7.2.1Создание моделей
При создании моделей открывается стандартное окно (Рисунок 7 .141).
Рисунок 7.141 — Окно создания модели.
Окно содержит следующие панели:
Описание.
Панель «Описание» для всех моделей выглядит одинаково (Рисунок 7 .142):
Рисунок 7.142 — Панель «Описание».
Окно содержит следующие управляющие элементы:
Наименование — наименование модели, несущее смысловую нагрузку (функциональность объекта или его содержание).
Примечание — В случае если наименование стандартной модели не редактировалось, то при выборе моделируемой переменной в панели «Параметры», наименование модели будет изменено на наименование выбранной переменной.
По умолчанию наименование модели задается пользователем, но оно может генерироваться автоматически в зависимости от метода расчета модели и состава ее переменных. Для этого отожмите кнопку  («Ручное редактирование наименования»). Модель перейдет в режим автоматической генерации наименования, текст в поле «Наименование» будет содержать сгенерированное наименование и станет недоступен для редактирования.
Для возврата к ручному вводу наименования модели нажмите кнопку «Ручное редактирование наименования».
Идентификатор — последовательность букв латинского алфавита, цифр и знака `_`, представляющих собой уникальный идентификатор объекта. Идентификатор начинается с буквы. В случае сохранения модели с уже заданным ранее идентификатором, появится сообщение об ошибке (Рисунок 7 .143).
Описание — строка, содержащая любой комментарий к модели.
Рисунок 7.143 — Сообщение об ошибке.
Периоды расчета.
Панель «Периоды расчета» для всех моделей выглядит одинаково (Рисунок 7 .144):
Рисунок 7.144 — Панель «Периоды расчета».
На данной панели определяются следующие параметры:
Шаг расчета. Определяет динамику, по которой будет производиться расчет модели. Выбор производится из раскрывающегося списка:
Годы
Полугодия
Кварталы
Месяцы
Недели
Дни
От выбора шага расчета зависит формат задания периодов идентификации и прогнозирования. Например, если выбран шаг «Годы», то задать можно будет только год, в случае если выбран шаг «Полугодия», то необходимо задать полугодие и год и т. д. При использовании недельной динамики необходимо задавать дату (день/месяц/год), по которой будет определена неделя, причем параметры недели (первый день и число дней) берутся из моделируемой переменной.
Период идентификации. Если установлен флажок «Использовать все фактические данные», то в качестве границ периода идентификации будут использоваться самая первая и самая последняя дата, на которые имеются данные в переменной. Если флажок не установлен, то в данной группе можно задать период идентификации вручную, с помощью соответствующих полей. На периоде идентификации рассчитывается модельный ряд, используемый в дальнейшем для расчета прогноза и различных показателей.
Примечание — Выбор дат периодов влияет на возможность выбора других дат периода в следующем порядке: начало периода идентификации влияет на его окончание, окончание периода идентификации влияет на начало периода прогнозирования, начало периода прогнозирования влияет на его окончание.
Период прогнозирования. Задается период прогнозирования модели с помощью соответствующих полей. На периоде прогнозирования рассчитываются значения показателей, с учетом данных на периоде идентификации при помощи выбранного метода расчета.
Примечание — Необходимо помнить, что при расчете задачи используется период прогнозирования, который задан для задачи.
Использовать указанные периоды при расчете задачи. Если установлен данный флажок, расчет модели будет производиться с использованием периодов, которые указаны выше. Если флажок снят, то используются периоды, которые указаны для всей задачи.
При создании модели, если в реестре нет сохраненных периодов, то периоды расставляются следующим образом:
Для периода идентификации:
начало периода идентификации берется из начала календаря контейнера моделирования;
окончание периода идентификации устанавливается на текущую дату.
Для периода прогнозирования:
начало периода прогнозирования устанавливается на следующий день после текущей даты;
окончание периода прогнозирования берется из окончания календаря контейнера моделирования.
Начало и окончание календаря контейнера моделирования определяется в мастере создания контейнера моделирования на странице «Параметры календаря».
Заданные периоды сохраняются в реестре и далее, при создании новой модели, будут использоваться именно сохраненные в реестре периоды.
Примечание — При последующем открытии модели периоды идентификации и прогнозирования загружаются из открываемой модели, а не из реестра.
