, в страны дальнего зарубежья объем экспорта сократится на 3%, а импорт увеличится на 5,7%.

Решение:

Рассчитаем объем экспорта в прогнозируемом периоде:

в снг

= 2830 + 2830 * 17,8 / 100 = 3333,74 млн. долл.

в далн. зар. = 2250 – 2250 * 3 / 100 = 2182, 5 млн. долл.

Рассчитаем объем импорта в прогнозируемом периоде:

в снг= 3180 + 3180 * 11,66 / 100 = 3550,788 млн. долл.

в дал. зар. = 1980 + 1980 * 5,7 / 100 = 2092,86 млн. долл.

Рассчитаем объем внешней торговли страны:

Qвнешн. торг.стр. = Qэ + Qи

Qвнешн. торг.стр. = 3333,74 + 2182,5 + 3550,788 + 2092,86 = 11159,888 млн. долл.

Рассчитаем торговый баланс страны:

ТБ = Qи – Qэ

ТБ = (3550,788 + 2092,86) – (3333,74 + 2182,5) = 5643,648 – 5516,24 = 127,408 млн. долл.

Торговый баланс имеет сальдо. Торговое сальдо — это годовой показатель (возможны квартальные и помесячные) сведения внешнеторговых сделок страны. Если торговый баланс имеет положительное сальдо, это означает, что в денежном эквиваленте (товарный объём переводится в денежный) товаров за границу (экспорт) было отправлено больше, чем получено из других стран (импорт).

Если сальдо отрицательно, то ввоз товаров преобладает над вывозом.

Согласно проведенным расчетам в стране в прогнозируемом периоде ожидается положительный торговый баланс, что говорит о спросе товаров данной страны на международном рынке, а также о том, что страна не потребляет всё то, что производит.

Если вы хотите получить более полную информацию заказать уникальную курсовую, контрольную или реферат оформите заявку на нашем сайте 910.by.

Общая характеристика дисциплины «Макроэкономическое планирование и прогнозирование»

1. Основы макроэкономического планирования и прогнозирования Тема 1. Общая характеристика дисциплины «Макроэкономическое

планирование и
прогнозирование»
1. Понятие научного и экономического
исследования. Уровни анализа экономики.
2. Предмет,
цели
и
задачи
учебной
дисциплины.
3. Методы изучения экономических явлений.
4. Классификация экономических показателей.
1

2. Вопрос 1.

Понятие научного и экономического исследования. Уровни анализа экономикиНаучное исследование – это сложный процесс
человеческой деятельности, в состав которого входят
• изучение сущности явлений,
• изучение закономерностей развития явлений,
• использование полученных результатов на практике.
Сущность
и
явление,
философские
категории,
отражающие всеобщие формы предметного мира и его
познание человеком. Сущность — это внутреннее
содержание предмета, выражающееся в единстве всех
многообразных и противоречивых форм его бытия;
явление — то или иное обнаружение (выражение)
предмета, внешние формы его существования.
2
Научное исследование — процесс изучения, эксперимента,
концептуализации и проверки теории, связанный с получением научных
знаний.
Виды научных исследований
ФУНДАМЕНТАЛЬНОЕ
ИССЛЕДОВАНИЕ,
предпринятое главным
образом, чтобы производить
новые знания независимо от
перспектив применения
ПРИКЛАДНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ – это вид
научных исследований, основная цель
которых — решение практических проблем.
Прикладные исследования опираются на
фундаментальные исследования, задачей
которых является познание объективных
законов, решение крупных проблем.
Прикладное исследование включает
постановку задачи, предварительный анализ
имеющейся информации, условий и методов
решения задач-аналогов, планирование и
организацию эксперимента, проведение
эксперимента, анализ и обобщение
полученных результатов, внедрение
полученных результатов в производство. 3
Экономические исследования
ИЗУЧЕНИЕ
процессов более
рациональной
организации
деятельности людей
в экономической
сфере
ПРИМЕНЕНИЕ
полученных
знаний для
качественной
реконструкции
экономики
4

5. Уровни анализа экономики

Мировая экономика
(супермакроэкономика)
Национальная экономика
(макроэкономика)
Объекты исследования в
дисциплине «МЭППИП»
Экономика отдельных сфер и
отраслей народного хозяйства
(мезоэкономика)
Экономика предприятий
(фирм)
Микроэкономика
Личная семейная экономика
5

6.

Вопрос 2. Предмет, цели и задачи учебной дисциплиныПредметом учебной дисциплины МЭПИП являются принципы и методы
макроэкономического прогнозирования, планирования и программирования.
Цель учебной дисциплины – сформировать первоначальные
профессиональные знания и умения в области прогнозно-плановой работы.
Задачи учебной дисциплины:
1. Овладение знаниями и умениями, включающими понятийный аппарат,
методологию и методику в области прогнозно-плановой работы.
2. Приобретение знаний и умений в области аналитической и научноисследовательской деятельности, что предусматривает способность:
-проводить анализ социально-экономических показателей России и мировой
экономики, выявлять тенденции изменения показателей;
– оценивать динамику показателей и формулировать обоснованные
выводы; – составлять обзоры и аналитические отчеты;
– строить простейшие стандартные экономико-математические прогнозные
модели;
– разрабатывать предложения по улучшению социально-экономических
показателей на уровне отдельных отраслей и сфер социальноэкономической деятельности РФ и с учетом тенденций развития мировой
экономики;
– проиводить прогнозные расчеты социально-экономических показателей
РФ.
6

7. Вопрос 3. Методы изучения экономических явлений

МЕТОДЫ
НАУЧНЫЕ ПРИЁМЫ
1.Исторический
Периодизация, детализация, моделирование и др.
2.Монографический
Изучение типичных единиц совокупности
3.ЭКОНОМИКОСТАТИСТИЧЕСКИЙ –
базовый метод при
изучении экономики
Группировки, средние и относительные
величины, динамика, индексы, корреляции,
дисперсии и др.
4.Балансовый
Коэффициенты взаимосвязи, МОБ и др.
5.Расчётноконструктивный
Выделение важного звена, поэлементные и
укрупнённые расчёты, экстраполяция и др.
6.Абстрактнологический
Индукция и дедукция, анализ и синтез, абстракция,
аналогия, формализация моделирование и др.
7.Экспериментальный
Нормирование, опыты и др.
8.Экономикоматематический
Экономико-математические модели
9.Социологический
Анкетирование, социологический опрос и др.
7

8. Вопрос 4. Классификация экономических показателей

Абсолютные
Относительные
Средние
Общие
Групповые
Индивидуальные
Плановые
Отчётные
КЛАССЫ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Качественные
Количественные
Натуральные
Стоимостные
Простые
Сложные
Статические
Динамические
Генеральные
Выборочные
8

ЧОУ ВО “ИСГЗ” – Факультет управления, экономики и права

Телефон:
+7(843) 292-09-19
Декан факультета:
Валиева Арина Рафаилевна,
кандидат юридических наук
E-mail:
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
 
Адрес:
420111, Республика Татарстан,
г. Казань, ул. Профсоюзная, д. 13/16 
Положение о факультете

 

Главной целью функционирования факультета является подготовка компетентных бакалавров по экономическим и гуманитарным направлениям подготовки, специалистов среднего звена обладающих специальными знаниями и навыками, позволяющими работать в условиях современного мира социально активных и способных к реализации своих возможностей.

Факультет управления экономики и права создан в сентябре 2017 года и является структурным подразделением института.

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ФАКУЛЬТЕТА:

  • Управление деятельностью входящих в состав факультета кафедр и предметно-цикловых комиссий (ПЦК) по реализации основных образовательных программ высшего образования и программ подготовки специалистов среднего звена;
  • Организация, координация и контроль учебной, методической, научной и воспитательной работы входящих в состав факультета кафедр и ПЦК;
  • Обеспечение качества образования, соответствующего современным потребностям гражданина и российского общества;
  • Воспитание высоконравственных, физически и духовно развитых членов общества с активной гражданской позицией.

 

В настоящее время в структуре факультета работают следующие кафедры и ПЦК: 

Юридическое отделение

  • Кафедра конституционного и административного права;
  • Кафедра теории и истории государства и права;
  • Кафедра гражданского права и процесса;
  • Кафедра уголовного права и процесса;
  • Кафедра предпринимательского права;
  • Кафедра международного и европейского права

 

Отделение управления и экономики

  • Кафедра философии и гуманитарных дисциплин;
  • Кафедра менеджмента;
  • Кафедра бухгалтерского учета и финансов;
  • Кафедра экономики и предпринимательства;
  • Кафедра государственного и муниципального управления;
  • Кафедра прикладной информатики и математики;
  • Кафедра перевода и теоретической лингвистики

 

Отделение среднего профессионального образования

  • ПЦК общеобразовательных и гуманитарных дисциплин;
  • ПЦК учётно-экономических дисциплин и дисциплин банковского дела;
  • ПЦК юридических дисциплин;
  • ПЦК гостиничного сектора

С.

А Логвинов, е.Г. Павлова макроэкономическое планирование и прогнозирование

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего профессионального образования

ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

(Финуниверситет)

Кафедра «Макроэкономическое регулирование»

МОСКВА 2011

УДК 338.26 (075.8) ББК 68.23Я73 Л69

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего профессионального образования

ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

(Финуниверситет)

С.А Логвинов, е.Г. Павлова макроэкономическое планирование и прогнозирование

Рекомендовано УМО в качестве учебного пособия

для студентов, обучающихся на бакалавров по направлению «Экономика»

МОСКВА 2011

Рецензенты: д. э.н., проф. З.А. Зельднер (ИЭ РАН), к.э.н. проф. В.Е. Корольков (Финансовый университетя)

Логвинов С.A., Павлова Е.Г.Макроэкономическое планирование и прогнозирование: Учебное пособие. М.: Финансовый университет, 2011.219с.

В пособии содержатся методические указания по использованию плановой и социально-экономической информации, характеризуется сущность и роль макроэкономического планирования и прогнозирования в регулировании рыночной экономики. В издании излагаются узловые проблемы прогнозирования социального развития общества, процессов взаимодействия общества и природы, научно-технического прогресса, эффективности общественного производства, темпов пропорций и структуры национальной экономики, а также возможности использования системы национальных счетов в стратегическом планировании динамики и структуры на­родного хозяйства. К каждой теме даются практические задания логического и расчетного характера.

Пособие предназначено для самостоятельной работы студентов и аспирантов, закрепления ими теоретических знаний, полученных на лекциях, в процессе изучения соответствующих учебных материалов, а также приобретения практических навыков при решении задач по макроэкономическим проблемам планирования и прогнозирования.

ISBN5-7942-0287-4

© Логвинов С.А.

© Павлова Е.Г.

© Финансовый университет, 2011

Оглавление Введение

Человек – существо разумное. Из окружающего животного мира он выделяется тем, что в своей повседневной деятельности всегда ставит перед собой вполне определенные цели на будущее и продумывает систему мер по их достижению. Это характерно как для личных, так и общественных аспектов его жизни.

Мыслительная и социальная деятельность людей, состоящая в принятии решений относительно будущего и обеспечивающая целенаправленную систематическую подготовку к нему получила название “планирование”. Планированием занимаются отдельные индивиды, организации людей, государство.

Планирование – это наука и определенная форма практической деятельности людей.

Планирование как наука – разновидность общественного разделения труда, состоящая в производстве новых знаний, касающихся предвидения того, что может произойти в определенный момент будущего, каких рубежей желательно достичь, какие и когда для этого нужно принять меры, сколько и каких ресурсов для этого потребуется.

Планирование как форма общественной практики представляет собой конкретную деятельность по разработке прогнозов, проектов программ и планов, обоснованию оптимальности их заданий, обеспечению возможности осуществления и проверки степени выполнения.

Планирование является современной моделью плановой работы различных субъектов деятельности в условиях рынка по подготовке управленческих решений, обеспечивающих их выживание в долгосрочной перспективе.

