Salaeva Inga, Kostyunina Daria

en cientifico trabajo de investigación Se presenta una imagen histórica y de diagnóstico de la calidad de los pronósticos modernos y se divulga una tecnología de pronóstico que utiliza el programa Excel. El informe de la investigación se presenta en el archivo adjunto. Producto actividades del proyecto- en el portal de la escuela

Descargar:

Avance:

Jornada Internacional Abierta de Investigación de Estudiantes y Estudiantes de Secundaria “Educación. La ciencia. Profesión"

Sección

Tecnologías de la información

Sujeto

Tecnologías informáticas y pronóstico

Kostyunina Daria

Salaeva Inga

institución educativa

Gimnasio MOU No. 39 "Clásico"

Consejero científico:

Osipova Svetlana Leonidovna, profesora de informática de la más alta categoría

ciudad de Otradny

Formulación del problema.Predice las ventas de helados de temporada.

Datos iniciales.Volúmenes de ventas por temporada.

Algoritmo de solución.

1. Presente los datos de ventas de helados por temporada en forma de tabla.
2. La tendencia está determinada. aproximación mejor a los datos reales (en este problema, esta es una tendencia polinómica)

Conclusiones.

El modelo polinomial describe la dependencia de manera más confiable, ya que su coeficiente de determinismo R 2 más cerca de 1. Cuanto más cerca R 2 a la unidad, mejor se construye el modelo.

El modelo resultante predice bien las ventas estacionales de helado. Pero es difícil predecir las ventas en las próximas temporadas, ya que a la hora de extrapolar no se recomienda alejarse de la zona experimental. Sin embargo, se puede ver que las ventas de helados en verano (especialmente en junio y julio) serán elevadas.

1. Cálculo de dependencias de correlación.

Las relaciones entre cantidades, cada una de las cuales está sujeta a una dispersión que no está completamente controlada, se denominan dependencias de correlación.

Tarea:

Formulación del problema. Determine la dependencia del desempeño de los estudiantes de secundaria de dos factores: la provisión de libros de texto a la biblioteca escolar y la provisión de computadoras a la escuela.

Datos iniciales.Los resultados de medir ambos factores en 11 escuelas diferentes.

Algoritmo de solución.

1. Presentar los datos obtenidos en forma de tabla.
2. Calcule el coeficiente usando la fórmula de correlación. EN sobresalir hay una función para eso CORREL , que pertenece al grupo funciones estadísticas.

Conclusiones.

Para ambas dependencias se obtuvieron coeficientes de correlación lineal. Como puede verse en el cuadro, la correlación entre la disponibilidad de libros de texto y el rendimiento académico es más fuerte que la correlación entre la provisión de computadoras y el rendimiento académico. Se puede concluir que el libro sigue siendo una fuente de conocimiento más importante que la computadora.

1. Planificación óptima

Los objetos de planificación pueden ser una variedad de sistemas: las actividades de una empresa, industria o Agricultura, la región y finalmente el estado. También puede ser un estado de salud, un estado meteorológico. La formulación del problema de planificación es la siguiente:

1. Hay algunos objetivos: x, y y otros;
2. hay algunos recursos: R1, R2 y otros, a través de los cuales se pueden alcanzar estos indicadores planificados. Estos recursos casi siempre son limitados;
3. Hay un objetivo estratégico determinado, dependiendo de los valores. x, y y otros indicadores planificados a los que se debe orientar la planificación.

Es necesario determinar el valor de los indicadores planificados, teniendo en cuenta los recursos limitados, sujeto al logro del objetivo estratégico. Este será el mejor plan.

conclusiones

La previsión es una parte integral de cualquier área de la vida, como la gestión o la economía, las matemáticas o la meteorología.

Mientras trabajábamos en el proyecto, descubrimos que la previsión de alta calidad de diversos procesos de la actividad humana no es posible sin las modernas tecnologías informáticas. Para ello, estudiamos las capacidades del procesador de hojas de cálculo MS Excel para crear modelos informáticos utilizados en la previsión. Muchas funciones humanas de gestión, planificación y previsión se pueden transferir a una computadora.

• tutorial

He estado haciendo pronósticos de series temporales durante más de 5 años. El año pasado defendí mi tesis sobre el tema " Modelo de pronóstico de series temporales a partir de una muestra de máxima similitud”, sin embargo, tras la defensa, quedaron bastantes interrogantes. Aqui esta uno de ellos - clasificación general de métodos y modelos de previsión.

Por lo general, en los trabajos de autores nacionales y de habla inglesa, no se plantean la cuestión de la clasificación de los métodos y modelos de pronóstico, sino que simplemente los enumeran. Pero me parece que hoy este ámbito ha crecido y se ha expandido tanto que, aunque sea la más general, es necesaria una clasificación. A continuación está mi propia versión clasificación general.

¿Cuál es la diferencia entre un método de pronóstico y un modelo?

Método de predicción representa una secuencia de acciones que deben realizarse para obtener un modelo de pronóstico. Por analogía con la cocina, un método es una secuencia de acciones según las cuales se prepara un plato, es decir, se hace un pronóstico.

Modelo de predicción Es una representación funcional que describe adecuadamente el proceso en estudio y es la base para la obtención de sus valores futuros. En la misma analogía culinaria, el modelo tiene una lista de ingredientes y su proporción necesaria para nuestro plato: un pronóstico.

¡La combinación de método y modelo forma una receta completa!

Ahora es habitual utilizar abreviaturas en inglés para los nombres tanto de modelos como de métodos. Por ejemplo, existe el famoso modelo predictivo de media móvil integrada de autorregresión extendida (ARIMAX). Este modelo y su método correspondiente generalmente se denominan ARIMAX y, a veces, modelo (método) de Box-Jenkins en honor a los autores.

Primero clasificamos los métodos.

Si se mira detenidamente, rápidamente queda claro que el concepto de " método de pronóstico"concepto mucho más amplio" modelo predictivo". En este sentido, en la primera etapa de clasificación, los métodos suelen dividirse en dos grupos: intuitivos y formalizados.

Si recordamos nuestra analogía culinaria, incluso allí podemos dividir todas las recetas en formalizadas, es decir, escritas por la cantidad de ingredientes y el método de preparación, e intuitivas, es decir, no registradas en ninguna parte y obtenidas de la experiencia de el especialista culinario. ¿Cuándo no utilizamos receta médica? Cuando el plato es muy sencillo: freír patatas o hervir bolas de masa, no necesitas receta. ¿Cuándo más no utilizamos la receta? ¡Cuando queremos inventar algo nuevo!

Métodos de previsión intuitivos Tratar de los juicios y valoraciones de los peritos. Hoy en día, se utilizan a menudo en marketing, economía y política, ya que el sistema cuyo comportamiento debe predecirse es muy complejo y no se puede describir matemáticamente, o es muy simple y no necesita tal descripción. Los detalles sobre dichos métodos se pueden encontrar en .

