Семинар «Исследование методов прогнозирования на основе математической обработки временных рядов» прошел на ФИФСиА

13 марта 2018 года на кафедре информационных технологий и прикладной информатики в экономике факультета информационных систем, финансов и аудита состоялся научно-практический семинар на тему «Исследование методов прогнозирования на основе математической обработки временных рядов».

Основными целями и задачами семинара были: сформировать представление о методах прогнозирования на основе математической обработки временных рядов; выявить структурообразующие элементы уровней временного ряда; рассмотреть методику прогнозирования сезонных колебаний на примере социально-экономического показателя; сформулировать на основе полученных расчетов обоснованные выводы и рекомендации для практического использования.

На заседании с вступительным словом выступил заведующий кафедрой ИТиПИвЭ, д.э.н., профессор Абдулгалимов Абдулгалим Минхаджевич, который подчеркнул важность и актуальность темы семинара.
После вступительного слова с докладом на тему «Статистический анализ и прогнозирование сезонных колебаний на примере квартальных данных об изменении прибыли фирмы» выступил к.э.н., старший преподаватель кафедры ИТиПИвЭ Тагиев Рамидин Хейрудинович.

В своем выступлении Тагиев Р.Х. отметил, что к важным задачам, возникающим при обработке временных рядов, следует отнести выявление, оценивание, моделирование и прогнозирование периодических колебаний. При этом процедуры оценивания значений сезонной составляющей зависят от того, какой характер носят эти периодические колебания
Тагиев Р.Х. более подробно остановился на методологических вопросах расчета сезонной составляющей. Процедуру построения тренд-сезонных моделей он описал в виде следующей последовательности шагов:
1.       Оценивание сезонной составляющей с учетом характера сезонности (аддитивной или мультипликативной).
2.       Десезонализация (сезонная корректировка) исходных данных.
3.       Расчет параметров тренда на основе временного ряда, полученного на втором шаге .
4.       Моделирование динамики исходного ряда с учетом трендовой и сезонной составляющих.
5.       Использование построенной модели для прогнозирования, в случае если исследователя удовлетворили полученные характеристики точности и адекватности модели.

После этого Тагиев Р.Х. продемонстрировал реализацию этой методики на примере квартальных данных об изменении прибыли фирмы за последние четыре года.

Конечным результатом стало получение трендовой модели, описывающей тенденцию развития процесса с учетом сезонных колебаний. Также были получены прогнозные оценки на следующие два квартала.

Студенты проявили большой интерес к докладу автора, что выразилось в активной дискуссии после выступления.