Предмет науки “Макропланирование и прогнозирование” («Планилогия») включает в себя исследование механизмов действия, возможности и путей использования в практической деятельности людей объективных законов развития общества.

Являясь важным инструментом повышения научной обоснованности и эффективности принимаемых решений всеми субъектами управления в рыночном хозяйстве, наука о планировании постоянно развивается и совершенствуется. Особенно большие задачи встают перед нею в настоящее время, когда в Российской Федерации осуществляется переход к инновационному развитию на основе комплексной модернизации всех сфер жизнедеятельности.

Изучение теории и практики планирования занимает особое место в подготовке экономистов, вооружении их пониманием того, что успех любой деятельности на всех уровнях управления неотделим от правильной организации плановой работы.

Овладение основами науки планирования формирует знание логики, принципов, методологических подходов к разработке прогнозов, программ, проектов планов, методов обоснования их оптимальности, обеспечения возможности выполнения и контроля за достигнутыми результатами на любом уровне – от местных органов власти, субъектов федерации, отраслей и межотраслевых комплексов до народного хозяйства страны в целом.

Для успешного изучения дисциплины требуется развитие и закрепление практических навыков обработки плановых и управленческих данных, отображения полученных результатов в табличной и (или) графической форме и анализа получаемых результатов. Эти задачи решаются студентами под руководством преподавателя на практических и семинарских занятиях, а также во в неаудиторное время в процессе освоения указанного курса.

Учебное пособие разработано в соответствии с программой дисциплины, утвержденной ректором Финуниверситета при Правительстве РФ. В нем отражены существующее законодательство Российской Федерации в области прогнозирования, программирования и проектирования, современный отечественный и зарубежный опыт.

При составлении задач использованы материалы российских статистических сборников, а также публикации периодической печати и сети Интернет. Вместе с тем все приводимые в них данные имеют иллюстративный характер.

В пособии содержатся два типа задач:

а) задачи, для решения которых необходим только логический анализ;

б) задачи, решение которых требует определенного объема вычислительных работ.

Перед их решением необходимо ознакомиться с методическими указаниями, содержащимися в каждой главе практикума, а также повторить теоретический материал соответствующих разделов лекций и учебных пособий.

Макроэкономическое планирование и прогнозирование – ИГСУ РАНХиГС

Цель дисциплины:
  • сформировать целостное представление о назначении и функциях планирования и прогнозирования в системе государственного управления социально-экономическим развитием страны и ее регионов.
Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

  • владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;
  • способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем;
  • способен на основе типовых методик и действующей нормативно-правовой базы рассчитать экономические и социально-экономические показатели, характеризующие деятельность хозяйствующих субъектов;
  • способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;
  • способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей.

В результате изучения дисциплины обучающиеся должны:

знать:

  • теоретические основы планирования и прогнозирования;
  • методы макроэкономического планирования и прогнозирования;
  • организацию процессов планирования и прогнозирования социального и экономического развития на федеральном, региональном, муниципальном, корпоративном и отраслевом уровнях;

уметь:

  • разбираться в особенностях разных видов макроэкономического планирования и прогнозирования на современном этапе развития РФ;
  • собирать, обрабатывать и анализировать статистическую информацию;
  • выбирать методы макроэкономического планирования и прогнозирования;
  • оценивать макроэкономическую ситуацию;
  • рассчитывать значения социально-экономических показателей; обосновывать решения социально-экономических проблем, возникающих при планировании сценария экономического развития страны;

владеть:

  • методами анализа и обоснования потребностей, целей, приоритетов социально-экономического развития страны и регионов;
  • навыками практического применения методов и технологий стратегического, индикативного планирования развития социальной и экономической сфер национального хозяйства;
  • навыками обобщения информации о тенденциях социально-экономического развития с позиций макроэкономического планирования и прогнозирования.

Объясняя мир с помощью макроэкономического анализа

Когда цена на продукт, который вы хотите купить, повышается, это сказывается на вас. Но почему цена повышается? Спрос больше предложения? Повышается ли стоимость из-за сырья, необходимого для его изготовления? Или это война в неизвестной стране, которая влияет на цену? Чтобы ответить на эти вопросы, нам нужно обратиться к макроэкономике.

Ключевые выводы

  • Макроэкономика – это отрасль экономики, изучающая экономику в целом.
  • Макроэкономика фокусируется на трех вещах: национальном производстве, безработице и инфляции.
  • Правительства могут использовать макроэкономическую политику, включая денежно-кредитную и фискальную политику, для стабилизации экономики.
  • Центральные банки используют денежно-кредитную политику для увеличения или уменьшения денежной массы и используют фискальную политику для корректировки государственных расходов.

Что такое макроэкономика?

Макроэкономика – это исследование поведения экономики в целом.Это отличается от микроэкономики, которая больше концентрируется на людях и на том, как они принимают экономические решения. В то время как микроэкономика изучает отдельные факторы, влияющие на индивидуальные решения, макроэкономика изучает общие экономические факторы.

Макроэкономика очень сложна, и на нее влияет множество факторов. Эти факторы анализируются с помощью различных экономических показателей, которые говорят нам об общем состоянии экономики.

Бюро экономического анализа США предоставляет официальную макроэкономическую статистику.

Макроэкономисты пытаются спрогнозировать экономические условия, чтобы помочь потребителям, компаниям и правительствам принимать более обоснованные решения:

  • Потребители хотят знать, насколько легко будет найти работу, сколько будет стоить покупка товаров и услуг на рынке или сколько может стоить получение займа.
  • Компании используют макроэкономический анализ, чтобы определить, будет ли рынок приветствовать расширение производства. Будет ли у потребителей достаточно денег, чтобы покупать товары, или товары будут лежать на полках и собирать пыль?
  • Правительства обращаются к макроэкономике при составлении бюджета, установлении налогов, определении процентных ставок и принятии политических решений.

Макроэкономический анализ в основном фокусируется на трех вещах – национальном производстве (измеренном валовым внутренним продуктом), безработице и инфляции, которые мы рассмотрим ниже.

Объяснение мира с помощью макроэкономического анализа

Валовой внутренний продукт (ВВП)

Выпуск, наиболее важное понятие макроэкономики, относится к общему количеству товаров и услуг, производимых страной, обычно известному как валовой внутренний продукт (ВВП). Эта цифра похожа на снимок экономики в определенный момент времени.

Говоря о ВВП, макроэкономисты обычно используют реальный ВВП, который учитывает инфляцию, в отличие от номинального ВВП, который отражает только изменения цен. Номинальный показатель ВВП выше, если инфляция растет из года в год, поэтому это не обязательно свидетельствует о более высоких уровнях производства, а только о более высоких ценах.

Единственный недостаток ВВП заключается в том, что информацию нужно собирать по прошествии определенного периода времени, а сегодняшняя цифра ВВП должна быть приблизительной.Тем не менее ВВП – это ступенька к макроэкономическому анализу. После того, как за определенный период времени будет собрана серия цифр, их можно будет сравнить, и экономисты и инвесторы смогут начать расшифровывать бизнес-циклы, которые состоят из периодов, чередующихся между происходящими экономическими рецессиями (спадами) и расширениями (подъемами). через некоторое время.

Отсюда мы можем начать смотреть на причины, по которым имели место циклы, которые, среди прочего, могут быть государственной политикой, поведением потребителей или международными явлениями.Конечно, эти цифры можно сравнивать и по экономике. Таким образом, мы можем определить, какие зарубежные страны являются экономически сильными или слабыми.

На основе того, что они узнали из прошлого, аналитики могут затем начать прогнозировать будущее состояние экономики. Важно помнить, что то, что определяет поведение человека и, в конечном итоге, экономику невозможно полностью спрогнозировать.

Уровень безработицы

Уровень безработицы говорит макроэкономистам, сколько людей из имеющегося пула рабочей силы (рабочей силы) не могут найти работу.

Макроэкономисты сходятся во мнении, что когда экономика становится свидетелем роста от периода к периоду, что отражается в темпах роста ВВП, уровни безработицы, как правило, низкие. Это связано с тем, что с ростом (реального) уровня ВВП мы знаем, что объем производства выше, и, следовательно, требуется больше рабочих, чтобы не отставать от более высоких уровней производства.

Инфляция как фактор

Третий главный фактор, на который обращают внимание макроэкономисты, – это уровень инфляции или скорость роста цен. Инфляция в основном измеряется двумя способами: с помощью индекса потребительских цен (ИПЦ) и дефлятора ВВП.ИПЦ показывает текущую цену выбранной корзины товаров и услуг, которая периодически обновляется. Дефлятор ВВП – это отношение номинального ВВП к реальному ВВП.

Если номинальный ВВП выше реального ВВП, мы можем предположить, что цены на товары и услуги росли. И ИПЦ, и дефлятор ВВП имеют тенденцию двигаться в одном направлении и отличаются менее чем на 1%.

Доходы до востребования и располагаемые доходы

В конечном итоге объем производства определяется спросом. Спрос исходит от потребителей (для инвестиций или сбережений, жилых и коммерческих), от правительства (расходы на товары и услуги федеральных служащих), а также от импорта и экспорта.

Однако сам по себе спрос не определяет, сколько будет произведено. Потребители не обязательно должны покупать то, что они могут себе позволить, поэтому для определения спроса необходимо также измерить располагаемый доход потребителя. Это сумма денег, оставшаяся для расходов и / или инвестиций после уплаты налогов.

Располагаемый доход отличается от дискреционного дохода, который представляет собой доход после уплаты налогов, за вычетом выплат для поддержания уровня жизни человека.

Чтобы рассчитать располагаемый доход, также необходимо определить размер заработной платы рабочего.Заработная плата является функцией двух основных компонентов: минимальной заработной платы, за которую будут работать сотрудники, и суммы, которую работодатели готовы платить, чтобы удержать сотрудника. Учитывая, что спрос и предложение идут рука об руку, уровень заработной платы будет страдать во время высокой безработицы и процветать, когда уровень безработицы низкий.

Спрос по своей сути определяет предложение (уровни производства), и будет достигнуто равновесие. Но для того, чтобы удовлетворить спрос и предложение, нужны деньги. Центральный банк страны (Федеральная резервная система США).S.) обычно вводит деньги в обращение в экономике. Сумма всего индивидуального спроса определяет, сколько денег необходимо экономике. Чтобы определить это, экономисты смотрят на номинальный ВВП, который измеряет совокупный уровень транзакций, чтобы определить подходящий уровень денежной массы.

Что может сделать правительство

Правительство может проводить макроэкономическую политику двумя способами. И денежно-кредитная, и фискальная политика являются инструментами, помогающими стабилизировать экономику страны.Ниже мы рассмотрим, как каждый из них работает.

Денежно-кредитная политика

Простым примером денежно-кредитной политики являются операции центрального банка на открытом рынке. Когда возникает необходимость увеличения денежной наличности в экономике, центральный банк покупает государственные облигации (денежная экспансия). Эти ценные бумаги позволяют центральному банку немедленно вливать в экономику наличные деньги. В свою очередь, процентные ставки – стоимость заимствования денег – снижаются, потому что спрос на облигации повысит их цену и снизит процентную ставку.Теоретически тогда больше людей и предприятий будут покупать и инвестировать. Спрос на товары и услуги будет расти, и, как следствие, увеличится объем производства. Чтобы справиться с ростом производства, уровень безработицы должен снизиться, а заработная плата повысится.

С другой стороны, когда центральному банку необходимо поглотить дополнительные деньги в экономику и снизить уровень инфляции, он будет продавать свои казначейские векселя. Это приведет к более высоким процентным ставкам (меньше займов, меньше расходов и инвестиций) и меньшему спросу, что в конечном итоге приведет к снижению уровня цен (инфляции) и снижению реального объема производства.