Métodos formalizados- métodos de pronóstico descritos en la literatura, como resultado de los cuales se construyen modelos de pronóstico, es decir, determinan una dependencia matemática que permite calcular el valor futuro del proceso, es decir, hacer un pronóstico.

En mi opinión, con esto se puede completar la clasificación general de los métodos de previsión.

A continuación, hacemos una clasificación general de modelos.

Aquí es necesario proceder a la clasificación de los modelos de previsión. En la primera etapa, los modelos deben dividirse en dos grupos: modelos de dominio y modelos de series de tiempo.

Modelos de dominio- tales modelos de pronóstico matemático, para cuya construcción se utilizan las leyes del área temática. Por ejemplo, un modelo utilizado para hacer un pronóstico del tiempo contiene las ecuaciones de dinámica de fluidos y termodinámica. La previsión del desarrollo demográfico se realiza según un modelo construido sobre una ecuación diferencial. La predicción del nivel de azúcar en sangre de una persona con diabetes se realiza sobre la base de un sistema de ecuaciones diferenciales. En resumen, dichos modelos utilizan dependencias que son específicas de un área temática en particular. Estos modelos se caracterizan por un enfoque individual del desarrollo.

Modelos de series de tiempo- modelos de pronóstico matemático que buscan encontrar la dependencia del valor futuro del pasado dentro del propio proceso y calcular el pronóstico sobre esta dependencia. Estos modelos son universales para diversas áreas temáticas, es decir, forma general no cambia dependiendo de la naturaleza de la serie temporal. Podemos usar redes neuronales para predecir la temperatura del aire y luego aplicar un modelo similar en redes neuronales para predecir índices bursátiles. Se trata de modelos generalizados, como el agua hirviendo, en la que si se echa un producto, éste hervirá, independientemente de su naturaleza.

Clasificación de modelos de series temporales.

Me parece que componer clasificación general Los modelos de dominio no son posibles: ¡cuántas áreas, tantos modelos! Sin embargo, los modelos de series temporales se prestan fácilmente a una división simple. Los modelos de series de tiempo se pueden dividir en dos grupos: estadísticos y estructurales.

EN modelos estadísticos la dependencia del valor futuro del pasado se da en forma de alguna ecuación. Éstas incluyen:

1. modelos de regresión (regresión lineal, regresión no lineal);
2. modelos autorregresivos (ARIMAX, GARCH, ARDLM);
3. modelo de suavizado exponencial;
4. modelo basado en la muestra de máxima similitud;
5. etc.

EN modelos estructurales la dependencia del valor futuro del pasado se da en forma de una determinada estructura y reglas para avanzar a lo largo de él. Éstas incluyen:

1. modelos de redes neuronales;
2. modelos basados ​​en cadenas de Markov;
3. modelos basados ​​en árboles de clasificación-regresión;
4. etc.

Para ambos grupos, he indicado los modelos de pronóstico principales, es decir, los más comunes y detallados. Sin embargo, hoy en día ya existe una gran cantidad de modelos de pronóstico de series temporales, y para realizar pronósticos se han comenzado a utilizar, por ejemplo, modelos SVM (máquina de vectores de soporte), modelos GA (algoritmo genético) y muchos otros.

Clasificación general

Así obtuvimos lo siguiente clasificación de modelos y métodos de previsión.

1. Tijonov E.E. Previsión en condiciones de mercado. Nevinnomyssk, 2006. 221 p.
2. Armstrong J.S. Previsión de marketing // Métodos cuantitativos en marketing. Londres: International Thompson Business Press, 1999, págs. 92-119.
3. Jingfei Yang M. Sc. Previsión de carga a corto plazo del sistema eléctrico: Tesis de doctorado. Alemania, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. 139 p.

UPD. 15/11/2016.
Señores, ¡ha llegado a la locura! Recientemente, me enviaron un artículo para la edición VAK con un enlace a esta entrada para su revisión. Llamo su atención sobre el hecho de que ni en los diplomas, ni en los artículos, y más aún en las disertaciones no puedo enlazar al blog! Si quieres un enlace usa este: Chuchueva I.A. MODELO DE PREDICCIÓN DE SERIES TIEMPO SOBRE LA SELECCIÓN DE LA MÁXIMA SIMILARIDAD, disertación... cand. aquellos. Ciencias / Universidad Técnica Estatal de Moscú. NORDESTE. Bauman. Moscú, 2012.

Etiquetas: Agregar etiquetas

La necesidad de previsión es objetiva. El futuro de muchos fenómenos es una incógnita, pero es muy importante para las decisiones que se tomen en estos momentos.

La necesidad de previsión es objetiva. El futuro de muchos fenómenos es una incógnita, pero es muy importante para las decisiones que se tomen en estos momentos. Los procesos que requieren urgentemente el uso de procedimientos de previsión incluyen la actividad económica. Sin embargo, todas las etapas de la previsión, incluida su organización, provisión e interpretación de los resultados, están lejos de ser triviales. Y TI puede ayudar mucho.

Previsión: éxitos y fracasos

Hasta la fecha, se han realizado muchas investigaciones y se han obtenido impresionantes soluciones prácticas al problema de la previsión en ciencia, tecnología, economía, demografía y otras áreas. La atención a este problema se debe, entre otras cosas, a la escala economía moderna, las necesidades de producción, la dinámica del desarrollo de la sociedad, la necesidad de mejorar la planificación en todos los niveles de gestión, así como la experiencia acumulada. La previsión es uno de los elementos decisivos de la gestión eficaz de entidades comerciales individuales y comunidades económicas debido a que la calidad de las decisiones tomadas está determinada en gran medida por la calidad de la previsión de sus consecuencias. Por tanto, las decisiones que se tomen hoy deben basarse en estimaciones fiables del posible desarrollo de los fenómenos y eventos estudiados en el futuro.

La mejora de las previsiones de muchos expertos se ve en el desarrollo de tecnologías de la información adecuadas. La necesidad de su uso se debe a varias razones, entre ellas:

• crecimiento de volúmenes de información;
• la complejidad de los algoritmos de cálculo e interpretación de los resultados;
• altos requisitos para la calidad de los pronósticos;
• la necesidad de utilizar los resultados de la previsión para resolver problemas de planificación y control.

De vez en cuando aparece información sobre los resultados positivos logrados por una empresa en particular. Varias publicaciones señalan que una evaluación exitosa de las tendencias en la situación del mercado, la demanda de bienes o servicios, así como otros procesos y características económicos, permite obtener un aumento significativo de las ganancias, mejorar otros indicadores económicos. A primera vista, el mecanismo del éxito es simple y claro: suponiendo lo que sucederá en el futuro, se pueden tomar medidas efectivas en el momento oportuno, aprovechando las tendencias positivas y compensando los procesos y fenómenos negativos.

