siad curs 4 modelare previziune

Upload: cristina-tefanov

Post on 03-Apr-2018

245 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    1/20

    2. SIAD BAZAT PE MODELE

    Modelarea proceselor economice

    Tipologia modelelor

    Model de optimizare

    Model de previziune Model de simulare

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    2/20

    Modele de simulare a proceselor

    economicen cadrul sistemelor de asistare a deciziei, simularea este o tehnicde experimentare cu ajutorul calculatorului aplicat unui model

    decizional. Simularea estebazat pe analizele de tip what-if.Situaiile n care se utilizeaz modelele de simulare sunt situaiicomplexe ce nu pot fi reprezentate prin modele de optimizare saualte categorii de modele matematice.

    Simularea fiind o tehnic de efectuare a experimentelor presupunetestarea valorilor diferitelor variabile de decizie ale modelului iinfluena acestora asupra variabilelor rezultat (endogene,explicate, dependente)

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    3/20

    Modele de simulare a proceselor

    economiceSimularea este o metod descriptiv; nu exist o procedurautomat pentru obinerea unei soluii optime.

    Un model de simulare descrie comportamentul, caracteristicileunui sistem n diferite ipoteze. n funcie de valorile acestora, va fialeas ce a mai bun alternativ dintre toate ipotezele.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    4/20

    Etapele procesului de simulare

    Procesul de simulare presupune parcurgerea urmtoareloretape:

    Definirea problemeipornind de la o situaie real,ncadrarea ei ntr-o anumit categorie i justificareasimulrii ca metoda de rezolvare

    Definirea obiectivelor, pornind de la acestea definireavariabilelor rezultat i identificarea variabilelor de decizie.

    Realizarea modelului de simularespecificarea

    variabilelor i relaiilor dintre ele

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    5/20

    Tipologia modelelor

    Testarea i validarea modeluluiacesta trebuie sreprezinte ct mai corect problema real

    Stabilirea modalitii de efectuare a experimentelorperioada de simulare, limitele n care se lucreaz (de regulscenariu optimist i unul pesimist)

    Realizarea experimentelorsimularea propriu-zis

    Evaluarea rezultatelorinterpretarea rezultatelor nraport cu obiectivele propuse

    Implementarea rezultatelor simulriipstrarearezultatelor i punerea n practic a deciziilor referitoare lavariabilele de decizie

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    6/20

    Avantaje

    Avantajele simulriica tehnic de abordarea a uneiprobleme decizionale:

    fiind o metod mai mult descriptiv dect normativ,permite decidenilor o abordare prin ncercri repetate asoluionrii unei probleme complexe.

    Este un model construit din perspectiva decidentului.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    7/20

    Limite

    Ori de cte ori se apeleaz la metoda simulrii n scopulformulrii unei soluii, trebuie avute n vedere i limiteleacesteia:

    Ne este garantat o soluie optim, ci doar a unei soluiirelativ bune

    Construirea modelului de simulare poate necesita multtimp i un cost destul de mare.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    8/20

    Tipologia modelului de simulare

    Model deterministdescrie un sistem de ecuatii carestabilieste relatiile certe intre variabilele de explicat si setulde variabile de decizie

    Model statistic(stochastic)metoda Monte Carlopresupune testarea modelului utilizand un alt esantion dedate extras din populatie.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    9/20

    Modele de previziune

    Previziunea este un proces de estimare in conditiinecunoscute. Riscul si incertitudinea sunt aspectele

    principale care trebuie gestionate in procesul de

    previziune.Pentru problemele de decizie in conditii de risc se utilizeaz

    teoria probabilitilor. Modelele elaborate n situaii deexisten a riscului fac parte din categoria modelelorstochastice.

    Unele metode de previzionare pleaca de la premiza ca esteposibil sa se identifice factorii care pot influenta variabilacare urmeaza sa fie previzionata. Acestea utilizeaza catehnica regresia statistica