Параметры. Панель «Параметры» (Рисунок 7 .145):
Рисунок 7.145 — Панель «Параметры».
Рубрикатор (Моделируемая переменная) — определяется выходной ряд данных. Для сглаживающих методов он также является входным рядом данных, который необходимо сгладить, а для методов прогнозирования это ряд, который нужно спрогнозировать на определенный период, в зависимости от других факторов.
В данном поле содержатся все уникальные атрибуты каталога показателей, содержащего модель. Атрибут является уникальным, если его тип «Ссылка на справочник» и он не может иметь пустых значений.
Установка значения выбранного атрибута производится из раскрывающегося списка, который вызывается щелчком мыши по атрибуту (Рисунок 7 .146):
Рисунок 7.146 — Панель параметры. Выбор рубрикатора.
В данном списке возможна лишь единичная отметка.
Для удаления значений атрибутов необходимо нажать на кнопку  , расположенную в данном поле. При этом будет отображено подтверждение (Рисунок 7 .147):
Рисунок 7.147 — Подтверждение на удаление модели.
При положительном ответе значения атрибутов и параметры модели будут сброшены.
Если наименование модели не редактировалось, то при выборе моделируемой переменной наименование модели в панели «Описание» будет изменено на наименование выбранной переменной.
Вид модели. В данном поле определяется метод расчета модели. Выбор производится из раскрывающегося дерева методов. Для очищения поля следует нажать на кнопку  , расположенную в данном поле.
Доступны следующие виды модели:
Модель множественной регрессии:
Линейная регрессия (оценка МНК)
Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных)
Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК)
Тренд с подбором функциональной зависимости
Методы сглаживания:
Медианное сглаживание
Скользящее сглаживание
Метод Грея
Фильтр Ходрика-Прескотта
LRX-фильтр
Фильтр Бакстера-Кинга
Экспоненциальное сглаживание
Census2
ARIMA
Динамические модели:
Агрегация (базовая)
Агрегация (расширенная)
Методы накопления
Коллапс (векторный расчет)
Коллапс (поточечный расчет)
Обработка пропусков
Интерполяция
Детерминированное уравнение
В зависимости от выбранного метода для объекта «Модель» появляется набор дополнительных панелей:
Данная панель появляется только при выборе метода ARIMA на панели «Параметры» (Рисунок 7 .148):
Рисунок 7.148 — АКФ и ЧАКФ.
На данной панели отображаются результаты Автокорреляционного анализа: значения автокорреляционной функции и частной автокорреляционной функции по объясняемому ряду. Пунктиром отображаются доверительные интервалы.
Спецификация
Дополнительные параметры
Просмотр результата
Идентифицированное уравнение
Статистические характеристики
Графики и диаграммы
Ряды (числовые значения)
Факторы
Корреляция факторов
Обобщенные результаты модели
Ошибки
Линейная регрессия (оценка МНК)
Для оценки коэффициентов линейной регрессии используется метод наименьших квадратов.
Панель «Спецификация» для данного метода (Рисунок 7 .149):
Рисунок 7.149 — Спецификация модели «Линейная регрессия (оценка МНК)».
Уравнение. В данной строке выводится уравнение модели, отражающее в сокращенном виде преобразование над моделируемой переменной и параметры метода;
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Факторы. Для создания уравнения необходимо определить входные переменные (факторы), влияющие на моделируемую переменную.
Для добавленных факторов в соответствующем столбце отображается оцененное значение коэффициента. Данные значения для факторов также отображаются на панели «Идентифицированное уравнение».
Для редактирования формулы фактора следует:
дважды щелкнуть по нему мышью;
нажать кнопку «Редактировать»;
выполнить одноименную команду контекстного меню.
Будет открыт диалог «Редактирование регрессора».
Для использования в уравнении константы необходимо в списке «Факторы» отметить пункт «Константа».
Автоподбор. Для подбора лучшего набора факторов для линейной регрессии следует нажать на данную кнопку. Кнопка будет доступна только при наличии в списке более одного фактора.
Установить порядок авторегрессии. Установка данного флажка позволяет использовать в уравнении коэффициенты авторегрессии. При этом, в соответствующем поле необходимо ввести номера или диапазоны порядка авторегрессии, разделенные запятыми. Диапазон порядка авторегрессии указывается через знак «–».