Фискальная политика

Правительство также может увеличить налоги или снизить государственные расходы, чтобы провести фискальное сокращение. Это снижает реальный объем производства, поскольку меньшие государственные расходы означают меньший располагаемый доход потребителей. И поскольку больше заработной платы потребителей пойдет на налоги, спрос также снизится.

Расширение бюджета со стороны правительства будет означать снижение налогов или увеличение государственных расходов. В любом случае результатом будет рост реального производства, потому что правительство будет стимулировать спрос за счет увеличения расходов.Тем временем потребитель с более высоким доходом будет готов покупать больше.

Правительство будет склонно использовать комбинацию как денежных, так и фискальных вариантов при разработке политики, касающейся экономики.

Итог

Эффективность экономики важна для всех нас. Мы анализируем экономику, прежде всего рассматривая национальный объем производства, безработицу и инфляцию. Хотя в конечном итоге направление экономики определяют потребители, правительства также влияют на нее посредством налогово-бюджетной и денежно-кредитной политики.

Решения для планирования спроса

улучшают прогнозирование за счет увеличения количества данных

Стратегический прогноз от LLamaosoft LLamasoft

Сегодня в компаниях делается гораздо больше прогнозов спроса, чем раньше – не только ежемесячно, но прогнозы, которые могут произойти, могут охватывать вероятные поставки на следующий день до периода времени, который может быть для решения, которое необходимо будет сделано через годы.Многие из этих прогнозов зависят от наличия дополнительных данных. Традиционно приложения для управления спросом использовали историю отгрузки заказов для составления прогнозов. Но постепенно добавлялись новые наборы данных, которые повышали точность прогнозов. Сегодня приложение для управления спросом действительно может стать решением для больших данных.

Рентабельность инвестиций в решения по управлению спросом достигается за счет уменьшения потребности в инвентаре для достижения целевого уровня обслуживания. По словам Тоби Бжозновски, директора по стратегии LLamasoft, общее правило гласит, что улучшение прогноза на 1% приводит к 2.Снижение на 5% количества запасов, которые необходимо держать.

Первое расширение набора данных было основано на передаче совместных данных в механизмы прогнозирования. Около двадцати лет назад было признано, что у продавцов и маркетологов есть важные данные, которые могут помочь улучшить прогноз спроса. Продавцы могли знать, что скоро упадет большой заказ. Маркетологи знали, когда будут проводиться акции. Синоптикам действительно нужно было знать эти вещи. Итак, были разработаны инструменты, которые помогли автоматизировать процесс получения информации от других отделов компании.

Когда компании только начинают свой путь, их прогнозы не основываются на детальных данных. Компания может начать с работы с агрегированными данными о том, сколько продуктов на региональном уровне и на уровне продуктового семейства может быть продано за определенный период. Затем менеджер цепочки поставок использует формулы разделения, чтобы дезагрегировать прогноз. Например, 80 000 ящиков колы, которые будут продаваться на Северо-Востоке, предположим, исходя из истории, что 40 000 ящиков будут обычными, 30 000 ящиков – диетическими и 10 000 – с вишневым вкусом.

Следующим этапом будет прогнозирование на уровне SKU на уровне распределительного центра. Это восходящий прогноз, в котором для планирования пополнения запасов используются исторические данные отгрузки SKU из каждого РД.

Еще больше данных необходимо для планирования от корабля до уровня . Здесь вместо того, чтобы прогнозировать, сколько всего SKU будет отправлено из DC, компания использует исторические данные, чтобы спрогнозировать, сколько SKU будет доставлено из этого DC в каждое местоположение магазина в этом регионе, которое поддерживается DC.

Для каждого этапа требуется примерно на порядок больше данных. Но к следующему этапу – использованию данных торговых точек (POS) для определения спроса – мы переходим на территорию больших данных. Здесь, например, компания может загрузить все данные о потреблении, в которых товарные единицы компании были проданы в конкретном магазине за последнюю неделю или даже за предыдущий день. Для определения спроса требуются репозитории сигналов спроса для очистки, обработки и обработки этих данных.

Соловьё объяснил мне на недавнем брифинге, что в приложениях управления спросом для данных событий необходимы библиотеки.Это особенно верно, когда компании переходят к стадии прогнозирования зрелости с учетом спроса. Я разговаривал с одним розничным продавцом Big Box, который заметил неожиданный всплеск продаж в определенное время года в определенных магазинах. Когда они копнули глубже, они обнаружили, что у них есть магазины, расположенные недалеко от колледжей. Когда ученики возвращаются в школу после летних каникул, продажи резко выросли, но только на определенные товары. Solvoyo объяснила, что их библиотека событий позволяет хранить и обновлять эти календари событий, чтобы события можно было включать в будущие прогнозы.

Революция данных продолжается! В 2017 году LLamasoft представила Demand Guru. Demand Guru имеет доступ к более чем 550 000 наборов данных по всем странам. Многие из этих наборов данных представляют собой отраслевые и макроэкономические данные. В библиотеке LLamasoft также есть данные о погоде для более чем 33 000 городов.

One Automotive OEM использует это решение для улучшения своих 5–10 прогнозов стратегического планирования в отношении того, сколько внедорожников, седанов и грузовиков им нужно будет произвести в регионах по всему миру. Многие из ключевых факторов, повышающих точность прогнозов для этого OEM-производителя, основаны на наборах экономических данных, взятых из библиотеки LLamasoft.Два ключевых фактора прогноза включают располагаемый доход и отношение долга домохозяйств к ВВП. Макроэкономические факторы и машинное обучение значительно снизили уровень ошибок прогнозов на уровне всей отрасли. Как и в случае измерения спроса, для использования этих экономических данных требуется инструмент для очистки и обработки этого набора больших данных. LLamasoft также создала этот инструмент.

Как для определения спроса, так и для использования наборов экономических данных машинное обучение необходимо для сортировки множества факторов, вызывающих рост или сокращение спроса, и сосредоточения на действительно важных драйверах.

Совсем недавно специалисты по прогнозированию спроса начали использовать данные о погоде и настроениях. Данные об настроениях основаны на положительных или отрицательных вещах, которые потребители говорят о продуктах или компаниях в социальных сетях. Есть поставщики, которые предоставляют инструменты для получения этих неструктурированных данных о настроениях и их оценки. Процесс оценки данных превращает их в структурированные данные, которые может использовать механизм прогнозирования. Затем эти данные могут быть введены в систему управления спросом. Использование настроений и данных о погоде в отрасли все еще находится на предварительной стадии.По общему мнению, эти наборы данных несколько улучшат краткосрочные прогнозы.

В заключение, в 20-летнем путешествии по улучшению прогнозирования спроса, свидетелем которого я стал, два наиболее эффективных набора данных, которые я видел, – это данные измерения спроса (POS) и данные экономических временных рядов. Оба набора данных значительно повышают точность прогнозов. Определение спроса улучшает прогнозы в краткосрочной перспективе. Экономические и отраслевые данные имеют большее влияние на долгосрочные прогнозы.К сожалению, очень немногие компании достигли уровня зрелости, на котором они используют то же самое.

Консенсус-прогнозов в бизнес-планировании

Для пользователей прогнозной информации при планировании компании сложный инвестиционный климат сделал еще более важным получение точных и своевременных оценок настроений и регулярный мониторинг изменений. Морские перевозки – насыпные, танкерные и генеральные грузы – чувствительны к деловому циклу из-за затрат на расширение инфраструктуры и неопределенности в условиях грузоперевозок.Основываясь на прогнозах краткосрочного и долгосрочного роста, необходимы исследования осуществимости новых проектов, поскольку менеджеры формируют представления об ожидаемом спросе и поставках материалов из одного порта в другой.

Стоимость фрахта, которая сильно различается по маршрутам и подвержена дисбалансу направлений, очень важна. Минеральные ресурсы, как правило, географически удалены от места их переработки, и перевозчики часто возвращаются пустыми в исходные порты отгрузки после того, как их груз выгружен в пункте назначения.Железная руда, например, перевозится большими специализированными судами в основном из Бразилии в Европу, Китай и Японию, а из Австралии в Китай и Японию.

Основной проблемой, с которой сталкиваются судовладельцы, является длительный промежуток времени между подписанием нового контракта на строительство и фактической доставкой судна, учитывая альтернативные издержки и риски, связанные с первоначальными инвестициями. Некоторые судоходные компании были вынуждены отменить заказы на новые суда из-за увеличения пропускной способности морских перевозок в отрасли после глобального экономического спада.Излишне говорить, что способность определять предполагаемый спад и последующий подъем относительно рано в бизнес-цикле может означать разницу между успехом проекта и провалом.

Консенсусный подход

Прогнозирование – наука неточная. Кроме того, конкурентный характер бизнеса макроэкономических прогнозов создал непреодолимую проблему выбора, поскольку от пользователей прогнозов требуется отличать хорошие оценки от плохих. Противоречивые прогнозы отдельных прогнозистов частично отражают лежащие в основе предположения, методологии и теории, особенно во времена повышенной глобальной неопределенности.Эти идеи сложны и в значительной степени несущественны для неспециалиста. Альтернативой принятию прогноза отдельных прогнозистов является использование консенсусного прогноза группы независимых прогнозистов.

Помимо уменьшения проблемы выбора, подход на основе консенсуса привлекателен, поскольку он не основывается на едином взгляде на экономику. Кроме того, он пытается ограничить прогнозируемый риск и уловить информацию, содержащуюся в ряде прогнозов. Следующие пункты являются некоторыми из интуитивных преимуществ, которые обеспечивают консенсус-прогнозы:

  • Простота сравнения: опросы можно проводить ежемесячно для набора узко определенных переменных, которые проверяются экономистами Consensus Economics.
  • Диапазоны прогнозов: максимумы и минимумы, окружающие оценку центрального консенсусного прогноза, могут использоваться в качестве индикаторов риска или «менее вероятных» сценариев для ожидаемого пути переменной в течение этого периода.
  • Своевременность: опросы на основе консенсус-прогнозов проводятся регулярно, в основном на ежемесячной основе, чтобы учесть самые последние политические и экономические события. Таким образом, тенденции или поворотные моменты в консенсусе могут быть легко обнаружены на ранней стадии.
Точность прогноза

Результаты консенсусных прогнозов вызвали большой интерес в последние десятилетия, особенно после того, как ученые опубликовали множество статей о точности прогнозов.Виктор Зарновиц, ведущий исследователь бизнес-циклов, и Стивен Макней из Федерального резервного банка Бостона отдельно обнаружили, что показатель консенсуса в целом был более точным, чем индивидуальные прогнозы для ряда переменных. Рой Батчелор из Cass Business School пришел к выводу, что консенсусные прогнозы превзошли прогнозы МВФ и ОЭСР в 1990-х годах, в то время как более поздние исследования шведских и чешских национальных банков также дополняют консенсусный подход. Ясно, однако, что у любого продукта прогноза есть недостатки, и было бы ошибкой полагать, что консенсус (или любой другой прогноз) предлагает единственное решение проблем, стоящих перед менеджерами по планированию.Все данные прогноза следует использовать с осторожностью. Довольно часто взгляд на причины, лежащие в основе прогнозных оценок, позволяет лучше судить об экономических перспективах.

Консенсус-прогнозы энергетики и металлов

В дополнение к консенсусным прогнозам основных макроэкономических показателей, включая рост ВВП, промышленное производство и инфляцию, для стран Большой семерки и Западной Европы, Азиатско-Тихоокеанского региона, Восточной Европы и Латинской Америки (охватывающих более 80 стран), Consensus Economics регулярно проводит обзоры курсов валют и цен на сырьевые товары.Что касается энергии и металлов, прогнозы номинальных цен регулярно собираются на следующие 8 кварталов и годовые оценки на следующие десять лет (с 2012 по 2022 год по данным опроса, проведенного в декабре 2012 года). Также включена оценка цен в реальном выражении (с поправкой на инфляцию) за 5-10 лет, поскольку она полезна при анализе осуществимости проекта и других долгосрочных инвестиционных решениях.

