Transcript Éven belüli regressziós modellek felépítése
Hozam-előrejelzés a gabonatermesztésben
Flier Tamás, Korényi István, Szilágyi Levente SZIE, GVAM, Bsc. II.
Gödöllő, 2013. 11. 20.
ETDK
Tartalom
o o o o
Gazdasági aspektusok
o Célok o Célcsoportok o Hasznosság
Modellek felépítése Eredmények Következtetések
o Eredmények magyarázata o o Pontosság és problémák Végeredmény, Összegzés
Gazdasági aspektusok
o o o
Cél:
o o
Célcsoport:
o Gazdálkodók, tanácsadók, kamarák és egyéb érdekvédelmi szervezetek o Rövid (éven belüli) és hosszabb távú előrejelzés kidolgozása A már meglévő adatokra alapozva hozambecslések kidolgozása Kormányzat, ill. kereskedelem, feldolgozó ipar, vagyis az árképzés minden egyéb szereplője
Hasznosság:
o A gazdasági szaktanácsadás automatizálásának segítségével o A tanácsadási folyamat olcsóbbá és gyorsabbá válhat
Modellek
o o
Éven belüli előrejelző modellek (csak kukorica esetén)
o Regressziós modellek o Idősoros elemzések o Többváltozós elemzések o o Hibrid modell Hasonlóságelemzések
Éven túli előrejelző modellek (több növényre)
o Additív hasonlóságelemzések o Multiplikatív hasonlóságelemzések
A modellek felépítése
Éven belüli regressziós modellek felépítése
o Kukorica idősoros modell: o Időszaki átlagok (mindig megelőző évek azonos időszakai) o o Mozgó átlagos (3-as) és exponenciális (30-70%) Előrejelzés függvény alkalmazása (dolgozatban Excel - Help) o Többnövényes modell (a búza és az árpa eredményeiből következtet a kukoricára) o Hibridizációs modell átlagolás
A modellek felépítése
Éven belüli becslések hasonlóságelemzéssel
o o o Objektumok: Régiók és évek (10 év, 7 régió)
Attribútumok
o X, azaz befolyásoló tényezők: az azonos év árpa, búza, napraforgó termésátlagai o Y, azaz következményváltozó: a kukorica terméseredménye Tanulási lépések (termelési függvény generálás): o o Sorszámozás (standardizálás) Additív modellépítés (MY-X Free) o o o Direkt futtatás o Inverz futtatás Korreláció számítás, Hitelességi arányszámítás, Iránytartás Tér - Idő alábontások
A modellek felépítése
Éven túli additív hasonlóságelemzések
o o o Objektumok: Régiók és évek (9 év, 7 régió)
Attribútumok:
o X, az előző év árpa, búza, napraforgó és kukorica termésátlagai o Y, a következő év kukorica terméseredménye
Tanulási lépések:
o o Sorszámozás (standardizálás) Additív modellépítés (MY-X Free) o Direkt futtatás o Inverz futtatás o o Korreláció számítás, Hitelességi arányszámítás, Iránytartás Tér - Idő alábontások
A modellek felépítése
Éven túli multiplikatív hasonlóságelemzések
o o o Objektumok: Régiók és évek (9 év, 7 régió)
Attribútumok:
o o X, az előző év árpa, búza, napraforgó és kukorica termésátlagai Y, a következő év kukorica terméseredménye
Tanulási lépések:
o
Sorszámozás (63 helyett 13 szintre skálázva)
o
Multiplikatív modellépítés (Excel Solver)
o o o o Direkt futtatás Inverz futtatás Korreláció számítás, Hitelességi arányszámítás, Iránytartás Tér - Idő alábontások
Hibrid modell eredményei
Dél-Alföld
3 2 1 0 9 8 7 6 5 4 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Vizsgált évek
TÉNY Hibrid 2006 2007 2008 2009
Éven belüli, hasonlóság alapú, additív modell eredményei Dél-Alföld
9 8 7 3 2 1 0 6 5 4 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Vizsgált évek
Tény Becslés
Éven túli multiplikatív hasonlóságelemzés eredményei
Dél-Alföld
1 0 3 2 6 5 4 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Vizsgált évek
2007 2008 2009 Tény Becslés
Eredmények magyarázata
o o o o Korreláció Korreláció négyzet ( R2) Hitelesség Iránytartás
Eredmények I.
Éven belüli előrejelzések
Eredmények II.
Éven túli előrejelzések
Következtetések
Pontosság és
más
problémák
o o o Hibrid modell problémája Külső tényezők hatása Alapadat o o o Hiányosság Pontosság Kezelési nehézség
Következtetések
Végeredmény, Összegzés
o o Éven belüli o Éven túli Éven belüli modellek használhatósága o Éven túli modellek használhatósága Vizsgált modellek használhatósága o Regressziós modellek o Hasonlóságelemzések
Kitekintés Kombinatorikai lehetőségek
o o o o Éven belül: o még legalább a napraforgó modellek o multiplikatív modellek Éven túli modellek: o minden növény előrejelzése o Hozam VÁLTOZÁS előrejelzése Hibrid megközelítések: o Éven belüli és túli inputok összevonása o Multiplikatív és additív modellek összevonása… KONZISZTENCIA VIZSGÁLATOK
Köszönjük szépen a figyelmet!