Sin embargo, también hay ejemplos negativos. Como señaló anteriormente la revista "Director de Servicio de Información", cisco, alguna vez aclamado como un símbolo de la nueva economía, no sólo no pudo anticipar la crisis económica de 2001, sino que estaba incluso peor que otros porque consideraba que su software de pronóstico de la demanda era perfecto. La dirección de la empresa no asumió que una de las razones de su crisis pudieran ser los métodos y tecnologías de previsión utilizados. Como resultado de un error analítico, se cancelaron bienes por valor de 2.200 millones de dólares, aproximadamente el 20% de los empleados fueron despedidos y las acciones de la empresa cayeron casi seis veces. Así, la causa de la crisis de Cisco no reside en los retrasos en la obtención o en la insuficiente cantidad de información inicial necesaria para el trabajo de los analistas de la empresa. Las dificultades surgieron, evidentemente, debido a errores metodológicos y a una evaluación inadecuada de las previsiones recibidas. Se puede suponer que el modelo utilizado por Cisco no proporcionó el nivel necesario de adaptación de las estimaciones de pronóstico al cambio actual en la situación del mercado.

Garantizar la calidad de la previsión.

Sin embargo, la precisión, la fiabilidad y la eficiencia, así como otros componentes de la calidad de la previsión, dependen de una serie de factores, entre los que cabe destacar:

• software basado en modelos económicos y matemáticos adecuados a la realidad; n integridad de la cobertura y confiabilidad de las fuentes de información inicial en las que se basa el trabajo de los algoritmos de pronóstico;
• Eficiencia del procesamiento de información interna y externa;
• la capacidad de analizar críticamente las estimaciones de pronóstico;
• la oportunidad de realizar los cambios necesarios en el soporte metodológico y de información de la previsión.

El software especial se basa en modelos, métodos y técnicas cuidadosamente seleccionados. Su implementación es de suma importancia para obtener pronósticos de alta calidad a la hora de resolver problemas de la situación actual y planificación estratégica. Un análisis de la situación actual muestra que las dificultades para introducir tecnologías de la información que permitan prever los procesos económicos no son sólo técnicas o metodológicas, sino también organizativas y psicológicas. Los consumidores de los resultados a veces no comprenden los principios de los modelos utilizados, su formalización y las limitaciones objetivamente existentes. Esto, por regla general, genera desconfianza en los resultados obtenidos. Otro grupo de problemas de implementación está relacionado con el hecho de que los modelos predictivos suelen ser cerrados, autónomos y, por tanto, su generalización con fines de desarrollo y adaptación mutua es difícil. Por eso, solución de compromiso puede resultar un enfoque paso a paso destacando las principales tareas analíticas.

Sin embargo, las soluciones corporativas o replicadas ya preparadas que brindan pronósticos para entidades económicas pequeñas y medianas a nivel del sistema con alta calidad y a su disposición a un precio prácticamente nulo. Actualmente sistemas automatizados La gestión empresarial se limita principalmente a tareas elementales de contabilidad y control. La razón de esta situación es que antes de la llegada de las tecnologías de la información modernas no existían muchas oportunidades para utilizar modelos económicos y matemáticos eficaces directamente en el proceso. actividad económica. Además, el uso de los modelos de pronóstico existentes con fines analíticos no planteaba requisitos tan elevados para su soporte informativo.

Fundamentos de las tecnologías de previsión.

Al construir un sistema predictivo desde cero, es necesario resolver una serie de cuestiones organizativas y metodológicas. Los primeros incluyen:

• formación de usuarios en métodos de análisis e interpretación de resultados de previsiones;
• determinar las direcciones del movimiento de la información predictiva dentro de la empresa, a nivel de sus divisiones y empleados individuales, así como la estructura de comunicación con socios comerciales y autoridades;
• determinar el momento y la frecuencia de los procedimientos de previsión;
• desarrollo de principios para vincular la previsión con la planificación a largo plazo y el procedimiento para seleccionar opciones para los resultados obtenidos al elaborar un plan de desarrollo empresarial.

Los problemas metodológicos de la construcción de un subsistema de previsión son:

• desarrollo de la estructura interna y mecanismo de su funcionamiento;
• organización de soporte informativo;
• desarrollo de software matemático.

El primer problema es el más difícil, ya que para solucionarlo es necesario construir un conjunto de modelos de previsión, cuyo alcance es un sistema de indicadores interrelacionados. El problema de la sistematización y evaluación de los métodos de previsión es aquí uno de los centrales, ya que para seleccionar un método específico es necesario realizar su análisis comparativo. Una variante de la clasificación de los métodos de previsión, teniendo en cuenta las peculiaridades del sistema de conocimiento que subyace a cada grupo, se puede resumir de la siguiente manera: métodos de evaluación de expertos; métodos de modelado lógico; métodos matemáticos.

Cada grupo es adecuado para resolver una determinada gama de tareas. Por lo tanto, la práctica impone los siguientes requisitos para los métodos utilizados: deben centrarse en un objeto de pronóstico específico, deben basarse en una medida cuantitativa de adecuación y diferenciarse en términos de precisión de las estimaciones y el horizonte de pronóstico.

Las principales tareas que surgen en el proceso de creación de un sistema predictivo se dividen en:

• construir un sistema de procesos e indicadores predecibles;
• desarrollo de un aparato para el análisis económico y matemático de procesos e indicadores previstos;
• concreción del método de evaluación de expertos, selección de indicadores para examen y obtención de evaluaciones de expertos de algunos procesos e indicadores previstos;
• indicadores y procesos de previsión con indicación de intervalos de confianza y precisión;
• desarrollo de métodos de interpretación y análisis de los resultados obtenidos.

Merece especial atención el trabajo sobre el soporte informativo y matemático del sistema de previsión. El proceso de creación de software se puede representar en los siguientes pasos:

1. desarrollo de un método para la identificación estructural del objeto de previsión;
2. desarrollo de métodos para la identificación paramétrica del objeto de pronóstico;
3. desarrollo de métodos para predecir tendencias;
4. desarrollo de métodos para predecir los componentes armónicos de procesos;
5. desarrollo de métodos para evaluar las características de componentes aleatorios de procesos;
6. creación de modelos complejos para predecir indicadores que forman un sistema interconectado.

La creación de un sistema de pronóstico requiere un enfoque integrado para resolver el problema de su soporte de información, que generalmente se entiende como un conjunto de datos iniciales utilizados para obtener pronósticos, así como métodos, métodos y herramientas que aseguren la recolección, acumulación, almacenamiento. , búsqueda y transmisión de datos durante el funcionamiento del sistema de previsión y su interacción con otros sistemas de gestión empresarial.