Заключение

Менеджерам по планированию требуется соответствующее, надежное представление о перспективах мировой экономики, чтобы снизить риски, связанные с оценкой инвестиционных возможностей.Сможет ли экономика США успешно преодолеть финансовый кризис и предотвратить рецессию в 2013 году? Каковы перспективы ВВП для китайской экономики при ее новых лидерах? Как глубокая рецессия на периферии повлияет на рост в ядре еврозоны? Хотя консенсусные прогнозы могут не давать наилучших оценок в любой конкретный момент времени, чтобы помочь ответить на эти вопросы, многие академические исследования показали, что их трудно улучшить в течение длительного периода.

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Прогнозирование и эконометрические модели – Econlib

Эконометрическая модель – один из инструментов, которые экономисты используют для прогнозирования будущего развития экономики. Проще говоря, эконометристы измеряют прошлые отношения между такими переменными, как потребительские расходы, доход домохозяйства, налоговые ставки, процентные ставки, занятость и т. Д., А затем пытаются спрогнозировать, как изменения одних переменных повлияют на будущее поведение других.

Прежде чем эконометристы смогут произвести такие расчеты, они обычно начинают с экономической модели, теории взаимодействия различных факторов в экономике друг с другом.Например, представьте, что экономика состоит из домохозяйств и коммерческих фирм, как показано на рисунке 1. Домохозяйства предоставляют коммерческим фирмам трудовые услуги (например, портные, бухгалтеры, инженеры и т. Д.) И получают заработную плату от коммерческих фирм в обмен на их труд. Используя услуги по трудоустройству, предприятия производят различную продукцию (одежду, автомобили и т. Д.), Которые доступны для покупки. Домохозяйства, используя доходы, полученные от их трудовых услуг, становятся потребителями, покупающими продукцию.Продукция, производимая предприятиями, попадает в домохозяйства, а выплаты по заработной плате возвращаются предприятиям в обмен на продукты, которые покупают домохозяйства.

Эта цепочка событий, как показано видами деятельности под номерами 1–5 на Рисунке 1, представляет собой описание или схематическую модель функционирования экономики частного предприятия. Он явно неполный. Нет ни центрального банка, поставляющего деньги, ни банковской системы, ни правительства, взимающего налоги, строительства дорог или обеспечения образования или национальной обороны.Но основные элементы частного сектора экономики – работа, производство и покупка продуктов и услуг – представлены в удобной форме на Рисунке 1.


Рисунок 1.



Схематическая модель на Рисунке 1 имеет определенные недостатки, когда речь идет о представлении таких величин, как размер заработной платы и выплаты заработной платы или количество произведенных автомобилей. Для более удобного представления величин экономисты используют математическую модель, набор уравнений, описывающих различные отношения между переменными.Рассмотрим закупку продукции домашними хозяйствами, показанную как действие 4 на рисунке 1. Если W – это величина заработной платы домашних хозяйств, а C – расходы домашних хозяйств на одежду, тогда уравнение C = 0,12 Вт. утверждает, что домохозяйства тратят 12 процентов своей заработной платы на одежду. Уравнение также может быть построено для представления покупок домохозяйствами автомобилей или любых других товаров и услуг. Действительно, каждое из действий, изображенных на Рисунке 1, можно представить в виде уравнения.Для этого может потребоваться сочетание экономической теории, основных экономических фактов о конкретной экономике и математической сложности; но когда это будет сделано, результатом будет математическая или количественная экономическая модель, которая является всего лишь одним важным шагом от эконометрической модели.

В уравнении для покупки одежды C = 0,12 Вт, «12 процентов» было выбрано исключительно в иллюстративных целях. Но если модель должна сказать что-нибудь полезное о сегодняшней американской экономике, она должна содержать числа (эконометристы и другие, применяющие аналогичные статистические методы, называют такие числа «параметрами»), которые описывают, что на самом деле происходит в реальном мире.Для этого мы должны обратиться к соответствующим историческим данным, чтобы выяснить, какой процент семейного дохода американцы обычно тратят на одежду.

Столбец «Итого» в таблице 1 показывает процент дохода (после уплаты налогов), который американцы потратили на одежду (включая обувь) за каждый год 1995–2002 годов. Сразу очевиден факт: 12 процентов – это далеко. Если бы его оставили в модели, это привело бы к существенному завышению оценок покупок одежды и было бы бесполезно для понимания или прогнозирования поведения в американской экономике.Значение, близкое к 4,21 процента, среднему из годовых значений в столбце «Всего», более точно отразит общие годовые расходы на одежду и обувь как процент от дохода семьи в Соединенных Штатах.



Таблица 1 Расходы на одежду и обувь, 1995-2002 гг.


% семейного дохода
Год Всего Всего – 100
1995 4.5 2,6
1996 4,4 2,6
1997 4,3 2,6
1998 4,2 2,7
1999 4,3 2,8
2000 4,1 2,7
2001 4,0 2,6
2002 3,9 2.6
Среднее значение 4,21 2,65


Однако более внимательный взгляд на факты показывает, что 4,21% не могут адекватно отражать реальное поведение. В доходах домохозяйств, затрачиваемых на одежду и обувь, наблюдались существенные годовые колебания – от 4,5% до 3,9%. Более того, по всей видимости, наблюдается тенденция к снижению: более высокие проценты приходятся на середину 1990-х годов, а меньшие – в последнее время.Эти возражения устраняются с помощью следующей простой статистической процедуры. Начните с общих годовых расходов на одежду и обувь, вычтите 100 миллиардов долларов, а затем рассчитайте баланс – годовые расходы на одежду и обувь сверх первых 100 миллиардов долларов – как процент от дохода семьи. Столбец под заголовком «Всего – 100» в Таблице 1 показывает результат – очень удовлетворительный результат с небольшими годовыми колебаниями, составляющими около 2,65 процента, и без явной тенденции во времени.

Вы можете задаться вопросом, что представляет собой вычитание 100 миллиардов долларов.Вот полезный способ подумать об этом. В 1995–2002 годах население США составляло в среднем 277,6 миллиона человек. Таким образом, значение в 100 миллиардов долларов представляет собой округленное число 360 долларов на человека (100 миллиардов долларов, разделенные на 277,6 миллиона человек). Факты в таблице 1 показывают, что расходы на одежду и обувь в среднем около 360 долларов на человека в год являются базовой или минимально приемлемой суммой в Соединенных Штатах в наши дни. После того, как этот минимум будет учтен, дополнительные покупки одежды и обуви составят 2.65 процентов дохода домохозяйства.

Другими словами, американцы тратят больше на одежду и обувь, чем выше доход их семьи, но они тратят не менее 100 миллиардов долларов в год. И лучший прогноз из общей суммы, которая будет потрачена: 100 миллиардов долларов плюс дополнительных 2,65 процента дохода семьи. В форме уравнения это представлено как C = 100 + 0,0265 W, что значительно отличается от C = 0,12 W , с которого мы начали. Дело в том, что значение параметра 100 и.0265 в уравнении одежды были определены с использованием соответствующих данных – это то, что дает нам основания полагать, что уравнение говорит что-то значимое об экономике. Использование данных для определения или оценки всех значений параметров в модели является критическим шагом, который превращает математическую экономическую модель в эконометрическую модель.

Эконометрическая модель считается законченной, если она содержит ровно столько уравнений, чтобы предсказать значения всех переменных в модели. Уравнение C = 100+.0265 W, , например, предсказывает C , если известно значение W . Таким образом, где-то в модели должно быть уравнение, которое определяет W. Если все такие логические связи были выполнены, модель завершена и, в принципе, может быть использована для прогнозирования экономики или для проверки теорий о ее поведении.

На самом деле, ни одна эконометрическая модель никогда не бывает по-настоящему полной. Все модели содержат переменные, которые модель не может предсказать, поскольку они определяются силами «вне» модели.Например, реалистичная модель должна включать в себя подоходный налог с населения, взимаемый государством, поскольку налоги представляют собой клин между валовым доходом, полученным домохозяйствами, и чистым доходом (который экономисты называют располагаемым доходом), доступным для расходов домохозяйств. Собираемые налоги зависят от налоговых ставок, установленных законодательством о подоходном налоге. Но налоговые ставки определяются правительством в рамках его фискальной политики и не объясняются моделью. Если модель будет использоваться для прогнозирования экономической активности на несколько лет вперед, эконометрист должен включить ожидаемые будущие налоговые ставки в информационную базу модели.Это требует предположения о том, изменит ли правительство будущие ставки налога на прибыль, и если да, то когда и в какой степени. Аналогичным образом, модель требует предположения о денежно-кредитной политике, которую будет проводить центральный банк (Федеральная резервная система в США), а также предположений о множестве других таких «вне модели» (или экзогенных) переменных в чтобы спрогнозировать все «внутренние» (или эндогенные) переменные модели.

Потребность эконометриста в использовании наилучших доступных экономических суждений о «внешних» факторах является неотъемлемой частью экономического прогнозирования.Таким образом, экономический прогноз, основанный на эконометрии, может быть ошибочным по двум причинам: (1) неверные предположения о «внешних» или экзогенных переменных, которые называются ошибками ввода; или (2) эконометрические уравнения, которые являются лишь приближением к истине (обратите внимание, что покупка одежды сверх минимума не составляет ровно 2,65 процента дохода домохозяйства каждый год). Отклонения от предсказаний этих уравнений называются модельными ошибками.

Большинство эконометрических прогнозистов считают, что экономическая оценка может и должна использоваться не только для определения значений экзогенных переменных (очевидное требование), но и для уменьшения вероятного размера ошибки модели.Буквально, уравнение C = 100 + 0,0265 W означает, что «любое отклонение покупок одежды от 100 плюс 2,65 процента дохода домохозяйства должно рассматриваться как случайное отклонение от нормального или ожидаемого поведения» – одно из тех, которые по своей природе непредсказуемы. капризы человеческого поведения, которые постоянно сбивают с толку социологов, экономистов и других людей, пытающихся прогнозировать социально-экономические события.

Экономический прогнозист должен быть готов ошибиться из-за непредсказуемой ошибки модели.Но действительно ли все ошибки модели непредсказуемы? Предположим, прогнозист читает отчеты, которые указывают на необычно благоприятную реакцию потребителей на последние стили в одежде. Предположим, на этой основе прогнозист полагает, что в следующем году закупки одежды, вероятно, превысят обычный минимум примерно на 3 процента, чем обычные 2,65 процента дохода домохозяйства. Должен ли прогнозист игнорировать это обоснованное мнение о том, что продажи одежды вот-вот «взлетят», и тем самым давать прогноз, который, как ожидается, окажется неверным?

Ответ зависит от цели прогноза.Если цель чисто научная – определить, насколько точно хорошо построенная модель может прогнозировать, ответ должен быть следующим: игнорировать внешнюю информацию и оставить модель в покое. Если цель более прагматическая – использование наилучшей доступной информации для создания наиболее информативного прогноза, ответ должен быть следующим: включить внешнюю информацию в модель, даже если это означает эффективное «стирание» значения параметра .0265 и его замену. с 0,0300 при составлении прогноза на следующий год.Одно время введение таких «постоянных корректировок» прогнозов считалось совершенно ненаучным. В наши дни многие исследователи считают такое поведение неизбежным в социальной науке экономического прогнозирования и начали изучать, как лучше всего – с научной точки зрения – использовать такую ​​внешнюю информацию.

Большая часть мотивации попыток определить наиболее точно описательную экономическую модель, попыток определить значения параметров, наиболее точно отражающих экономическое поведение, и их сочетания с наилучшей доступной внешней информацией проистекает из желания составлять точные прогнозы.К сожалению, о точности экономического прогноза судить непросто; просто слишком много аспектов деталей и интереса. Один пользователь прогноза может больше заботиться о валовом внутреннем продукте (ВВП), другой – об экспорте и импорте, а третий – в основном об инфляции и процентных ставках. Таким образом, один и тот же прогноз может предоставить очень полезную информацию для одних пользователей, вводя в заблуждение других.

