Реферат 23. Система прогнозирования рынка путем агрегирования распределенных неопубликованных знаний в текущее математическое распределение будущего спроса
В процессе применения данного метода весь возможный диапазон объемов продаж какого-либо продукта можно разделить на отрезки, например [0,100], [100-200], [200-300] и т.д., и в каждом диапазоне определять надежность прогнозирования (prediction security). Для этой цели проводится опрос специалистов в количестве 20-30 человек в течение одной недели. Трудности метода состоят в том, что для практического использования распределения спроса важно установить не только значение математического ожидания, но и значение дисперсии – т.е. плотности вероятности попадания величины спроса в интервал.
В работе предлагается использовать разделение всего диапазона возможных объемов продаж не на фиксированное число интервалов, а на переменное, которое может быть установлено каждым опрашиваемым специалистом.
Вероятность попадание прогноза в интервал оценивается с помощью нормального распределения с соответствующим ожиданием и дисперсией. Создан специальный алгоритм для интерактивной работы системы и опрашиваемого специалиста по рынку (Market Maker Algorithm), позволяющий установить значения математического ожидания и дисперсии по результатам опроса.
В качестве примера проведено моделирование рынка с помощью нескольких участников – торговых агентов. Каждый специалист имел возможность создать собственное представление о прогнозируемом распределении спроса, причем выявлены 2 возможных случая моделирования. В первом случае при увеличении количества опросов представление специалистов о прогнозе спроса близки к совпадению, а во втором - явно не совпадают. Несмотря на это, в обоих случаях при увеличении числа опросов в пределе выявляется стремление к определенным конкретным значениям математического ожидания и дисперсии, причем с увеличением количества опрашиваемых специалистов скорость этой сходимости увеличивается. Единственной разницей между этими двумя случаями является появление некоторых колебаний относительно предела сходимости во втором случае.
Мауэргауз Юрий Ефимович©
к.т.н., доцент, эксперт
ERPNEWS©
Оригинальное название:A Prediction Market System for Aggregating Dispersed Tacit Knowledge into a Continuous Forecasted Demand Distribution, Haijme Mizuyama, Eisuke Kamada
Литература: 7 названий
Информация о публикуемых ERPNEWS рефератах статей, представленных на международных конференциях и симпозиумах, посвященных последним достижениям в области разработки и применения систем управления производством.
В работе предлагается использовать разделение всего диапазона возможных объемов продаж не на фиксированное число интервалов, а на переменное, которое может быть установлено каждым опрашиваемым специалистом.
Вероятность попадание прогноза в интервал оценивается с помощью нормального распределения с соответствующим ожиданием и дисперсией. Создан специальный алгоритм для интерактивной работы системы и опрашиваемого специалиста по рынку (Market Maker Algorithm), позволяющий установить значения математического ожидания и дисперсии по результатам опроса.
В качестве примера проведено моделирование рынка с помощью нескольких участников – торговых агентов. Каждый специалист имел возможность создать собственное представление о прогнозируемом распределении спроса, причем выявлены 2 возможных случая моделирования. В первом случае при увеличении количества опросов представление специалистов о прогнозе спроса близки к совпадению, а во втором - явно не совпадают. Несмотря на это, в обоих случаях при увеличении числа опросов в пределе выявляется стремление к определенным конкретным значениям математического ожидания и дисперсии, причем с увеличением количества опрашиваемых специалистов скорость этой сходимости увеличивается. Единственной разницей между этими двумя случаями является появление некоторых колебаний относительно предела сходимости во втором случае.
Мауэргауз Юрий Ефимович©
к.т.н., доцент, эксперт
ERPNEWS©
Оригинальное название:A Prediction Market System for Aggregating Dispersed Tacit Knowledge into a Continuous Forecasted Demand Distribution, Haijme Mizuyama, Eisuke Kamada
Литература: 7 названий
Информация о публикуемых ERPNEWS рефератах статей, представленных на международных конференциях и симпозиумах, посвященных последним достижениям в области разработки и применения систем управления производством.
© Галактика, 2008
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2008