Soporte de información Los sistemas suelen incluir:

Fondo de información (base de datos);

Fuentes de formación del fondo de información, flujos y métodos de recepción de datos;

Métodos de acumulación, almacenamiento, actualización y recuperación de datos que forman el fondo de información;

Métodos, principios y reglas de circulación de datos en el sistema;

Métodos para garantizar la fiabilidad de los datos en todas las etapas de su recopilación y procesamiento;

Métodos análisis de información y síntesis;

Métodos para una descripción formalizada inequívoca de datos económicos.

Por lo tanto, se requieren los siguientes componentes principales para implementar el proceso de pronóstico:

Fuentes de información interna, que se basa en sistemas de gestión y contabilidad;

Fuentes de información externa;

Software especializado que implementa algoritmos de previsión y análisis de resultados.

Además de estos componentes, se deben utilizar tecnologías apropiadas para almacenar, intercambiar y presentar información.

Confirmación de calidad del pronóstico

Dada la importancia de resolver el problema de la previsión para los participantes del mercado, es aconsejable comprobar la calidad de los métodos y algoritmos propuestos, así como de las tecnologías en general, utilizando datos iniciales especialmente seleccionados (de prueba). Una forma similar de verificación se ha utilizado durante mucho tiempo para evaluar la idoneidad de las herramientas matemáticas diseñadas para la optimización no lineal, por ejemplo, utilizando las funciones de Rosenbrock y Powell.

La confirmación (o verificación) de la calidad y el rendimiento de la tecnología de pronóstico generalmente se lleva a cabo comparando los datos del modelo conocido a priori con sus valores pronosticados y evaluando las características estadísticas de la precisión del pronóstico. Consideremos este truco en una situación en la que los modelos de proceso son un conjunto aditivo de la tendencia Tt, componentes estacionales (armónicos) y aleatorios.

En la fig. 1, como ilustración de la tendencia del modelo aditivo, se presenta una tendencia parabólica de segundo orden, en la fig. 2 - componente estacional del proceso con un período de 12 meses, y en la fig. 3 - componente aleatorio. En la figura se muestra una comparación de la implementación real del proceso con su pronóstico, realizado en el marco de la metodología de pronóstico a corto plazo. 4. Los errores absolutos se ilustran en la fig. 5. La calidad de la tecnología se evalúa mediante las características estadísticas de los errores en las estimaciones de pronóstico.

Práctica y perspectivas para el desarrollo de la previsión en sistemas replicados y corporativos.

En la actualidad, se ha generalizado una amplia variedad de herramientas de software que permiten, en un grado u otro, la recopilación y el procesamiento analítico de información. Algunos de ellos, como MS Excel, están equipados con funciones estadísticas y herramientas de programación integradas. Otros, especialmente los de contabilidad y de bajo costo contabilidad de gestión, no poseen tales capacidades o las capacidades analíticas no están implementadas en ellos de manera suficiente y, a veces, de manera incorrecta. Sin embargo, esto desgraciadamente es inherente a algunos sistemas de gestión empresarial más potentes y multifuncionales, como se confirmó en las pasadas exposiciones "Apteka 2001" (noviembre-diciembre de 2001) y "Accounting and Audit 2002" (enero de 2002). Esta situación aparentemente se explica por un análisis superficial por parte de los desarrolladores de las propiedades de los algoritmos de pronóstico que han elegido y su aplicación acrítica. Por ejemplo, a juzgar por las fuentes disponibles, el suavizado exponencial de orden cero se utiliza a menudo como base de los algoritmos predictivos. Sin embargo, este enfoque sólo es válido si no existe una tendencia en el proceso en estudio. De hecho, los procesos económicos no son estacionarios y la previsión implica el uso de modelos más complejos que los modelos con una tendencia constante.

Es interesante, desde la perspectiva del tema que nos ocupa, rastrear el camino del desarrollo de la automatización doméstica. sistemas bancarios. Los primeros sistemas bancarios se basaban en una tecnología rígida que requería cambios constantes o software adicional. Esto impulsó a los desarrolladores de software financiero, siguiendo los principios de apertura, escalabilidad y flexibilidad, a utilizar DBMS industriales. Sin embargo, por sí solos, estos DBMS resultaron inadecuados para resolver problemas analíticos de alto nivel, entre los que se incluye el problema de la previsión. Para ello, fue necesario utilizar tecnologías adicionales para el almacenamiento de datos y el procesamiento analítico operativo, que aseguraron el funcionamiento de los sistemas de apoyo a las decisiones de las instituciones financieras y crediticias y para la elaboración de pronósticos. El mismo enfoque se utiliza en sistemas complejos de gestión empresarial.

Otra dirección del uso moderno y aplicado de los métodos de previsión basados ​​en TI es la solución de una amplia gama de tareas de marketing. Un ejemplo es el software SAS Churn Management Solution para telecomunicaciones. Está destinado a operadores de telecomunicaciones y permite, según sus desarrolladores, construir modelos predictivos y utilizarlos para evaluar la probabilidad de salida de determinadas categorías de clientes. La base de este software es el servidor de base de datos distribuido Scalable Performance Data Server, herramientas para construir y administrar almacenes de datos y data marts, herramientas de minería de datos Enterprise Miner, sistema de soporte de decisiones SAS / MDDB Server, así como SIDA. Para garantizar la competitividad de los novedosos sistemas CRM, en la lista de funciones avanzadas, así como para los sistemas bancarios automatizados, se incluyen funciones de informes que utilizan tecnologías OLAP y permiten, hasta cierto punto, predecir los resultados de marketing, ventas y Servicio al Cliente.

Hay muchos especializados productos de software, proporcionando procesamiento estadístico de datos numéricos, incluidos elementos de pronóstico individuales. Estos productos incluyen SPSS, Statistica, etc. Estas herramientas tienen ventajas y desventajas que limitan significativamente su alcance. aplicación práctica. Cabe señalar aquí que la evaluación de la idoneidad de las matemáticas y estadísticas especializadas herramientas de software para resolver problemas de pronóstico por parte de usuarios comunes que no tienen una capacitación especial, requiere un estudio y una discusión serios por separado.

Sin embargo, resolver los problemas de previsión de los consumidores de las pequeñas y medianas empresas con la ayuda de tecnologías y sistemas de información potentes y costosos es prácticamente imposible, principalmente por razones financieras. Por lo tanto, una dirección muy prometedora es el desarrollo de las capacidades analíticas de los sistemas de contabilidad y contabilidad de gestión de bajo costo existentes y generalizados. Se han desarrollado informes adicionales basados ​​en procesos comerciales específicos y que contienen la información analítica necesaria para un usuario en particular. alta actitud"eficiencia - costo".

