Прогнозирование с помощью авторегрессии. Занятие 8

Описание

При построении прогнозов авторегрессионные модели позволяют учитывать не только различные факторы, но и актуальные значения прогнозируемого показателя. Возможность учета дополнительных факторов выгодно отличает этот подход к прогнозированию от экспоненциального сглаживания, а использование актуальных значений прогнозируемого показателя дает существенное преимущество по сравнению с обычной регрессией.Авторегрессия прекрасно зарекомендовал себя при прогнозировании самых разнообразных показателей: начиная от затрат или продаж до потребления энергоресурсов.

Программа вебинара

Состав занятия:

• Краткая теория по методу

• Разбор практических примеров от постановки задачи до построения прогнозов и анализа возможных сценариев

• Обобщаем разобранные кейсы, вырабатываем общие правила

• Ответы на вопросы

• Выдача самостоятельных заданий и тестов

Ведущий

Анна Монахова

Преподаватель-аналитик

Руководитель отдела развития образовательных программ ЦСТ.

• Опыт консультационной деятельности 10 лет.
• Большой опыт аналитика-практика.
• Реализовала более двадцати консалтинговых проектов по анализу данных в бизнесе и научных исследованиях.
• Консультировала специалистов таких компаний, как "Пивоваренная компания "Балтика", "Пивоварня Москва — Эфес", "ВымпелКом", "МегаФон", "Газпром нефть", "Монокристалл", "НЛМК", "Кока-Кола", "Маревен Фуд Сентрал" и др.
• Является одним из ведущих консультантов в области использования статистических инструментов для решения прикладных задач.
• Проводит подготовку специалистов по концепции SixSigma.