При отсутствии чего-либо явно превосходящего, наиболее распространенным показателем качества макроэкономического прогноза является то, насколько точно он предсказывает рост реального ВВП.Реальный ВВП является наиболее всеобъемлющим сводным показателем всех готовых товаров и услуг, производимых в географических границах страны. Для многих целей очень важно знать, с определенным временем заблаговременно, следует ли ожидать, что реальный ВВП будет расти быстрыми темпами (быстро развивающаяся экономика с темпами роста выше 4 процентов), замедляться или ускоряться по сравнению с недавним поведением. , или спад (слабая экономика с темпами роста ниже 1 процента или даже рецессионная экономика с отрицательными темпами роста).Информация, содержащаяся на Рисунке 2, может быть использована для оценки в только что указанном обобщенном виде о точности эконометрического прогнозирования, достигнутой Исследовательским семинаром по количественной экономике (RSQE) Мичиганского университета за последние три с лишним десятилетия.

Проект прогнозирования RSQE, начатый в 1950-х годах, является одним из старейших в США. На Рисунке 2 сравнивается фактическое процентное изменение реального ВВП (темп роста экономики) для каждого года с 1971 по 2003 год с прогнозом RSQE, опубликованным в ноябре предыдущего года.Есть несколько способов охарактеризовать качество записи прогноза RSQE. Хотя прогнозы не учитывали фактическое процентное изменение в среднем всего на 1,1 процентного пункта (измеряемого средней ошибкой прогноза без учета знака), ошибка прогноза была всего лишь 0,5 процентного пункта или меньше в тринадцать из тридцати трех показанных лет. . С другой стороны, за шесть лет ошибки прогнозов составили 2 процентных пункта и более, а для 1982 и 1999 годов ошибки прогнозов составили 3,1 и 3,0 процентных пункта, соответственно.Но, несмотря на некоторые относительно большие ошибки, никогда не было года бума, когда RSQE прогнозировал, что это будет слабый год; никогда не бывает слабым годом, который RSQE прогнозирует как год бума; и всего несколько случаев – совсем недавно, в 1999 и 2001 годах, – когда прогноз действительно пошел «неверным путем» в том смысле, что он сильно упустил из виду, будут ли темпы роста экономики увеличиваться или уменьшаться по сравнению с темпами роста предыдущего года.

До сих пор обсуждение было сосредоточено на так называемой структурной эконометрической модели.То есть эконометрист использует смесь экономической теории, математики и информации о структуре экономики для построения количественной экономической модели. Затем эконометрист обращается к наблюдаемым данным – фактам – для оценки неизвестных значений параметров и превращения экономической модели в структурную эконометрическую модель. Термин «структурный» относится к тому факту, что модель получает свою структуру или спецификацию из экономической теории, с которой начинает эконометрист. Например, идея о том, что расходы на одежду и обувь определяются доходом домохозяйства, исходит из ядра экономической теории.

Экономические теории сложны и неполны. Для иллюстрации:

Зависит ли расход на одежду в этом году только от дохода в этом году или также от структуры доходов в последние годы?

Сколько лет «недавно»?

Разве другие переменные, такие как цена одежды по сравнению с другими потребительскими товарами, тоже не имеют значения?

Эта ситуация делает гораздо более трудным, чем предполагалось до сих пор, определение экономической модели, с которой нужно начать, чтобы завершить структурную эконометрическую модель для использования в прогнозировании.В последние годы эконометристы обнаружили, что можно делать экономические прогнозы, используя более простую, неструктурную процедуру, не теряя при этом большой точности прогнозов. Хотя более простая процедура связана со значительными затратами, эти затраты не проявляются в обычном процессе прогнозирования. Это будет объяснено после быстрого введения в альтернативную процедуру, известную как «прогнозирование временных рядов».

Идея прогнозирования временных рядов легко объясняется с помощью рисунка 3, на котором показаны ежегодные изменения в расходах на одежду и обувь, начиная с 1981 и

.

Рисунок 2 Точность прогноза RSQE: рост реального ВВП, 1971-2003 гг.Прогноз RSQE за предыдущий ноябрь)




Диаграмма 3 Расходы на одежду и обувь, изменения из года в год, 1981-2002 гг.



до 2002 года. Горизонтальная линия отмечает среднегодовое изменение в 8,8 миллиарда долларов.

Большинство изменений от года к году находятся в диапазоне от 4,4 до 13,2 млрд долларов, и только одно изменение, изменение от 2001 года, выходит далеко за пределы этого диапазона. Другими словами, изменения от года к году выглядят стабильными.Некоторые из них превышают 8,8 миллиардов долларов, а некоторые – ниже; В 1983–1988 годах произошла череда изменений, стоимость которых составила около 11 миллиардов долларов, но это было необычно. Чаще всего изменение за один год является небольшим ориентиром для изменения в следующем году, поскольку изменения слишком быстро меняются. Таким образом, правило прогнозирования, согласно которому расходы на одежду и обувь в следующем году будут на 8,8 миллиарда долларов больше, чем в этом году, имеет смысл. И в этом для этого простого случая суть прогнозирования временных рядов. Внимательно посмотрите на историческое поведение интересующей переменной, и если это поведение характеризуется некоторой стабильностью, придумайте количественное описание этой стабильности и используйте его для построения прогноза.

Не всегда легко «увидеть» стабильность, на которую можно рассчитывать для получения надежного прогноза, и специалисты по эконометрике разработали сложные процедуры, чтобы выявить стабильность и измерить ее. В целом процедура временного ряда и процедура структурной модели, кажется, дают сравнительно хорошие или плохие прогнозы на год или два в будущем. Но процедура временного ряда имеет явное преимущество в том, что она намного проще. Мы можем прогнозировать расходы на одежду и обувь, не беспокоясь о теоретической взаимосвязи между расходами и семейным доходом.Его не нужно указывать, и его параметры не нужно оценивать; просто сосредоточьтесь на самой переменной одежды.

Итак, в чем заключаются значительные затраты на использование процедуры прогнозирования временных рядов? Они исходят из того, что процедура дает числовой ответ и ничего больше. Если пользователь прогноза – например, производитель одежды – спрашивает, почему в прогнозе указано, что он делает, эконометрист по временным рядам может ответить только: «Потому что именно так в прошлом вели себя расходы на одежду», а не « Потому что доход домашних хозяйств резко вырастет в ответ на стимулирующую денежно-кредитную политику, которая проводится с целью.. . » Короче говоря, в анализе вообще нет экономики. Если бы это было так, пользователь мог бы ответить: «Это имеет смысл; Планирую по прогнозу »; или, в качестве альтернативы: «Я думаю, что этот прогноз слишком хорош, чтобы быть правдой, потому что я убежден, что экспансионистская денежно-кредитная политика вот-вот будет отменена, и поэтому я брею прогноз в своем планировании». Прогнозирование временных рядов оставляет пользователя «в подвешенном состоянии»: просто возьми или оставь.

Поскольку многие прогнозисты работают со структурными моделями, пользователи могут получать не только различные численные прогнозы, но и экономический анализ, который сопровождает и оправдывает или объясняет каждый прогноз.Пользователь, который должен действовать на основе прогноза и может выбирать среди доступных альтернативных прогнозов, несомненно, получает гораздо больше информации, когда эти прогнозы имеют структурную экономическую основу.

Наконец, и в связи с предыдущим обсуждением, структурные модели – это «единственная игра в городе», когда дело доходит до важной области эконометрического анализа политики или других расчетов «что, если». Таким образом, базовый прогноз может быть рассчитан с использованием структурной эконометрической модели и лучшей информации, доступной прогнозисту.А затем кто-то спрашивает: «Что, если Конгресс повысит ставку подоходного налога на пять процентных пунктов?» Затем это единственное возмущение накладывается на исходный расчет, и прогноз пересчитывается, чтобы показать оценку модели воздействия на экономику предполагаемого изменения в налогово-бюджетной политике правительства.

Экономисты обычно используют такие расчеты в процессе консультирования предприятий и государственных структур. Практическая значимость таких приложений зависит от того, насколько хорошо структура модели отражает экономическое поведение, которое является центральным для задаваемого вопроса «а что, если».Все модели – всего лишь приближения к реальности; вопрос в том, достаточно ли хороша аппроксимация данной модели для решения поставленного вопроса. Таким образом, повышение точности структурных моделей является очень важной задачей. Пока пользователи моделей спрашивают «а что, если», структурные эконометрические модели будут продолжать использоваться и полезны.


Об авторе

Сол Х. Хайманс – заслуженный профессор экономики и статистики и директор исследовательского семинара по количественной экономике в Мичиганском университете.


Дополнительная литература

Хоури, Э. Филип, Сол Х. Хайманс и Майкл Р. Донихью. «Объединение ежемесячных и квартальных прогнозов: опыт работы с MQEM». Journal of Forecasting 10 (май 1991 г.): 255–268.

Хайман, Сол Х., Джоан П. Крейри и Джанет К. Вулф. «Экономический прогноз США на 2004–2005 годы». В The Economic Outlook for 2004, Proceedings of the Fifty first Annual Conference on Economic Outlook, Ann Arbor, Mich., 2004. Стр. 1–84.

Кеннеди, Питер. Руководство по эконометрике. 5 изд. Кембридж: MIT Press, 2003. Особенно главы. 18 и 19.

Кляйн, Лоуренс Р., изд. Сравнительная характеристика эконометрических моделей США. Oxford: Oxford University Press, 1991. Особенно гл. 1, 3, 10, 11 и 12.

Кляйн, Лоуренс Р. и Ричард М. Янг. Введение в эконометрическое прогнозирование и модели прогнозирования. Лексингтон, Массачусетс: Lexington Books, 1980.

»PI +

PI + – лучшее программное решение для проведения динамического анализа макроэкономического воздействия государственной политики. В качестве нашей флагманской модели PI + специализируется на создании реалистичных годовых оценок общих местных, региональных и национальных эффектов любой конкретной политической инициативы.

Используя широкий спектр переменных политики для представления оцениваемой политики, явная структура модели REM помогает пользователю интерпретировать прогнозируемые экономические и демографические эффекты.Модель может быть откалибрована для любой субнациональной области для анализа и прогнозирования политики и доступна в конфигурациях для одной или нескольких областей. Каждая откалиброванная территория (или регион) имеет экономические и демографические переменные, чтобы проверить влияние любой политики на местную экономику.

Моделирование моделирования позволяет оценить комплексные экономические и демографические эффекты в рамках широкомасштабных инициатив, таких как: анализ экономического воздействия; политика и программы экономического развития, инфраструктуры, окружающей среды, энергетики и природных ресурсов.

PI + используется правительственными учреждениями (включая правительства большинства штатов США), консалтинговыми фирмами, некоммерческими организациями, университетами и коммунальными предприятиями. Статьи об уравнениях модели и результатах исследований были опубликованы в профессиональных национальных журналах, включая American Economic Review, The Review of Economic Statistics, Journal of Regional Science и International Regional Science Review.

Ernst & Young
Национальная образовательная ассоциация
Министерство торговли Северной Каролины
Sandia National Laboratories
Южный береговой округ по управлению качеством воздуха
9048 Департамент контроля долины Техаса, Техасский университет
9048 of Michigan
Департамент администрации и информации штата Вайоминг

Прогноз спроса с использованием различных подходов к анализу данных | Андрей Щур

Наука о данных в прогнозировании спроса

Фото Джесс Бейли на Unsplash

В этом рассказе я хотел бы сделать обзор распространенных методов и структур обработки данных для создания модели прогноза спроса.