Algunos desarrolladores de software crean líneas completas de herramientas analíticas. Por ejemplo, Parus Corporation ofrece soluciones Parus-Analytics y Triumph-Analytics para una amplia gama de usuarios de pequeñas y medianas empresas. Las tareas más complejas de procesamiento analítico de información de pronóstico se integran en el sistema Parus en forma del llamado centro situacional. Según Dmitry Sudarev, director de desarrollo de soluciones de circulación, en 1997 se decidió desarrollar e implementar productos de software que permitieran pasar de la simple contabilidad de los hechos en las actividades de una empresa al análisis de la información. Al mismo tiempo, se planificó una transición de la automatización del trabajo de los contables y mandos intermedios al procesamiento de información para la alta dirección. Teniendo en cuenta el posible círculo de consumidores, Parus-Analytics y Triumph-Analytics no imponen requisitos especiales en el entorno de software y hardware, sin embargo, la solución Triumph-Analytics se implementa sobre la base de MS SQL Server, lo que le proporciona una mayor oportunidades para predecir los procesos en estudio , en particular, se tiene en cuenta el componente armónico de los pronósticos.

El valor del pronóstico aumenta muchas veces cuando se utiliza directamente en la gestión de la empresa. Por lo tanto, una dirección importante es la integración de sistemas predictivos con sistemas como Kasatka, MS Project Expert, etc. Por ejemplo, el software Kasatka de SBI se posiciona como un software automatizado. lugar de trabajo jefe y especialistas del departamento de marketing y está destinado al desarrollo de complejos de gestión, marketing y planificación estratégica. Este propósito predetermina la necesidad de identificar tendencias a largo plazo y tenerlas en cuenta en la planificación. El horizonte de previsión se determina en función de los objetivos relevantes de la organización.

Conclusión

La elección de la tecnología de pronóstico y los medios para su implementación debe realizarse de acuerdo con las metas y objetivos de un consumidor en particular, tener en cuenta el nivel de soporte de información, las calificaciones de los usuarios y una serie de otros factores. Estas razones requieren un desarrollo individual o una adaptación de un software especial creado previamente.

Literatura

Glosario

Previsión(en planificación económica) - etapa científica y analítica del proceso planificación económica. Las principales tareas de previsión en el desarrollo de planes económicos son: análisis científico de procesos y tendencias sociales, económicos y científico-técnicos, relaciones objetivas de fenómenos socioeconómicos en condiciones específicas, evaluación de la situación actual e identificación de problemas clave de economía. desarrollo; evaluación del desarrollo de estas tendencias en el futuro y previsión de nuevas situaciones económicas, nuevos problemas que deben resolverse; identificar posibles alternativas de desarrollo para una elección razonable de una u otra oportunidad y tomar la mejor decisión.

Automatización de controles- el uso de métodos y técnicas de procesamiento automático de información por parte de los órganos de dirección de la empresa, incluso para el desarrollo de decisiones económicas óptimas. La automatización de la gestión está asociada a la introducción de métodos económicos y matemáticos y de TI.

Soporte informativo del sistema.- un conjunto de métodos y medios para seleccionar, clasificar, almacenar, buscar, actualizar y procesar información en el sistema. El soporte de información incluye: composición de la información (lista de unidades o agregados de información); la estructura de la información y los patrones de su transformación; características del movimiento de información; características de calidad de la información; formas de procesar la información. El soporte informativo se puede caracterizar en aspectos funcionales, estructurales, transformacionales y organizativos y metodológicos. Los objetos del aspecto transformacional son la transformación del lenguaje. administración económica por niveles y etapas de avance de la información en el sistema.

retraso retraso- el intervalo de tiempo entre el momento en que ocurre la reacción del sistema (efecto) a la acción que se le aplica y el momento de su aplicación. En los sistemas socioeconómicos, los valores rezagados desempeñan un papel importante en la planificación y la gestión. Los retrasos en el retorno de la inversión son especialmente importantes.

tendencia(base determinista del proceso predicho): la tendencia general y principal del cambio en la serie dinámica (proceso) durante un período suficientemente largo de observación del mismo. Generalmente se acepta que la tendencia está determinada por la acción de factores permanentes.

Componente armónico del proceso predicho.- componente cuya acción está determinada por factores de carácter periódico. Un caso especial es el componente estacional, que está determinado principalmente por las condiciones climáticas y las tradiciones sociales.

Componente aleatorio del proceso previsto.- desviaciones de los valores reales del proceso de los previstos, cuyas razones no se han establecido y no pueden identificarse en el marco del modelo adoptado.

Métodos económicos y matemáticos.- nombre condicional de un complejo de disciplinas científicas y aplicadas en la intersección de la economía y las matemáticas. Incluyen los siguientes grupos de disciplinas: métodos económicos y estadísticos; econometría; investigación de operaciones en la economía; Cibernética económica.

Evaluaciones de expertos- evaluación de procesos o fenómenos que no pueden medirse directamente. Las evaluaciones de expertos desempeñan un papel importante en la toma de decisiones, incluida la predicción de alternativas y sus consecuencias.

Método de pronóstico heurístico- utilizar la opinión de expertos en la materia; se utiliza para predecir procesos que no pueden formalizarse en el momento de la previsión. Es sinónimo del método de revisión por pares.

Métodos de previsión matemática. subdividido condicionalmente en métodos de modelado de procesos de desarrollo y métodos de extrapolación. Se basan en herramientas matemáticas.

Métodos de pronóstico y análisis lógico. relacionado principalmente con el análisis de la coherencia del curso y los resultados de la previsión. Sirve como comentario en el sistema predictivo. Los métodos de análisis lógico, además, permiten resolver. tareas independientes, por ejemplo, la construcción de modelos morfológicos, que luego se utilizan como base para modelos de pronóstico formalizados (matemáticos).

Métodos de pronóstico combinados- uso conjunto de métodos de predicción heurística y matemática para combinar sus ventajas inherentes y compensar sus deficiencias.

Previsión de intervalo- el rango de valores en el que caerá el valor predicho con una probabilidad determinada con parámetros de proceso conocidos.

Criterios de calidad del pronóstico.- el principal criterio de calidad es la precisión del pronóstico. Además, se pueden utilizar criterios de rapidez, fiabilidad, etc.

Errores de pronóstico- la diferencia entre la observación actual del objeto de pronóstico y el valor esperado. Los errores de previsión se deben a varias razones: la incertidumbre de la situación futura; cambios en el propio objeto de previsión; el impacto de nuevos factores emergentes, etc.

Predicción- un juicio sobre el estado futuro de un objeto, que es en su mayor parte subjetivo.

Modelo de objetos de predicción- el uso del fenómeno del isomorfismo (analogía) para describir el objeto real de la predicción utilizando relaciones matemáticas y conclusiones lógicas (en casos más raros, se utilizan modelos físicos). El modelo es una especie de abstracción de la realidad, teniendo en cuenta únicamente aquellas características del original que son de interés o tienen un impacto significativo en su desarrollo. La dificultad de elegir un modelo de objeto de predicción está determinada por una serie de factores: información sobre procesos u objetos similares al que se predice; exactitud de la información sobre un proceso determinado (objeto); la cantidad de esta información. Actualmente, existen muchas clasificaciones de modelos de pronóstico.

