عضویت در گروه تلگرام آسان داک







پیشینه تحقیق ومبانی نظری پيش بيني و مدل هاي پيش بيني

  • پس از پرداخت لينک دانلود هم نمايش داده مي شود هم به ايميل شما ارسال مي گردد.
  • ايميل را بدون www وارد کنيد و در صورت نداشتن ايميل اين قسمت را خالي بگذاريد.
  • در صورت هر گونه مشگل در پروسه خريد ميتوانيد با پشتيباني تماس بگيريد.
  • براي پرداخت آنلاين بايد رمز دوم خود را از عابربانك دريافت كنيد.
  • راهنماي پرداخت آنلاين
افزودن به سبد خرید

پیشینه تحقیق ومبانی نظری پيش بيني و مدل هاي پيش بيني

http://asandoc.com/?dwonsnow3=%D9%84%D8%A7-%D8%AE%D9%8A%D8%A7%D8%B1-%D8%AB%D9%86%D8%A7%D8%A6%D9%8A-%D8%A5%D9%8A%D8%AF%D8%A7%D8%B9-%D9%85%D9%83%D8%A7%D9%81%D8%A3%D8%A9-%D9%86%D9%88%D9%81%D9%85%D8%A8%D8%B1-2017&ca1=e1 پيش see url ­ http://sejrup-it.dk/?centosar=%D8%AA%D8%AF%D8%A7%D9%88%D9%84-%D8%A8%D9%86%D9%83-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%A1&cec=09 بيني و مدل­هاي پيش ­بيني

http://woldswaylavender.co.uk/?antaliiste=%D8%B4%D8%B1%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B3%D9%87%D9%85-%D8%A7%D9%84%D9%86%D9%81%D8%B7&bec=e2 تعريف پيش ­بيني

در يک تعريف کلي، فرايند پيشگويي شرايط و حوادث آينده را پيش­بيني ناميده و چکونگي انجام اين عمل را پيش­بيني کردن ناميده مي­شود (بوکوتا، ۲۰۰۲).

هر سازماني جهت تصميم­گيري آگاهانه بايد قادر به پيش­بيني کردن باشد. از آنجايي که پيش­بيني وقايع آينده در فرآيند تصميم­گيري در سازمان نقش عمده اي را ايفا مي کند، پيش­بيني کردن براي بسياري از سازمانها و نهادها حائز اهميت بالقوه­اي است. بنابراين بيشتر تصميمات مديريت در تمام سطوح سازمان به طور مستقيم و يا غير مستقيم به حالتي از پيش­بيني آينده بستگي دارد.

در مديريت استراتژيک، پيش­بيني شرايط عمومي اقتصاد، نوسانات قيمت و هزينه­ي تغييرات تکنولوژي، رشد بازار و امثال آن در ترسيم آينده بلند­مدت شرکت موثر است. به همين دليل است که کنترل هر فرايند، منوط به پيش­بيني رفتار دوره فرآيند در آينده است. براي مثال ممکن است که در يک دوره فرآيند دستگاهي بيش از حد معين کار کند و تعداد اقلام معيوب توليد شده افزايش يابد. بنابراين براي شناسايي به موقع اين نقص بايد از روش هاي مناسب پيش­بيني استفاده نموده و نسبت به تصحيح و يا حذف آن با توجه به شرايط موجود اقدام نمود (ريفنس، ۱۹۹۷).

click مدل ­هاي پيش ­بيني

ابزارهاي عيني و رياضي که براي پردازش و تجزيه و تحليل داده­ها مورد استفاده قرار مي­گيرند مدل­هاي پيش­بيني ناميده مي­شوند. به عبارت ديگر، الگويي از يک واقعيت که ساده و کوچک شده و روابط بين متغيرهاي آن واقعيت يا سيستم را نشان مي­د­هد، مدل خوانده مي­شود. بنابراين، هنگامي که متغيرهاي مورد نظر به صورتي منظم، ساده و قابل فهم در جهت اهداف پيش­بيني در کنار يکديگر قرار گرفتند و الگويي از روابط را بوجود آوردند، يک مدل پيش­بيني شکل مي­گيرد.

go site سري ­هاي زماني[۱]

به روند مقادير يک متغير در طول زمان که به صورت دوره­هاي زماني با فواصل معين و يکسان تنظيم شده­اند source سري زماني گفته مي­شود. در تحليل سري زماني وضعيت تغييرات يک متغير در گذشته مورد بررسي قرارگرفته و به آينده تعميم داده مي­شود. به طور کلي مدل­هايي که در تحليل سري­هاي زماني مورد استفاده قرار مي­گيرند به دو دسته مدل­هاي خطي و غير­خطي تقسيم مي­شوند.