Примечание — Если задан порядок авторегрессии, то будут рассчитаны верхняя и нижняя динамические доверительные границы прогнозного ряда.
Установить порядок скользящего среднего. Установка данного флажка позволяет использовать в уравнении коэффициенты скользящего среднего. При этом, в соответствующем поле необходимо ввести номера или диапазоны порядка скользящего среднего, разделенные запятыми. Диапазон порядка скользящего среднего указывается через знак «–».
Примечание — Все коэффициенты будут рассчитаны и оценены при расчете модели.
Автоподбор факторов
Для автоподбора факторов линейной регрессии на панели «Спецификация» следует нажать на кнопку «Автоподбор», будет открыто окно (Рисунок 7 .150):
Рисунок 7.150 — Автоподбор факторов.
Критерий. Выбирается критерий, по которому будет выбираться набор факторов:
Сумма квадратов отклонений от среднего для прогноза на 1 шаг вперед
Среднее остатков
Среднее абсолютных ошибок (остатки по модулю)
Сумма квадратов для остатков
Максимум коэффициента детерминации
Максимум скорректированного коэффициента детерминации
Ограничение на количество используемых факторов. Допустимое количество используемых факторов следует определить в полях «Минимальное число факторов» и «Максимальное число факторов».
После нажатия на кнопку «Подбор» данный диалог будет закрыт и запущен процесс подбора факторов. После окончания процесса подбора в списке «Факторы» (на панели «Спецификация») будут отмечены флажками те факторы, которые выдают лучшее значение заданного критерия.
Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных)
Для оценки коэффициентов линейной регрессии используется метод инструментальных переменных.
Панель «Спецификация» для данного метода (Рисунок 7 .151):
Рисунок 7.151 — Спецификация для модели «Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных).
Уравнение. В данной строке выводится уравнение модели, отражающее в сокращенном виде преобразование над моделируемой переменной и параметры метода.
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Факторы, инструментальные переменные. Для создания уравнения необходимо определить входные переменные (факторы), влияющие на моделируемую переменную, и добавить инструментальные переменные, используемые для оценки коэффициентов.
Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК)
Данный метод позволяет осуществлять нелинейные преобразования данных.
Панель «Спецификация» для данного метода (Рисунок 7 .152):
Рисунок 7.152 — Спецификация для модели «Нелинейная регрессия».
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Переменные. Формируется набор входных переменных (факторов). Каждой переменной ставится в соответствие терм с идентификатором вида Xn, где n — номер по порядку. При составлении уравнения используются заданные термы.
Использование терма в уравнении. Необходимо выделить переменную, которой соответствует терм, и выполнить одно из следующих действий:
нажать на кнопку «Вставить в уравнение»
выполнить команду контекстного меню «Вставить в уравнение»
воспользоваться механизмом Drag&Drop и «перетащить» необходимую переменную из списка «Переменные»
ввести идентификатор терма переменной с клавиатуры
Y=. В данном поле формируется уравнение преобразования данных. Все термы в уравнении будут отображаться в виде гиперссылок. При наведении курсора мыши на терм, будет показана подсказка с наименованием переменной, которая ему соответствует. В уравнении можно использовать любые арифметические операции, круглые скобки, допускается использование статистических, математических и пользовательских функций/методов. Также редактировать уравнение можно в окне «Редактирование формулы», которое вызывается при нажатии на кнопку «Открыть в редакторе».
Примечание — Наименование данного поля будет изменено, в зависимости от настроенного преобразования над моделируемой переменной, например в случае выбора преобразования «Натуральный логарифм» поле будет иметь название «Log(Y)=».
Для расчета модели по заданному уравнению необходимо нажать на кнопку «Рассчитать». Если в уравнении содержатся ошибки (недопустимые знаки операций, указан несуществующий терм и т. д.), то будет отображено соответствующее сообщение, содержащее номер позиции с ошибкой, например (Рисунок 7 .153):
Рисунок 7.153 — Сообщение об ошибке.
После закрытия сообщения курсор будет перемещен в указанную позицию уравнения.
Просмотр результатов осуществляется на панелях: Дополнительные параметры, Просмотр результата, Идентифицированное уравнение, Статистические характеристики, Графики и диаграммы, Ряды (числовые значения), Факторы.
|