Прежде всего, давайте определимся, что такое прогнозирование спроса и какое влияние оно оказывает на бизнес. Вики сказал: « Прогнозирование спроса – это область прогнозной аналитики, которая пытается понять и спрогнозировать потребительский спрос, чтобы оптимизировать решения о поставках корпоративной цепочкой поставок и управлением бизнесом».

Существует несколько типов прогноза спроса:

  • Краткосрочный (Выполняется на краткосрочный период от 3 месяцев до 12 месяцев.В краткосрочной перспективе учитывается сезонная структура спроса и влияние тактических решений на потребительский спрос.)
  • Среднесрочные и долгосрочные (Обычно это выполняется в течение более 12 месяцев до За 24 месяца (36–48 месяцев в некоторых компаниях). Долгосрочное прогнозирование способствует планированию бизнес-стратегии, планированию продаж и маркетинга, финансовому планированию, планированию мощностей, капитальным затратам и т. Д.)
  • Внешний макроуровень (Этот тип прогнозирования имеет дело с более широкими рыночными движениями, которые зависят от макроэкономической среды.Внешнее прогнозирование выполняется для оценки стратегических целей бизнеса, таких как расширение продуктового портфеля, выход на новые клиентские сегменты, технологические сбои, изменение парадигмы в поведении потребителей и стратегии снижения рисков.)
  • Внутренний бизнес-уровень (Этот тип прогнозирования касается внутренних операций предприятия, таких как категория продукта, отдел продаж, финансовое подразделение и производственная группа. Это включает годовой прогноз продаж, оценку себестоимости, маржу чистой прибыли, денежный поток и т. Д.)
  • Пассивный (Выполняется для стабильных предприятий с очень консервативными планами роста. Простые экстраполяции исторических данных выполняются с минимальными предположениями.)
  • Активный (Выполняется стремится к масштабированию и диверсификации бизнеса с агрессивными планами роста с точки зрения маркетинговой деятельности, расширения продуктового портфеля и учета деятельности конкурентов и внешней экономической среды.)

Почему прогноз спроса так важен и какой процесс его улучшить? Прогнозирование спроса – это ключевой бизнес-процесс, вокруг которого разрабатываются стратегические и операционные планы компании. На основе прогноза спроса формулируются стратегические и долгосрочные планы бизнеса, такие как бюджетирование, финансовое планирование, планы продаж и маркетинга, планирование мощностей, оценка рисков и планы смягчения последствий. Это также влияет на следующие процессы:

  • Управление отношениями с поставщиками.
  • Управление взаимоотношениями с клиентами.
  • Выполнение заказов и логистика.
  • Маркетинговые кампании.
  • Управление производственными потоками.

Хорошо, давайте решим эту проблему и попробуем использовать различные методы и структуры науки о данных, чтобы составить точный прогноз спроса.

Для своего эксперимента я хотел бы использовать набор данных из конкурса Kaggle. В каждой задаче по науке о данных я использую CRISP-DM, чтобы отслеживать все необходимые процессы во время работы над проектом.

Первый этап CRISP-DM – ​​Деловое понимание. Задача – спрогнозировать общее количество проданных товаров в каждом магазине по тестовой выборке. Что насчет показателей или критериев успеха? Прогноз оценивается по среднеквадратической ошибке (RMSE).

Вторая и третья фазы, на мой взгляд, одни из самых важных – понимание и подготовка данных. Первая задача при запуске проекта прогнозирования спроса – предоставить клиенту содержательную информацию.Процесс включает следующие шаги:

  1. Сбор доступных данных

В нашем случае мы получили следующие наборы данных:

  • sales_train.csv – обучающий набор. Ежедневные исторические данные с января 2013 года по октябрь 2015 года.
  • test.csv – тестовый набор. Вам необходимо спрогнозировать продажи этих магазинов и продуктов на ноябрь 2015 года.
  • sample_submission.csv – образец файла для отправки в правильном формате.
  • items.csv – дополнительная информация о товарах / товарах.
  • item_categories.csv – дополнительная информация о категориях товаров.
  • shop.csv – дополнительная информация о магазинах.

Кратко просмотрите структуру данных, точность и согласованность. Давайте сделаем несколько таблиц и графиков для анализа нашего набора данных.

Снимок записной книжки

Эта базовая аналитика может помочь нам понять основные входные параметры набора данных. Например, мы могли видеть, что в нашем наборе данных у нас есть отрицательное значение для Price, которое может быть ошибкой, и отрицательное значение для Sales, которое может быть возвратом от покупки.

Следующая таблица объясняет нам распределение числовых столбцов:

Снимок ноутбука

Здесь мы видим, что половина наших продаж имеет значение, равное 1.

Давайте построим диаграмму рассеяния, чтобы проанализировать взаимосвязь между объемом продаж и цена.

Снимок ноутбука

Этот тип графика обычно может показать нам, что у нас есть устройства с небольшой ценой и большим объемом продаж, а также устройства с аномально высокой ценой и очень низким объемом продаж.

Давайте проанализируем наши данные в динамике –

  • Первый график показывает для нас тенденцию к снижению количества уникальных товаров в ассортименте:
Снимок ноутбука
  • Второй график показывает для нас тенденцию к снижению объемов продаж и два выбора, которые могут быть сезонным или каким-то промо.Это то, что нам нужно извлечь из бизнеса и количественного анализа.
Снимок ноутбука
  • Следующим шагом является аналитика нашей категории, которую мы будем использовать для агрегирования нашего набора данных, первое измерение – это названия товаров / категорий, а второе – идентификаторы магазинов. Этот анализ показывает нам распределение объемов продаж по категориям товара и магазинам и поможет нам понять, какие категории и магазины являются для нас наиболее важными, а какие имеют короткую историю для аналитики и прогнозирования.
Снимок ноутбука Снимок ноутбука

EDA – это непрерывный процесс, который вы можете продолжать в течение всего времени работы с различными экспериментами. На этом остановимся и приступим к созданию моделей.

Прежде чем мы начнем создавать модели, нам нужно разделить наш набор данных для обучения, проверки и тестирования. Имейте в виду, что нам нужно использовать столбец даты для фильтрации нашего набора данных, не использует случайное разбиение для временных рядов .

Пример разделения данных

Базовый подход

В этой части я хотел бы объяснить и создать базовые модели подхода.

Первая – это сглаженная скользящая средняя. Сглаженное скользящее среднее (SMMA) – это модель прогнозирования спроса, которую можно использовать для измерения тенденций на основе ряда средних значений за последовательные периоды.

Например, сглаженное скользящее среднее за шесть месяцев продаж можно рассчитать, взяв среднее значение продаж с января по июнь, затем среднее значение продаж с февраля по июль, затем с марта по август и т. Д.

Эта модель называется «скользящей», потому что средние значения постоянно пересчитываются по мере поступления новых данных.

Скользящее среднее порядка мм можно записать как:

LaTeX snapshot

, где m = 2k + 1m = 2k + 1. То есть оценка цикла тренда в момент времени tt получается путем усреднения значений временного ряда в пределах kk периодов tt. Наблюдения, близкие по времени, также, вероятно, будут близки по стоимости.

Сглаженное скользящее среднее полезно для просмотра общих тенденций продаж с течением времени и помогает в долгосрочном планировании спроса. Быстрые изменения в результате сезонности или других колебаний сглаживаются, поэтому вы можете более точно проанализировать общую картину.Модель сглаженного скользящего среднего обычно хорошо работает, когда у вас есть продукт, который постоянно растет или уменьшается с течением времени. Еще один важный недостаток этого подхода в том, что мы могли создавать предметы без истории.

Чтобы сделать это на Python, мы можем использовать pandas.DataFrame.shift для создания значения задержки,

 full_df ['sales_lag_n'] = full_df ['sales']. Shift (period = n) 

, тогда мы можем использовать pandas.DataFrame.rolling для создания скользящего среднего на основе созданных значений задержки.

 full_df ['sma'] = full_df ['sales_lag_n] .rolling (n) .mean () 

Следующая модель – экспоненциальное сглаживание Холта Винтера. Холт (1957) и Винтерс (1960) расширили метод Холта на сезонность. Сезонный метод Холта-Винтерса включает уравнение прогноза и три уравнения сглаживания – одно для уровня ℓtℓt, одно для тренда bt и одно для сезонной составляющей st, с соответствующими параметрами сглаживания αα, β ∗ β ∗ и γγ. Мы используем мм для обозначения повторяемости сезонности, т.е.е., количество сезонов в году. Например, для квартальных данных m = 4m = 4, а для ежемесячных данных m = 12m = 12.

Есть два варианта этого метода, которые различаются, как и сезонная составляющая. Аддитивный метод предпочтителен, когда сезонные вариации примерно постоянны на протяжении всего ряда, а мультипликативный метод предпочтительнее, когда сезонные вариации изменяются пропорционально уровню ряда. С помощью аддитивного метода сезонная составляющая выражается в абсолютных величинах в масштабе наблюдаемого ряда, а в уравнении уровня ряд сезонно корректируется путем вычитания сезонной составляющей.В течение каждого года сезонная составляющая в сумме будет приблизительно равняться нулю. При использовании мультипликативного метода сезонная составляющая выражается в относительных величинах (процентах), а ряды корректируются с учетом сезонных колебаний путем деления на сезонную составляющую. В течение каждого года сезонная составляющая в сумме будет составлять около миллиметров.

Этот метод более эффективен, чем предыдущий, поскольку он обрабатывает сезонные компоненты, но имеет тот же недостаток, что не обрабатывает новые товары в ассортименте.

Этот метод реализован в Python

  из  statsmodels.tsa.holtwinters  import  ExponentialSmoothing  as  HWES 

Эта модель применяется к одной паре товаров, это означает, что нам нужно создать новую модель для каждая пара.

 для индекса, строка в tqdm (df_test.iterrows ()): tmp = df_train_aggr [(df_train_aggr ['shop_id'] == row ['shop_id']) & (df_train_aggr ['item_id'] == row ['item_id '])] модель = ExponentialSmoothing (tmp.item_cnt_day) model_fit = model.fit () прогноз = model_fit.forecast (steps = n) 

Последней моделью в моем базовом подходе является ARIMA. ARIMA, сокращение от «Авторегрессивная интегрированная скользящая средняя», на самом деле представляет собой класс моделей, которые «объясняют» данный временной ряд на основе его собственных прошлых значений, то есть своих собственных лагов и запаздывающих ошибок прогноза, так что это уравнение может быть используется для прогнозирования будущих значений. Любой несезонный временной ряд, который демонстрирует закономерности и не является случайным белым шумом, может быть смоделирован с помощью моделей ARIMA.

Модель ARIMA характеризуется 3 членами: p, d, q, где,

  • p – порядок члена AR
  • q – порядок члена MA
  • d – количество различий, необходимых для выполнения стационарный временной ряд

Если временной ряд имеет сезонные закономерности, вам нужно добавить сезонные условия, и он станет SARIMA, сокращенно от «Seasonal ARIMA». Подробнее об этом, когда мы закончим ARIMA. Как и в предыдущей модели, я построю отдельную модель для каждой пары магазин-товар.Поэтому основная идея – найти правильные параметры для наших моделей. Я бы не стал писать подробное описание того, как рассчитать каждый из них, но вы можете найти его здесь. В моем случае я хотел бы использовать что-то вроде auto.arima . Нахожу интересную реализацию – pmdarima .

« pmdarima » переносит любимый auto.arima из R в Python, делая еще более веские аргументы в пользу того, почему вам не нужен R для науки о данных. pmdarima – это 100% Python + Cython и не использует какой-либо код R, но реализован в виде мощного, но простого в использовании набора функций и классов, которые будут знакомы пользователям, изучающим scikit.