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    10/20

    Regresia statistica

    Regresia statistica este o tehnica utilizata in modelarea sianaliza datelor

    Este utilizata pentru a studia asocierea dintre doua seturi devariabile: primul set {X1, X2,...} contine variabilele

    predictor (numite si independente sau explicative),celalalt set {Y1,Y2,...} contine variabilele raspuns (numitesi dependente). Asocierea dintre cele doua seturi este

    descrisa prin formule liniare sau nonliniareY = a0 + a1*X1 + a2*X2 + .. + an*Xn+

    Y = a0 + a1*X1 + a2*X2 + a2*X2*X2.. + an*Xn+

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    11/20

    Regresia statistica

    Estimarea modelului nseamn estimarea valorilor pentruparametrii (coeficienii) ai ai modelului. Pentru estimareamodelelor, econometria teoretic a elaborat o serie ntreag

    de metode, printre cele mai cunoscute fiind metoda celor mai mici ptrate i

    metoda probabilitii maxime

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    12/20

    Econometria

    Interpretnd literar denumirea, econometria nseamn omsurare a fenomenelor economice. n fapt econometria,const n aplicarea matematicii statistice dateloreconomice n scopul acordrii unui suport empiricmodelelor construite de matematica economic iobinerea de rezultate [Damodar N. Gujarati, 2003].

    Pe scurt econometria se ocup cu determinarea empiric alegilor economice. Aceste legi pot fi sub forma unor teoriisau sub forma unor ipoteze.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    13/20

    EconometriaExist trei motive principale pentru a ne interesa de modelele

    econometrice:

    Teoriile economice adesea nu ofer informaii cantitative, adiccele care sunt necesare n practica lurii deciziei;

    Prin dezvoltarea informaticii astzi organizaiile dispun de date iinformaii relevante;

    Prin utilizarea tehnicilor econometrice i a IT astzi se pot creamodele realiste care s asiste decidenii.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    14/20

    Econometria

    Econometria este un domeniu interdisciplinar. Ea utilizeazintuiiaeconomici de afaceri pentru a selecta variabilelerelevante i modelele, utilizeaz IT pentru colectarea

    datelori rezolvarea modelelor econometrice i utilizeazstatistica i matematica pentru dezvolta metodeeconometrice.

    Econometria este un amalgam de teorie economic,matematic economic, statistic economic, matematicstatistici IT.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    15/20

    Econometria

    .

    ECONOMETRIAStatistica

    Informatica

    Matematica

    Economie i Afaceri

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    16/20

    Econometria

    Metodologia clasic prevede opt etape pentru crearea unui modeleconometric [Gujarati 2003]:

    expunerea teoriei sau a ipotezelor;

    specificarea modelului matematic; specificarea modelului econometric; obinerea datelor; estimarea parametrilor modelului econometric;

    testarea ipotezelor; efectuarea previziunilor; utilizarea modelului pentru controlul sau stabilirea intelor

    politicilor.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    17/20

    EconometriaDatele colectate pot fi date:

    experimentale - care provin n urma efecturii unorexperimente; investigatorul care colecteaz datele genereaz

    procese controlate n urma crora s rezulte datele; acesteasunt specifice tiinelor naturale;

    neexperimentale (observri) - care nu provin dinexperimente; investigatorul care colecteaz datele nu are uncontrol direct asupra proceselor care genereaz aceste date;

    acestea sunt specifice tiinelor sociale.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    18/20

    EconometriaEcuaia econometric este de forma:

    Y = 1 + 2*X +

    unde:

    Y este variabila dependent

    X variabila independent

    i parametrii modelului termenul de eroare

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    19/20

    EconometriaModelele pot avea dou obiective:

    Explicativatunci cnd exist o cunoatere prealabil adomeniului vizat i cnd rezultatele teoretice pot ficonfirmate su infirmate sau precizate prin estimarea

    parametrilor. Alegerea modelului este ghidat prin ajustrisuccesive bazate pe test specifice testrii ipotezelor

    probabilistice. Explicarea rolului fiecrei variabileexplicative este obiectivul principal.

    Predictivse bazeaz pe calitatea valorilor previzionateadic pe calitatea estimatorilor urmrindu-se minimizareaerorii standard, interpretabilitatea trecnd pe planul 2.Modelele predictive se bazeaz pe un numr redus de

    variabile explicative acest lucru inducnd o scdere a lui R2i o varian redus a estimatorilor.

  • 7/28/2019 SIAD Curs 4 Modelare Previziune

    20/20

    EconometriaSpecificarea corect a unui model presupune: Existenta unei legaturi logice explicabile economic intre

    variabila dependenta si cele independente

    Ca nici o variabil teoretic relevant s nu fie exclus din

    modelmodelul sa fie stabil, Ca nici o variabil irelevant s nu fie inclus n model

    Forma funcional a modelului s fie corect.

    Pentru condiiile 1 i 3 se folosesc testele t i F pentru cea de

    a doua se folosesc alte teste.