ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
В настоящее время в литературе рассматриваются вопросы моделирования и прогнозирования тарифных доходов предприятий электросвязи с учетом нынешнего состояния экономики. Тарифные доходы составляют большой процент от общих доходов предприятия и наиболее адекватно отражают активность потребителей услуг предприятия электросвязи. Вследствие этого прогноз тарифных доходов, во-первых, помогает отразить уровень спроса на услуги предприятия, во-вторых, оценить часть ожидаемого дохода предприятия. В данной работе исследуются методы краткосрочного прогнозирования тарифных доходов предприятия ОАО «Челябсвязьинформ». Рынок электросвязи является достаточно стабильным, поэтому в краткосрочном периоде оценивание доходов предприятия электросвязи с помощью временных рядов можно считать достаточно эффективным.
Данные о тарифных доходах предприятия были приведены к одному финансовому периоду, соответствующему политике предприятия и спросу потребителей. Для оценки инфляции были использованы статистические данные ЦБ РФ и Госкомстата.
Mодель ряда тарифных доходов предприятия связи представлена уравнением :
,
где T(t) - долговременная составляющая получения доходов (тренд);
S(t) - сезонная составляющая получения доходов;
- случайная составляющая;
t - время;
- оценка тарифных доходов, получаемых предприятием.
Присутствие сезонной составляющей объясняется тем, что активность потребителей услуг сильно зависит от времени года. Например, летом деловая активность снижается, поэтому поступления за междугородние разговоры и Интернет снижаются и т.д. В работе был реализован метод выделения сезонной составляющей Census I .
В работе были рассмотрены известные в литературе модели трендов данных, осуществлена их проверка на соответствие предположениям КМР (классической модели регрессии). Выделенная авторегрессионная модель тренда является лучшей из рассмотренных моделей при заданных исходных данных. В работе получено уравнение модели:
.
Существует другой подход в решении рассматриваемой задачи. В работе исследуются возможности применения нейросетевых алгоритмов для получения прогноза тарифных доходов предприятия электросвязи. Применение нейронных сетей в задачах прогнозирования доходов требует того, чтобы рынок, на котором действует данное предприятие, был стабильным. Нейронная сеть лишь аппроксимирует функцию доходов, извлекая информацию из самого ряда значений. В нашем случае условие стабильности соблюдается, т.к. предприятие ОАО «Челябсвязьинформ» можно рассматривать в качестве монополиста.
В работе на основе трехслойной нейронной сети с последовательными полными связями был получен прогноз временного ряда тарифных доходов. Минимальная ошибка обучения сети составила 30%, что указывает на достаточно низкую точность прогноза. Поэтому для дальнейших исследований предполагается использовать сеть с наличием обратных связей.
В дальнейшем автором предполагается исследовать возможности методов прогнозирования, основанных на интеграции статистических и нейросетевых методов.
Статья в формате PDF
133 KB...
12 04 2026 9:15:49
Статья в формате PDF
98 KB...
11 04 2026 22:56:58
Статья в формате PDF
127 KB...
10 04 2026 11:46:50
Статья в формате PDF
214 KB...
09 04 2026 4:58:52
Статья в формате PDF
255 KB...
08 04 2026 22:19:52
Статья в формате PDF
244 KB...
07 04 2026 11:37:14
Статья в формате PDF
144 KB...
06 04 2026 2:35:27
Статья в формате PDF
127 KB...
03 04 2026 11:41:16
Данная статья является отчетом о научной деятельности, которая была проведена в рамках диссертационного исследования вопросов российского антимонопольного законодательства. В исследовании затронут ряд хаpaктерных правовых проблем, таких как: различные процедуры антимонопольного контроля в России, причины и условия антимонопольного регулирования экономической концентрации и т.д. В ходе исследования и работы по этой теме были изучены научные статьи и публикации других авторов. Полная библиография приведена в конце статьи, некоторые прямые ссылки можно найти в тексте.
...
02 04 2026 5:52:31
Статья в формате PDF
249 KB...
31 03 2026 2:30:18
Статья в формате PDF
144 KB...
30 03 2026 16:20:53
Статья в формате PDF
282 KB...
29 03 2026 23:42:46
Статья в формате PDF
207 KB...
28 03 2026 21:11:48
Статья в формате PDF
396 KB...
27 03 2026 22:17:12
Статья в формате PDF
235 KB...
25 03 2026 5:22:25
Статья в формате PDF
147 KB...
24 03 2026 23:56:57
Статья в формате PDF
121 KB...
20 03 2026 4:17:15
Статья в формате PDF
264 KB...
19 03 2026 18:30:49
Статья в формате PDF
119 KB...
18 03 2026 15:30:28
Статья в формате PDF
448 KB...
16 03 2026 13:16:13
Статья в формате PDF
125 KB...
15 03 2026 18:58:18
Обобщаются понятия «компетентность». Формулируются компетентности, необходимые для решения проблем безопасности жизнедеятельности в пpaктической работе инженера. Предлагается направление целевого развития компетентностей выпускника технического вуза в процессе его обучения.
...
14 03 2026 12:55:13
Статья в формате PDF
214 KB...
13 03 2026 20:48:53
Статья в формате PDF
114 KB...
12 03 2026 0:28:55
Ранее изучение химии способствует формированию у школьников целостного представления о природе, её материальном единстве, взаимосвязи живого и неживого, взаимообусловленности природных процессов. Приведены результаты 12-летнего эксперимента авторов по преподаванию химии с 7-ого класса, анонсированы программа и учебник «Волшебная химия. 7 класс», который создается в соавторстве с Заслуженным учителем России О.С. Гарбиеляном.
...
11 03 2026 3:31:48
Статья в формате PDF
115 KB...
09 03 2026 10:31:41
Статья в формате PDF
139 KB...
08 03 2026 6:17:26
Статья в формате PDF
276 KB...
07 03 2026 11:43:14
Статья в формате PDF
117 KB...
06 03 2026 21:19:35
Статья в формате PDF
284 KB...
05 03 2026 18:25:34
Статья в формате PDF
92 KB...
04 03 2026 10:26:15
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