Код будет очень похож на предыдущий:

 import pmdarima as pmfor index, row in tqdm (df_test.iterrows ()): model = pm.auto_arima (tmp.item_cnt_day, start_p = 1, start_q = 1, max_p = 3, max_q = 3, m = 12, 
start_P = 0, Season = False,
d = 1, D = 1, trace = False,
error_action = 'ignore', # не хочу знать, есть ли порядок не работает
suppress_warnings = True, # не хочу предупреждений о сходимости
stepwise = True) прогноз = model_fit.pred (n_periods = n, return_conf_int = False)

ARIMA – довольно сильная модель, которая может дать хороший прогноз. ARIMA может быть ограничен в прогнозировании экстремальных значений. Хотя эта модель хорошо подходит для моделирования сезонности и тенденций, выбросы с помощью ARIMA сложно прогнозировать по той самой причине, что они лежат за пределами общей тенденции, зафиксированной в модели.

Итак, классические методы прогнозирования временных рядов могут быть ориентированы на линейные отношения, тем не менее, они сложны и хорошо работают с широким кругом проблем, если предполагается, что ваши данные подготовлены надлежащим образом и метод хорошо сконфигурирован.

Подход к машинному обучению

Наиболее распространенным корпоративным приложением машинного обучения в сочетании со статистическими методами является прогнозная аналитика. Это позволяет не только оценить спрос, но и понять, что движет продажами и как клиенты могут вести себя в определенных условиях. Основная идея использования моделей машинного обучения для прогнозирования спроса – создание множества полезных функций.

Разработка функций – это использование данных знаний предметной области и создание функций, которые позволяют более точно прогнозировать модели машинного обучения.Это позволяет глубже понять данные и получить более ценную информацию.

Эта функция может быть:

  • Характеристики продукта / магазина (информация из словарей товаров)
  • Внутренняя информация об акциях и любых изменениях цен
  • Целевая кодировка различных уровней категориальных переменных
  • Характеристики даты

В моих экспериментах , Я буду использовать следующие библиотеки Python CatBoost, XGBoost и h3O AML.

Начнем с XGBoost.

 из xgboost import XGBRegressor 

XGBoost – это оптимизированная распределенная библиотека повышения градиента, разработанная для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности. Он реализует алгоритмы машинного обучения в рамках платформы Gradient Boosting. XGBoost не может обрабатывать категориальные функции сам по себе, он принимает только числовые значения, аналогичные случайному лесу. Следовательно, перед отправкой категориальных данных в XGBoost необходимо выполнить различные кодирования, такие как кодирование меток, среднее кодирование или одноразовое кодирование.XGboost разделяется до указанного гиперпараметра max_depth , а затем начинает обрезку дерева в обратном направлении и удаляет разбиения, за пределами которых нет положительного усиления. Он использует этот подход, поскольку иногда за разделением без снижения потерь может следовать разделение с сокращением потерь. XGBoost также может выполнять рост деревьев по листьям. Отсутствующие значения XGBoost будут назначены стороне, которая уменьшает потери в каждом разбиении.

 # Trainmodel = XGBRegressor (max_depth = 8, 
n_estimators = 1000,
min_child_weight = 300,
colsample_bytree = 0.8,
подвыборка = 0.8,
eta = 0.3,
seed = 42) model.fit (X_train,
Y_train,
eval_metric = "rmse",
eval_set = [(X_train, Y_train), (X_valid, Y_valid)],
verbose = True,
early_stopping_rounds = 10)

XGBoost – хорошая и быстрая реализация алгоритма повышения градиента для машинного обучения, но основным недостатком, как для меня, является то, что нельзя использовать категориальные факторы, а в результатах модель может потерять некоторую информацию.

Следующая библиотека – CatBoost.

 из catboost import CatBoostRegressor 

Catboost выращивает сбалансированное дерево. На каждом уровне такого дерева выбирается пара разделенных признаков, которая приводит к наименьшим потерям (согласно штрафной функции), и используется для всех узлов уровня. Его политику можно изменить с помощью параметра grow-policy .

Catboost имеет два режима обработки пропущенных значений: «Мин» и «Макс». В «Мин» пропущенные значения обрабатываются как минимальное значение для функции (им дается значение, меньшее, чем все существующие значения).Таким образом, гарантируется, что при выборе разделений учитывается разделение, которое отделяет отсутствующие значения от всех других значений. «Макс» работает так же, как «Мин», только с максимальными значениями.

Catboost использует комбинацию быстрого кодирования и расширенного среднего кодирования. Для функций с небольшим количеством категорий используется однократное кодирование. Максимальным количеством категорий для однократного кодирования можно управлять с помощью параметра one_hot_max_size . Для остальных категориальных столбцов CatBoost использует эффективный метод кодирования, который аналогичен среднему кодированию, но с дополнительным механизмом, направленным на уменьшение переобучения.Использование категориального кодирования CatBoost имеет обратную сторону более медленной модели.

 # Trainmodel = CatBoostRegressor (итераций = 100, глубина = 10, скорость обучения = 0,03, loss_function = 'RMSE') model.fit (X_train, Y_train, cat_features = categoryorical, eval_set = (X_valid, Y_valid)) 

CatBoost предоставляет полезные инструменты для удобной работы с сильно категоризированными данными. Он показывает солидные результаты обучения по необработанным категориальным признакам.

Последний на h3O AML.

 импорт h3из h3o.automl import h3OAutoMLh3o.init (nthreads = 7, max_mem_size = '45g') 

AutoML h3O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает автоматическое обучение и настройку многих моделей в пределах указанного пользователем срока. Сложенные ансамбли – один основан на всех ранее обученных моделях, другой – на лучшей модели каждого семейства – будут автоматически обучаться на наборах отдельных моделей для создания высокопрогнозных ансамблевых моделей, которые в большинстве случаев будут самыми эффективными моделями в таблица лидеров AutoML.

AutoML будет перебирать различные модели и параметры, пытаясь найти лучшее. Необходимо указать несколько параметров, но в большинстве случаев все, что вам нужно сделать, это установить только максимальное время выполнения в секундах или максимальное количество моделей. Вы можете думать об AutoML как о чем-то похожем на GridSearch, но на уровне моделей, а не на уровне параметров.

 # Run AutoMLaml = h3OAutoML (max_models = 5, seed = 1) aml.train (y = y, training_frame = x_train_hf, 
validation_frame = x_valid_hf)

AutoML предназначен для автоматизации повторяющихся задач, таких как создание конвейера и создание гиперпараметров. ученые могут уделять больше времени решению актуальных бизнес-задач.AutoML также стремится сделать технологию доступной для всех, а не для избранных. AutoML и специалисты по данным могут работать вместе, чтобы ускорить процесс машинного обучения, чтобы можно было использовать реальную эффективность машинного обучения. В моем случае у меня лучший результат среди предыдущей модели.

Подход к глубокому обучению

Мощный класс алгоритмов машинного обучения, которые используют искусственные нейронные сети для понимания и использования закономерностей в данных. Алгоритмы глубокого обучения используют несколько уровней для постепенного извлечения высокоуровневых функций из необработанных данных: это уменьшает объем извлечения функций, необходимый в других методах машинного обучения.Алгоритм глубокого обучения учится сам по себе, распознавая шаблоны с использованием многих уровней обработки. Вот почему «глубокий» в «глубоком обучении» относится к количеству слоев, через которые преобразуются данные. Множественные преобразования автоматически извлекают важные функции из необработанных данных.

Основная проблема в этой задаче – обработка категориальных переменных. В глубоком обучении мы можем использовать Entity Embeddings. Встраивания – это решение для работы с категориальными переменными, позволяющее избежать множества ловушек однократного кодирования.Вложение – это отображение категориальной переменной в n-мерный вектор. Итак, как выглядит архитектура нашей нейронной сети?

Архитектура модели с использованием схемы внедрения сущностей.

Первый Python-фреймворк для этой задачи – Keras. Основная задача здесь – написать код для встраивания каждой категориальной функции.

 импортировать тензорный поток как tf 
из тензорного потока импортировать kerasfrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Activation, Reshape, BatchNormalization, Dropout, concatenate, Embeddingfrom tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.optimizers import Adamfrom tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

Реализация этого подхода в Keras довольно громоздка.

 model_inputs = [] 
model_embeddings = [] для input_dim, output_dim в emb_space:
i = Input (shape = (1,))
emb = Embedding (input_dim = input_dim, output_dim = output_dim) (i)
model_inputs.append (i)
model_embeddings.append (emb) con_outputs = []
для con в con_feature: elaps_input = Input (shape = (1,))
elaps_output = Dense (10) (elaps_input)
elaps_output = Activation ("relu") (elaps_output)
elaps_output = Изменить форму (target_shape = (1,10)) (elaps_output)
model_inputs.append (elaps_input)
con_outputs.append (elaps_output) merge_embeddings = concatenate (model_embeddings, axis = -1)
if len (con_outputs)> 1:
merge_con_output = concatenate (con_outputs)
else:
merge_conoutputs = 0 конкатенация ([merge_embeddings, merge_con_output])
merge_embedding_contoutput_tensor = Dense (1000, name = "density1024") (merge_embedding_cont)
output_tensor = BatchNormalization () (output_tensor)
output_tensor_tensor = ') (' output_tensor_lug = ') (' output_tensor_lug = ')' 0.3) (output_tensor) output_tensor = Dense (500, name = "density512") (output_tensor)
output_tensor = BatchNormalization () (output_tensor)
output_tensor = Activation ("relu") (output_tensor)
output_tensor = Dropout (0.3) (output_tensor) ) output_tensor = Dense (1, Activation = 'linear', name = "output", kernel_constraint = NonNeg ()) (output_tensor) optimizer = Adam (lr = 10e-3) nn_model = Model (inputs = model_inputs, output = output_tensor)
nn_model.compile (loss = 'mse', optimizer = optimizer, metrics = ['mean_squared_error']) reduceLr = ReduceLROnPlateau (monitor = 'val_loss', factor = 0.2, терпение = 1, verbose = 1) checkpoint = ModelCheckpoint ("nn_model.hdf5", monitor = 'val_loss', verbose = 1, save_best_only = True, mode = 'min') # val_mean_absolute_percentage_error
callbacks_list = [checkpoint, reduceLr] history = nn_model.fit (x = x_fit_train, y = y_train.reshape (-1,1,1),
validation_data = (x_fit_val, y_val.reshape (-1,1,1)),
batch_size = 1024, эпохи = 10, callbacks = callbacks_list)

Все функции машинного обучения и подход к внедрению сущностей показали несколько лучшие результаты, чем предыдущие модели, но на обучение было потрачено больше времени.Преимущество использования вложений заключается в том, что они могут быть изучены, представляя каждую категорию лучше, чем то, что могут приблизить другие модели.

Итак, мы видим, что такой подход хорош, но главный недостаток – много кода.

Fastai – это наше решение. Fast.ai – это популярное глубокое обучение, которое предоставляет компоненты высокого уровня для получения самых современных результатов в стандартных областях глубокого обучения. Fast.ai позволяет практикам экспериментировать, смешивать и сочетать, чтобы открывать новые подходы. Короче говоря, чтобы облегчить беспроблемные решения для глубокого обучения.Библиотеки используют динамизм основного языка Python и гибкость библиотеки PyTorch.

 из fastai.tabular import * 

Обучение глубокой нейронной сети (DNN) – сложная задача глобальной оптимизации. Скорость обучения (LR) – важный гиперпараметр, который нужно настраивать при обучении DNN. Очень низкая скорость обучения может привести к очень медленному обучению, в то время как очень большая скорость обучения может препятствовать сходимости, поскольку функция потерь колеблется около минимума или даже расходится.

Fastai реализовал в этой структуре политику одного цикла. Супер-сходимость использует метод CLR, но с одним циклом, который содержит два шага скорости обучения, один возрастающий и один убывающий, и большой предел максимальной скорости обучения. Размер цикла должен быть меньше, чем общее количество итераций / эпох. После завершения цикла скорость обучения должна еще больше снизиться для оставшихся итераций / эпох, на несколько порядков меньше, чем ее начальное значение.