Sistema predictivo- un conjunto de métodos, métodos y medios para recopilar datos iniciales, procesar información y presentar pronósticos con la calidad requerida.

Fuentes

En varias empresas tienen sus propios requisitos para crear un presupuesto. Los creadores de productos de software tienen en cuenta estas características. Considere los productos de software más famosos y comunes.

Hyper Pillar es un sistema grande y avanzado que automatiza completamente la elaboración de presupuestos. Para comenzar, ingresa los costos planificados y los ingresos proyectados. El resultado de los cálculos es un modelo de empresa dinámico con modelos responsables de cada nivel y una tecnología sencilla para realizar cambios en el mismo. Hyper Pillar está bien integrado con otros productos de la empresa: Enterprise, Essbase OLAP Server, Reporting.

Corporate Planner es un programa de elaboración de presupuestos basado en el árbol de costos estructurales de una empresa. Nodos del árbol: valores reales planificados y desviaciones entre ellos. Los nodos están vinculados por fórmulas. Los archivos se pueden importar a través de ODBC. Corporate Planner se utiliza en pequeñas empresas y no admite la posibilidad de trabajo distribuido.

Adaytum Planning - es un sistema tridimensional hoja de cálculo con funciones para construir varios sectores. Las tablas contienen diversos datos (tiempo, finanzas, etc.) de cada departamento de la empresa. Hay una función para acumular el presupuesto consolidado para una fecha seleccionada. Adaytum Planning es un producto económico para crear un presupuesto pequeño mediante la aplicación de una variedad de herramientas analíticas.

Nephrite es un producto de software diseñado para su uso en grandes corporaciones con estructura de holding. Ocupa una posición intermedia entre el procesamiento de documentación por computadora y en papel y tiene un conveniente procedimiento de aprobación del presupuesto. El programa funciona incluso con datos insuficientemente preparados. Los datos iniciales son los presupuestos de las unidades de holding, que deben consolidarse en un presupuesto de holding. "Jade" se creó a partir de hojas de cálculo.

"Red Director" es un sistema de presupuestación diseñado para pequeñas y medianas empresas y tiene una interfaz sencilla. La base del programa es una base de datos sin posibilidad de integración con otros productos de software.

La planificación es clase especial actividades científicas y prácticas, consistentes en el desarrollo de decisiones estratégicas (en forma de pronósticos, proyectos, programas, planes), que prevean la promoción de tales metas y estrategias para el comportamiento de los objetos de control, cuya implementación asegura su funcionamiento efectivo. a largo plazo, una rápida adaptación a las condiciones externas cambiantes.

El programa Project Expert de Pro-Invest-Consulting permite a los usuarios resolver las siguientes tareas:

· describir en detalle y diseñar las actividades de cualquier empresa, teniendo en cuenta los cambios en los parámetros del entorno externo (inflación, impuestos, tipos de cambio);

Desarrollar un plan para el desarrollo de una empresa o la implementación de un proyecto de inversión, una estrategia de marketing y una estrategia de producción que asegure uso racional recursos materiales, humanos y financieros;

determinar el esquema de financiamiento de la empresa;

probar varios escenarios para el desarrollo de la empresa, variando los valores de los factores que pueden afectarla resultados financieros;

preparar informes financieros (informe sobre el movimiento Dinero, balance, cuenta de resultados, cuenta de resultados) y plan de negocios del proyecto de inversión, totalmente compatible con los requisitos internacionales, en ruso y Inglés;

realizar un análisis integral de la empresa (proyecto), incluido un análisis de la efectividad general, análisis de sensibilidad, análisis del flujo de efectivo para cada participante del proyecto, análisis condición financiera y rentabilidad de la empresa con la ayuda de tres docenas de indicadores calculados automáticamente.

El módulo de intercambio especial Project Expert le permite importar y exportar información en formatos *.txt y *.dbf. Los datos de la tabla de resumen y la información textual se copian libremente a través del portapapeles de Windows a Word, Excel y otras aplicaciones de Windows. Project Expert también se comunica con los sistemas de planificación y gestión más famosos: MS Project, Primavera, Project Planner y Sure Truck. Los datos se importan y exportan en formato de red GANTT, con descripción de las etapas, sus relaciones, etc.

Ser el núcleo del paquete de software. análisis financiero y diseño, Project Expert puede "cargar" automáticamente información que caracterice el estado inicial de la empresa desde el programa de análisis financiero Audit Expert y datos del plan operativo de marketing desde el programa Marketing Expert.

El programa Project Expert viene en dos versiones: Base y Professional. Project Expert Professional ofrece a sus usuarios dos funciones adicionales:

1) Actualización de datos y control sobre la implementación del proyecto (plan). A medida que avanza el proyecto, el usuario tiene la oportunidad de ingresar datos reales para todos los módulos del proyecto y calcular indicadores actualizados. movimiento real fondos, así como controlar el desfase entre el flujo de caja real y el planificado.

2) Trabajar con un grupo de proyectos. El módulo especial Project Integrator le permite combinar varios proyectos (empresas) en un grupo y calcular indicadores de desempeño integrados para el grupo en su conjunto, así como comparar diferentes opciones para un proyecto para cualquier indicador.

El programa Biz Planner de Pro-Invest-Consulting es una modificación de Project Expert y está diseñado para planificar y analizar la efectividad de las inversiones en pequeñas y medianas empresas.

El programa Audit Expert de Pro-Invest-Consulting es herramienta eficaz análisis integral de la situación financiera y el desempeño de la empresa. Llevar los estados financieros a los estándares internacionales le permite convertir los estados financieros de las empresas de diferentes años en tablas analíticas que cumplan con los requisitos. estándares internacionales contabilidad.

El programa Marketing Expert de Pro-Invest-Consulting es un sistema de apoyo a la toma de decisiones en todas las etapas del desarrollo de planes de marketing estratégicos y tácticos y el control de su implementación.

El programa Forecast Expert de Pro-Invest-Consulting es un sistema de pronóstico aplicado universal y está diseñado para construir un pronóstico de series de tiempo utilizando un modelo de autorregresión y un promedio móvil integrado (ARISS, ARIMA, Box-Jenkins). Forecast Expert le permite analizar datos existentes y crear un pronóstico con límites intervalo de confianza por un período de tiempo que no exceda el período de observación de la serie original. El modelo determina el grado de influencia. factores estacionales y los tiene en cuenta a la hora de realizar una previsión.

El programa Microsoft MS Project es un desarrollo en el campo de la gestión de proyectos de inversión basado en la teoría de grafos y la planificación de redes.