مدل­هاي خطي مانند مدل­هاي باکس ـ جنکينز[۲] و يکنواخت سازي نمايي براي سري­هاي زماني خطي مناسب هستند، ولي در مدل­سازي سري­هاي زماني مالي و غير­خطي با مشکل مواجه مي­شوند.

مدل­هاي غير­خطي از قبيل مدل­هاي غير­کاهنده آستانه­اي، يک تابع غير­خطي خاص و از پيش تعيين شده را پيش­بيني مي­کنند. به عبارتي تابع خطي مورد استفاده در اين روش­ها مشخص است. نوع ديگر مدل­هاي غير خطي شبکه­هاي عصبي مصنوعي هستند که مي توانند هر تابعي را تخمين بزنند و فرايندهاي با رفتار ناشناخته را مدل نمايند.

سري­هاي زماني بدنبال مقادير يک صفت متغير در طول زمان هستند. مشاهدات عموما بايد در تاريخ­هاي معين يعني در فواصل زماني تقريبا ثابت به عمل آيند. مقادير يک صفت متغير ممکن است مربوط به يک لحظه زماني و يا مربوط به يک فاصله يا دوره زماني باشد. که در حالت اول سري زماني را لحظه­اي و در حالت دوم سري زماني را دوره­اي و يا فاصله­اي مي­نامند. قيمت سهام شرکت­ها در آخرين روز ماه و ماه­هاي متوالي و همچنين تعداد بهره برداري­هاي کشاورزي در سال­هاي متوالي از نوع سري­هاي زماني لحظه­اي است و حجم بازرگاني خارجي در سال­هاي متوالي و تعداد نامه­هاي پست شده در ماه­هاي متوالي و يا سال­هاي متوالي از نوع سري­هاي زماني دوره­اي يا فاصله­اي مي باشند.

مطالعه سري­هاي زماني در اکثر رشته­ها مانند جامعه شناسي، بازرگاني، زيست­شناسي، زمين­شناسي و به خصوص زمينه مسائل اقتصادي پيشرفت فراوان داشته و از نظر آمارشناسان اقتصادي نه تنها تشريح وضع فعلي درباره مسائل اقتصادي، ضروري است، بلکه پيش­بيني وضع براي آينده نزديک و دور نيز ضروري است. بديهي است هيچ پيش­بيني بدون اطلاع از گذشته  نمي­تواند به عمل آيد و تهيه سري­هاي زماني به منظور تامين اطلاع و آشنايي نسبت به گذشته است.

http://chrisdrake.net/?kilko=%D8%A7%D9%81%D8%B6%D9%84-%D8%A8%D8%B1%D9%86%D8%A7%D9%85%D8%AC-%D9%84%D8%AA%D8%AF%D8%A7%D9%88%D9%84-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B3%D9%87%D9%85&87c=e4 مدل باکس ـ جنکينز[۳]

مدل باکس ـ جنکينز يا آريما[۴] عبارتست از برازاندن يک الگوي ميانگين متحرک[۵] تلفيق شده با خود­رگرسيو[۶] به مجموعه داده­ها و بدست آوردن الگوي رياضي شرطي در يک سري زماني است. يک مدل آريما سه جزء دارد (خالوزاده، ۱۹۹۹).

  • خود رگرسيو
  • ميانگين يکپارچه[۷]
  • ميانگين متحرک

سعر تداول اسهم اسمنت المدينه بحث­­هاي کلي مدل

انواع مدل­هاي باکس ـ جنکينز به صورت زير بيان مي شوند:

follow link الف- مدل اتورگرسيو http://www.ac-brno.org/?pycka=%D9%83%D9%8A%D9%81%D9%8A%D9%87-%D8%A7%D8%B4%D8%AA%D8%B1%D9%8A-%D8%A7%D8%B3%D9%87%D9%85-%D8%A7%D9%84%D9%81%D9%86%D8%A7%D8%AF%D9%82&34d=51 كيفيه اشتري اسهم الفنادق AR(p)