 #TabularList для проверкиval = (TabularList.from_df (X_train.iloc [start_indx: end_indx] .copy (), path = path, cat_names = cat_feature, cont_names = con_feature)) test = (TabularList.from_df (X_test, path = path, cat_names = cat_feature, cont_names = con_feature, procs = procs)) # TabularList для trainingdata = (TabularList.from_df (X_train, path = path, cat_names = cat_feature, cont_names = con_feature, procs = procs) 
.split_by_idx (list (range (start_indx, end_indx)) (диапазон (start_indx, end_indx)) ( cols = dep_var)
.add_test (test)
.databunch ()) # Инициализация сети
learn = tabular_learner (data, sizes = [1024,512], metrics = [rmse, r2_score]) # Изучение скорости обучения
learn .lr_find ()
learn.recorder.plot () # Learn
learn.fit_one_cycle (10, 1e-02)

В результате у нас меньше кода и более быстрый способ найти оптимальную скорость обучения. Результат очень похож на предыдущую архитектуру нейронной сети.

Эта архитектура работает хорошо, но что, если мы захотим получить некоторую информацию о предыдущих периодах продаж, не добавляя функции задержки. Поэтому нам нужно добавить в нашу архитектуру уровень LSTM или RNN. В Keras это сделает код еще более громоздким, а для Fastai нет реализации.

Я нашел решение этой проблемы – PyTorch Forecasting.

Pytorch Forecasting призван упростить прогнозирование современных временных рядов с помощью нейронных сетей как для реальных случаев, так и для исследований. Цель состоит в том, чтобы предоставить высокоуровневый API с максимальной гибкостью для профессионалов и разумными настройками по умолчанию для новичков. В частности, пакет предоставляет

  • Класс набора данных временных рядов, который абстрагирует обработку преобразований переменных, отсутствующие значения, рандомизированную подвыборку, несколько длин истории и т. Д.
  • Базовый класс модели, который обеспечивает базовое обучение моделей временных рядов, а также ведение журнала в тензорной таблице и общие визуализации, такие как фактические и прогнозы и графики зависимостей.
  • Несколько архитектур нейронных сетей для прогнозирования временных рядов, которые были улучшены для реального развертывания и поставляются со встроенными возможностями интерпретации
  • Многогоризонтальные метрики временных рядов
  • Оптимизатор Ranger для более быстрого обучения модели
  • Настройка гиперпараметров с помощью optuna

Пакет построен на PyTorch Lightning, чтобы обеспечить обучение на CPU, одном или нескольких GPU из коробки.

 импорт torchimport pytorch_lightning, как plfrom pytorch_lightning.callbacks импортировать EarlyStopping, LearningRateMonitor 
из pytorch_lightning.loggers импортировать TensorBoardLogger
из pytorch_forecasting импорта базовой линии, TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet
от pytorch_forecasting.data импорта GroupNormalizer
из pytorch_forecasting.metrics импортировать SMAPE, PoissonLoss, QuantileLoss, RMSE
из pytorch_forecasting.models.temporal_fusion_transformer.tuning import optimize_hyperparameters
из pytorch_forecasting.data.encoders import NaNLabelEncoder

В моем примере я использовал Temporal Fusion Transformer [2]. Эта архитектура, разработанная Оксфордским университетом и Google, превзошла DeepAR Amazon на 36–69% в тестах.

Первый шаг – нам нужно создать загрузчик данных и создать специальный объект данных для нашей модели.

 max_prediction_length = 1 
max_encoder_length = 6
training_cutoff = X_train ["time_idx"]. Max () - max_prediction_lengthtraining = TimeSeriesDataSet (X_train [lambda x: x.time_idx <= training_cutoff],
time_idx = "time_idx",
target = "log_sales",
group_ids = ["shop_id", "item_id"],
min_encoder_length = max_encoder_length // 2, # сохранить длину кодировщика большой (как есть в наборе проверки)
max_encoder_length = max_encoder_length,
min_prediction_length = 1,
max_prediction_length = max_prediction_length,
static_categoricals = ["shop_id", "item_id"],
static_categoricals = ["shop_id", "item_id"],
_static_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category )_категория_категория_времени »
_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_category_categ= "месяц"],
time_varying_known_reals = ["time_idx", "delta_price_lag"],
time_varying_unknown_categoricals = ["shop_category", "city_code", "item_category_id", "type_code", "subtype_part_code"], {"shop_id": NaNLabelEncoder (add_nan = True), "item_id": NaNLabelEncoder (add_nan = True), "shop_category": NaNLabelEncoder (add_nan = True), «city_code»: NaNLabelEncoder (add_nancoder), «True_Code»: NaNLabelEncoder (add_nel_nancoder), add_nan = item_ (add_nan = True), "type_code": NaNLabelEncoder (add_na п = True), "subtype_code": NaNLabelEncoder (add_nan = True), "country_part": NaNLabelEncoder (add_nan = True),},
time_varying_unknown_reals = [ 'date_cat_avg_item_cnt_lag_1', 'date_shop_cat_avg_item_cnt_lag_1', 'date_shop_type_avg_item_cnt_lag_1', 'date_shop_subtype_avg_item_cnt_lag_1',» date_city_avg_item_cnt_lag_1' , 'date_item_city_avg_item_cnt_lag_1', 'date_type_avg_item_cnt_lag_1', 'date_subtype_avg_item_cnt_lag_1', 'item_shop_last_sale', 'item_last_sale', 'item_shop_first_sale', 'item_first_sale'],
add_relative_time_idx = True,
add_encoder_length = True,
allow_missings = True
) проверки = TimeSeriesDataSet.from_dataset (обучение, X_train, min_prediction_idx = training.index.time.max () + 1, stop_randomization = True) batch_size = 128train_dataloader = training.to_dataloader (train = True, batch_size = batch_size, num_dataloader = 2) train = False, batch_size = batch_size, num_workers = 2)

Следующий шаг – найти оптимальную скорость обучения.

 pl.seed_everything (42) trainer = pl.Trainer (
gpus = 1,
# clipping gradient - гиперпараметр и важен для предотвращения расхождения
# градиента для рекуррентных нейронных сетей
gradient_clip_val = 0.1,
) tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset (training,
# не имеет смысла для определения скорости обучения, но в остальном очень важно
learning_rate = 0,03,
hidden_size = 16, # самый важный гиперпараметр помимо скорости обучения
# количество голов внимания. Установите до 4 для больших наборов данных
Внимание_head_size = 1,
dropout = 0,1, # от 0,1 до 0,3 - хорошие значения
hidden_continuous_size = 8, # установить на <= hidden_size
output_size = 1, # 7 квантилей по умолчанию
loss = RMSE (),
# уменьшить скорость обучения, если нет улучшения в потерях проверки после x эпох
reduce_on_plateau_patience = 4,
) print (f "Количество параметров в сети: {tft.size () / 1e3: .1f} k ") # найти оптимальную скорость обучения = 1e-6
) print (f "Рекомендуемая скорость обучения: {res.suggestion ()}")
fig = res.plot (show = True, offer = True)
fig.show ()

Теперь мы можем настроить нашу нейронную сеть и обучите ее.

 early_stop_callback = EarlyStopping (monitor = "val_loss", min_delta = 1e-4, терпение = 10, verbose = False, mode = "min") lr_logger = LearningRateMonitor () # зарегистрировать скорость обучения 
logger = TensorBoardLogger ("lightning_logs") # запись результатов в tenorboardtrainer = pl.Trainer (max_epochs = 30,
gpus = 1,
weights_summary = "top",
gradient_clip_val = 0.1,
limit_train_batches = 30, # участие в обучении, проверка каждые 30 пакетов
# fast_dev_run = True, # комментарий для проверки в этой сети или в наборе данных нет серьезных ошибок.
callbacks = [lr_logger, Early_stop_callback],
logger = logger,
) tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset (training,
learning_rate = 0.03,
hidden_size = 16_size = 4_size = 4 .1,
hidden_continuous_size = 8,
output_size = 1, # 7 квантилей по умолчанию
loss = RMSE (),
log_interval = 10, # раскомментируйте для поиска скорости обучения и в противном случае, например до 10 для регистрации каждые 10 пакетов
reduce_on_plateau_patience = 4
) print (f "Количество параметров в сети: {tft.size () / 1e3: .1f} k") # fit networktrainer.fit (tft,
train_dataloader = train_dataloader ,
val_dataloaders = val_dataloader
)

Кроме того, мы могли настроить нашу модель и найти оптимальные гиперпараметры.

 из pytorch_forecasting.models.temporal_fusion_transformer.tuning import optimize_hyperparameters # create studystudy = optimize_hyperparameters (train_dataloader, 
val_dataloader,
model_path = "optuna_test",
, gradient =
, gradient_test,
, gradient hidden_size_range = (8, 128),
hidden_continuous_size_range = (8, 128),
Внимание_head_size_range = (1, 4),
learning_rate_range = (0,001, 0,1),
dropout_range = (0,1, 0.3),
trainer_kwargs = dict (limit_train_batches = 30),
reduce_on_plateau_patience = 4,
use_learning_rate_finder = False, # используйте Optuna для поиска идеальной скорости обучения или используйте встроенный поиск скорости обучения
) # сохраните результаты обучения - также мы можем возобновить настройка в более поздний момент времени с open ("test_study.pkl", "wb") as fout:
pickle.dump (study, fout) # показать лучшие гиперпараметрыprint (study.best_trial.params)

В результате у меня получили хорошую модель производительности со всеми функциями и подходами, которые можно использовать для прогнозирования временных рядов.

Ensemble

Stacking or Stacked Generalization – это алгоритм машинного обучения ансамбля. Он использует алгоритм метаобучения, чтобы узнать, как наилучшим образом объединить прогнозы из двух или более базовых алгоритмов машинного обучения.

Мы могли бы использовать суммирование, чтобы объединить несколько моделей и сделать новые прогнозы.

Архитектура модели стекирования включает две или несколько базовых моделей, часто называемых моделями уровня 0, и метамодель, которая объединяет прогнозы базовых моделей, называемых моделью уровня 1.

  • Модели уровня 0 ( базовых моделей ) : модели подходят для обучающих данных и прогнозы которых составляются.
  • Модель уровня 1 (метамодель ) : Модель, которая учит, как наилучшим образом комбинировать прогнозы базовых моделей.

Мета-модель обучается на основе прогнозов, сделанных базовыми моделями на данных вне выборки. То есть данные, не используемые для обучения базовых моделей, передаются в базовые модели, делаются прогнозы, и эти прогнозы вместе с ожидаемыми выходными данными предоставляют пары входных и выходных данных набора обучающих данных, используемых для соответствия метамодели.Выходные данные базовых моделей, используемые в качестве входных данных для метамодели, могут быть реальными значениями в случае регрессии и значениями вероятности, значениями, подобными вероятности, или метками классов в случае классификации.

Для стекирования мы можем использовать sklearn.ensemble.StackingRegressor.

 из mlxtend.regressor импорт StackingCVRegressor 
из sklearn.datasets импорт load_boston
из sklearn.svm импорт SVR
из sklearn.linear_model импорт Lasso
из sklearn.ensemble импорт RandomForestRegressor
из sklearn.model_selection import cross_val_scorestack = StackingCVRegressor (regressors = (svr, lasso, rf), meta_regressor = lasso, random_state = RANDOM_SEED)

Регрессия с накоплением – это метод ансамблевого обучения для объединения нескольких моделей регрессии с помощью мета-регрессора. Индивидуальные регрессионные модели обучаются на основе полной обучающей выборки; затем мета-регрессор подбирается на основе выходных данных – мета-характеристик – индивидуальных регрессионных моделей в ансамбле.

Заключение

В результате этого анализа мы видим, что прогнозирование временных рядов не сохраняется.Каждый день мы могли находить новые подходы и новые рамки.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *