МОДЕЛЬ ХОЛЬТА – УИНТЕРСА: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

Одними из наиболее сложных проблем изучения различных экономических процессов являются оценка, моделирование и прогнозирование финансово-экономических показателей. Для краткосрочного прогнозирования временных рядов можно использовать модель Брауна. Если нужно учесть тренд без учета сезонности, подходит модель Хольта. Однако часто исследуемые финансовые показатели имеют трендовую компоненту и подвержены сезонным колебаниям. Такие процессы удовлетворительно моделируются временными рядами, включающими в себя как тренд, так и сезонную компоненту (тренд-сезонные временные ряды). Одним из эффективных способов моделирования тренд-сезонных временных рядов, включая прогнозирование показателей экономического процесса, является модель Хольта – Уинтерса, которая является развитием модели Хольта. К достоинствам данной модели также относится ее достаточно простая реализация в различных пакетах прикладных программ, включая электронные таблицы Excel. Однако при использовании этой модели возникает необходимость подбора параметров модели, что может вызвать затруднения, поскольку алгоритм такого подбора неясен. В работе проанализированы возможные алгоритмы, применяемые при решении подобных задач, однако их реализация малопригодна в рассматриваемом случае. Поэтому мы предлагаем простой, но достаточно эффективный алгоритм, включающий минимизацию функционала ошибки, который часто используется в теории искусственных нейронных сетей. Программная реализация данного алгоритма является достаточно простой и не должна вызывать затруднений. Наши вычисления показали, что различный набор параметров модели может соответствовать практически неотличимым наборам прогнозных значений модели, и, следовательно, значения этих параметров не являются специфическими для рассматриваемого экономического показателя.