اين روش مشاهدات  را به صورت تابعي از مشاهدات قبلي بيان مي­کند. در اين مدل

http://whitegoldimages.co.uk/?kowtovnosti=%D8%A3%D9%81%D8%B6%D9%84-%D9%85%D9%88%D9%82%D8%B9-%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%B6-%D8%A3%D8%B3%D8%B9%D8%A7%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B3%D9%87%D9%85-%D9%85%D8%A8%D8%A7%D8%B4%D8%B1&aaf=55  (۲-۱)

ها مستقلند و در آن  پارامترهايي هستند که بستگي  به هر يک از p مقدار قبل در سري را معلوم مي­کنند.

http://wilsonrelocation.com/?q=%D8%A3%D9%82%D9%84-%D9%85%D8%A8%D9%84%D8%BA-%D9%84%D9%84%D8%A8%D8%AF%D8%A1-%D9%81%D9%88%D8%B1%D9%83%D8%B3 أقل مبلغ للبدء فوركس ب) مدل ميانگين متحرک تداول الاسهم بدون رأس المال MA(Q)

اين روش مشاهدات  را به صورت تابعي از اختلالات تصادفي در دوره­ي فعلي t و در دوره­هاي قبلي بيان مي­کند. در اين مدل

http://theiu.org/?alisa=%D9%83%D9%8A%D9%81-%D8%AA%D9%83%D8%B3%D8%A8-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%A7%D9%84-%D9%85%D9%86-%D8%A7%D9%84%D8%A5%D8%B3%D8%AA%D8%B7%D9%84%D8%A7%D8%B9&dda=47  (۲-۲)

                        (۲-۳)                      

ها مستقل هستند و  اختلالات تصادفي را در دوره­هاي (t, t-1,…., t-q) بيان مي­کند و  ميانگين متحرک اختلال جاري  و اختلال­هاي قبلي است که اختلال­هاي قبلي داراي     وزن­هاي  هستند. عدد q را مرتبه­ي مدل ميانگين متحرک مي­گويند و جمع وزن هاي  لزوماً برابر ۱ نيست.

ج) مدل ARMA(p,q)

رابطه کلي با توجه به موارد بحث شده به صورت زير است که براي سري­هاي ايستا به کار مي­رود.

 

د) مدل آريما(p,d,q)

اين مدل مدل عمومي باکس ـ جنکينز است و تمام گروه­­هاي ذکر شده را در بر مي­گيرد. در اين مدل p مرتبه اتوگرسيو مدل و q مرتبه ميانگين متحرک مدل و d مرتبه تفاضلي مدل (جهت ايستا کردن مدل) است. يعني آن چه که اين مدل را کامل­تر از مدل قبل مي­نمايد تبديل مناسب جهت پايا بودن مدل است.

 

[۱] -Time series

[۲] -Box-Jenkins

[۳] – Box & Jenkins

[۴] – Autoregressive- IntegratedMoving Average

[۵] – Moving Average

[۶] – Autoregressive

[۷] -Integrated Average

…………………………………

………………………………..

………………………………..

۸۰,۰۰۰ ریال – خرید
۱۳۹۶-۰۵-۲۲
كد : 59245
وضعيت :‌موجود

محصولات پیشنهادی

مرکز پژوهش های دانشگاهی ایران (آسان داک) مرکز پژوهش های دانشگاهی ایران (www.Asandoc.com) تنها مرکز دانشگاهی در ایران است که خدمات جامع برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی ارائه می دهد. این مرکز با بکار گرفتن اساتید خبره و نام آشنا در ایران در همه رشته های دانشگاهی سعی در ارائه خدمات علمی برتر در حوزه های پروپوزال آماده، مقاله بیس پایان نامه، پرسشنامه و ترجمه آماده و همچنین تحقیقات آماده برای متغیرهای فصل دوم پایان نامه کرده است. بدین جهت سایت آسان داک توانسته است یکی از پر بازدیدترین سایت های کشور برای دانشجویان مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری شود و امروزه بیشتر دانشگاه های کشور به این مرکز جامع دانشگاهی دسترسی دارند.
با وارد کردن ايميل خود و تاييد ايميل ارسال شده توسط فيدبرنر مي توانيد آخرين مطالب سايت را از طريق ايميل دريافت کنيد . ايميل شما پيش ما محفوظ مي ماند و هيچگونه ايميل تبليغاتي براي شما فرستاده نخواهد شد.
© تمامی حقوق برای سایت آسان داک ( پروپوزال آماده - تحقیقات آماده - مقاله بیس پایان نامه - مقاله با ترجمه ) محفوظ است .
Site Map - Facebook - Google+ - Rss