Se realizó un estudio de las principales direcciones y problemas de implementación en actividades practicas organizaciones de tecnologías modernas de la información y la comunicación. Se identifican los problemas y direcciones de la creación de un espacio único de información. Se lleva a cabo el análisis de las condiciones y requisitos previos para el modelado práctico, se analizan las características de la construcción por etapas de modelos predictivos de las actividades de las organizaciones. Dana una breve descripción de características del uso de varios modelos de pronóstico, se hace hincapié en la importancia de verificar la idoneidad de los modelos de pronóstico. Se ha realizado una revisión de las tecnologías modernas de información y análisis para pronosticar las actividades de las organizaciones. Se dan recomendaciones sobre el uso de los resultados de la previsión en la práctica. Indicadores clave organizaciones.

tecnologías de la información y análisis

modelado de actividades

análisis de adecuación del modelo

pronosticar las actividades de la organización

1. Golichev V.D., Golicheva N.D., Gusarova O.M. y otros Tierra de Smolensk y su población (Reseña histórica y estadística en cifras y hechos). - Smolensk: Smolgortipografía, 2013. - 152 p.

2. Gusarova O.M. El modelado como forma de planificar y gestionar resultados empresariales // Éxitos de las ciencias naturales modernas. - 2014. - No. 11. - P. 88–92.

3. Gusarova O.M. Modelado en aceptación las decisiones de gestión// Ciencia y educación: problemas y perspectivas de desarrollo: una colección de artículos científicos basados ​​​​en los materiales de la Conferencia Científica y Práctica Internacional. - Tambov: Yukom, 2014. - S. 41-42.

4. Gusarova O.M. Problemas de integración de la teoría y la práctica del modelado de resultados empresariales // Economía y educación: desafíos y búsqueda de soluciones: una colección de artículos científicos basados ​​​​en los materiales de la II conferencia científica y práctica de toda Rusia (por correspondencia) (Yaroslavl, abril 15, 2014) - Yaroslavl: Canciller, 2014. - págs.

5. Gusarova O.M. Evaluación de la relación de los indicadores regionales de desarrollo socioeconómico (basado en los materiales del Distrito Federal Central de Rusia) // Temas contemporaneos ciencia y educación. -2013. - No. 6. (Revista electrónica).

6. Gusarova O.M., Zhuravleva M.A. Análisis y mejora de actividades. sociedades anónimas// Tecnologías modernas intensivas en ciencia. - 2014. - Núm. 7–3. – págs. 10–12.

7. Gusarova O.M. Métodos y modelos para predecir las actividades de los sistemas corporativos // Cuestiones teóricas y aplicadas de la educación y la ciencia: una colección de artículos científicos basados ​​​​en los materiales de la Conferencia Científica y Práctica Internacional. – Tambov: Yukom, 2014. – P. 48–49.

8. Gusarova O.M. Tecnologías informáticas para modelar procesos socioeconómicos // El crecimiento económico y competitividad de Rusia: tendencias, problemas y prioridades estratégicas: una colección de artículos científicos basados ​​​​en los materiales de la Conferencia Científica y Práctica Internacional. – M.: Unity-Dana, 2012. – S. 102–104.

9. Gusarova O.M. Estudio de la calidad de los modelos de previsión a corto plazo de indicadores financieros y económicos. – Moscú: 1999. – 198 p.

10. Orlova I.V., Turundaevsky V.B. Análisis estadístico multivariante en el estudio de procesos económicos. Monografía. – M.: MESI, 2014. – Pág. 190.

En el contexto de la introducción de sanciones económicas, una serie de empresas rusas buscar formas efectivas asegurando la competitividad de sus productos y mejorando la eficiencia de la organización. en dificil Condiciones económicas es necesario utilizar no solo la experiencia práctica en la organización de una empresa en un determinado campo de actividad, sino también enfoques modernos a la planificación empresarial. Adopción generalizada en la práctica de las tecnologías analíticas y de información para modelar y pronosticar indicadores comerciales clave, le permite monitorear rápidamente los resultados comerciales y formar una estrategia de desarrollo de la organización. El uso de tecnologías analíticas y de información le permite crear sistemas integrados de gestión de resultados comerciales, optimizar los flujos materiales y financieros, minimizar los costos de las actividades financieras y económicas, maximizar las ganancias de la empresa y resolver una serie de otras tareas.

Los procesos de informatización de la sociedad moderna y los procesos de implementación de las tecnologías de la información y la comunicación en todas las áreas de negocio que están estrechamente relacionadas con ellos se caracterizan por la difusión masiva de tecnologías de la información y analíticas para analizar las actividades de las organizaciones. Varias áreas y formas de propiedad. Las tecnologías de la información modernas permiten automatizar varias de las siguientes áreas: estudiar las propiedades de un sistema (objeto), monitorear la dinámica de desarrollo de indicadores clave en todas las áreas del negocio, optimizar los parámetros del sistema de funcionamiento, crear sistemas integrados. para monitorear y gestionar el sistema, planificar y pronosticar las perspectivas de desarrollo de la organización.

objetivo estratégico La introducción de las tecnologías de la información y la comunicación en todas las esferas de actividad de la sociedad moderna es la creación de un espacio de información único diseñado para resolver una amplia gama de problemas relacionados con el acceso a bases de datos unificadas, el suministro rápido. informes estadísticos, creación de sistemas de seguimiento integrados varias direcciones actividades. Todo esto contribuye a la creación de oportunidades fundamentalmente nuevas para el desarrollo de la capacidad cognitiva. actividad creativa persona: investigadora, organizativa y de gestión, experta, emprendedora, etc. La creación de un espacio único de información ayuda a aumentar la eficiencia y calidad del seguimiento de las actividades de las organizaciones, intensificar la investigación científica en diversas áreas, reducir el tiempo de procesamiento y proporcionar información, la eficiencia y eficacia de la gestión del sistema, la integración de los sistemas nacionales. sistema de informacion V sistemas internacionales acceso a recursos de información en el campo de la ciencia, la cultura, la empresa y otros campos de actividad.

La introducción de las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades prácticas de las organizaciones se caracteriza por una serie de áreas y problemas:

● el equipamiento técnico de las organizaciones con tecnologías de la información y la comunicación implica el acceso a medios modernos software y está limitado por factores organizativos y económicos. Por tanto, el acceso a la "pequeña informatización" es en algunos casos ineficaz, mientras que a la "grande" es caro y no ofrece un retorno rápido.

● La formación de especialistas en el campo de las tecnologías de la información y la comunicación, especialmente en el campo de las tecnologías de redes, debe convertirse en una tarea prioritaria, de cuya solución depende la eficacia de las actividades de la organización en esta dirección. En ocasiones, un profesional de TI altamente capacitado puede realizar la carga de trabajo de todo un departamento de una organización. En este sentido es necesario trabajar organizaciones educativas introducir cada vez más disciplinas relacionadas con la tecnología de la información y aumentar su orientación práctica. sistema moderno La educación debe centrarse en la fundamentalización de la educación en todos sus niveles, el uso generalizado de métodos y tecnologías educativos innovadores, la mejora de la calidad y la accesibilidad de la educación mediante el desarrollo de un sistema de educación y equipamiento a distancia. proceso educativo modernas tecnologías de la información y la comunicación.

● La creación de bases de datos de información en todas las áreas de las actividades de la organización requiere cierto esfuerzo, pero es un vínculo importante en la integración de las tecnologías de la información de la organización en un único espacio de información.

Uno de tendencias actuales La introducción de tecnologías de la información y análisis en las actividades prácticas de las organizaciones es el seguimiento operativo de los indicadores comerciales clave y la previsión de opciones alternativas para el desarrollo de la empresa. En el caso general, se puede distinguir la siguiente secuencia de etapas para predecir el desarrollo de un sistema (objeto) de investigación.

● El establecimiento de metas y objetivos del estudio determina las directrices estratégicas y direcciones tácticas en el estudio del sistema, que en el transcurso del estudio pueden perfeccionarse y concretarse.

● La formulación del modelo conceptual del sistema implica el examen del sistema para identificar sus propiedades, características de la dinámica y las interrelaciones con factores externos y ambiente interno. La recopilación de información estadística sobre las características del sistema implica la formulación adicional de un modelo descriptivo verbal del sistema, que está sujeto a aclaración y formalización. La formulación del modelo conceptual del sistema implica una lista de preguntas básicas formuladas en términos de un área de estudio determinada que cumplan con los objetivos del estudio, y un conjunto de hipótesis sobre las propiedades y características del objeto modelado.

● La formalización de un modelo descriptivo verbal implica la construcción de un modelo matemático y la determinación numérica de sus parámetros. Un punto importante en este caso es la elección correcta de los métodos para determinar los parámetros del modelo matemático. Cada sistema tiene sus propias características de desarrollo, y una característica del modelo como la adecuación, es decir, Correspondencia del modelo formalizado con las características de los procesos reales que caracterizan la dinámica del sistema de investigación. Dependiendo de las características específicas del sistema de investigación, se pueden seleccionar preliminarmente varias clases de modelos de pronóstico, por ejemplo, curvas de crecimiento que caracterizan la dinámica del sistema a lo largo del tiempo, modelos econométricos que establecen y evalúan la relación entre varias características internas del sistema y una serie factores externos, variedades de modelos adaptativos utilizados para sistemas altamente dinámicos con presencia de fluctuaciones estacionales y cíclicas, desde los más simples hasta modelos autorregresivos con residuos autocorrelacionados y heterocedásticos.

● Obtener e interpretar los resultados de la simulación implica comprobar una serie de propiedades del modelo matemático, en particular, comprobar la idoneidad y precisión del modelo. La adecuación del modelo caracteriza el grado de cercanía de las características del modelo construido a las características y propiedades de un objeto real (sistema). Por una serie de razones, como una serie de supuestos que surgen durante el modelado, la imposibilidad de tener en cuenta muchos factores que determinan la dinámica del desarrollo del objeto de estudio, una serie de errores técnicos en la etapa de formalización del modelo y Una serie de otros puntos, naturalmente, conducen a una diferencia en las características del modelo y el objeto real. Es importante que estas diferencias no sean de naturaleza fundamental y estén dentro de ciertos límites (desviaciones). El valor de las desviaciones permisibles está determinado por las características de la dinámica del sistema de investigación, el período de análisis de las características del sistema, así como el propósito del estudio. Los indicadores de precisión del modelo, como la desviación estándar de una serie de residuos, el error de aproximación promedio, el error relativo promedio, caracterizan el grado de aproximación de los datos simulados a las observaciones reales obtenidas como resultado de la recopilación de información estadística. En esta etapa se lleva a cabo el refinamiento y elección final del modelo utilizado en el futuro para construir el pronóstico. Al mismo tiempo, se lleva a cabo una verificación ampliada de la adecuación del modelo, que incluye, además de probar hipótesis sobre el cumplimiento de una serie de propiedades estadísticas del componente residual, como la independencia, la aleatoriedad, la igualdad de las matemáticas. expectativa de los residuos a cero, el cumplimiento de la ley de distribución normal, la evaluación de una serie de características del modelo como el coeficiente de determinación que caracteriza la proporción de variación del rasgo estudiado bajo la influencia de factores externos e internos, la Coeficiente de Fisher, que evalúa la significancia estadística del modelo resultante. Con base en los resultados de comparar las características de adecuación y precisión, se realiza la elección final del modelo predictivo.

● Construir sobre un modelo formalizado de pronósticos y utilizar los resultados del modelado en la gestión del sistema implica obtener pronósticos puntuales que caracterizan las perspectivas de desarrollo del sistema de investigación. Además de estos, se pueden construir pronósticos de intervalo que conlleven una mayor probabilidad de obtener intervalos en los que las características del sistema pueden fluctuar. Cabe señalar que la previsión es de naturaleza probabilística y será confiable sólo si en el período previo operan los mismos patrones de desarrollo que tuvieron lugar en la etapa de investigación del sistema.

El uso de pronósticos de resultados en la toma de decisiones gerenciales es proceso creativo y requiere no sólo conocimientos teóricos en un área determinada, sino también experiencia práctica sobre el trabajo con el sistema de investigación. Hoy en día Investigación científica muy avanzado en el desarrollo de tecnología analítica y de información para pronosticar las actividades de las organizaciones. Por ejemplo, se conocen tecnologías de previsión de redes neuronales, lógica difusa, una serie de programas especializados de análisis y previsión multifuncionales, como Statistica, SPSS, Stadia, VSTAT, Project Exspert y varios otros productos de software. Para el seguimiento operativo y la previsión de los resultados del funcionamiento del sistema, así como con fines educativos, también se puede utilizar el paquete MS Excel, que implementa análisis de tendencias y regresión, y también permite calcular una serie de características adicionales del sistema sobre la base de un procesador de hojas de cálculo.

Con base en los resultados del estudio del sistema de gestión (objeto) utilizando tecnologías de información y pronóstico analítico, se pueden formular recomendaciones para mejorar las actividades de la organización (sistema), por ejemplo, enfocándose en lograr ciertos valores de los indicadores clave de desempeño. que implementan la estrategia de desarrollo de la organización, optimizando los flujos de caja, desarrollando nuevos direcciones prometedoras actividades . El uso de tecnologías analíticas y de información modernas para modelar y pronosticar ayudará a aumentar la eficiencia de las actividades a la luz de la implementación de la estrategia y tácticas de desarrollo de la organización.

Enlace bibliográfico