Основные виды финмоделей: трех отчетов, инвестиционная и масштабирования
Модель строится на основании ограниченного множества известных нам данных свойств, поведений об оригинале. Построение моделей и использование моделей решение на них задач производится с целью: получения неизвестных ранее данных, предсказания новых свойств и будущих поведений, извлечения пользы при реализации решений, систематизации обобщения известных данных. Моделирование — способ, процесс замещения оригинала его аналогом моделью с последующим изучением свойств и поведения оригинала на модели. Процесс моделирования состоит из: формализации проектирование и настройка модели, систем моделей и моделей систем , собственно моделирования постановка различных задач и решение их на модели , интерпретации результатов моделирования, комплексирования с уже имеющимися реальными системами. Проиллюстрируем это:. Процесс моделирования есть процесс перехода из реальной области в виртуальную модельную посредством формализации , далее происходит изучение модели собственно моделирование и, наконец, интерпретация результатов как обратный переход из виртуальной области в реальную.
Модель есть представление некоего объекта или явления в какой-либо форме например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной , предназначенное для рассмотрения определённых аспектов изучаемого объекта или явления и позволяющее получить ответы на изучаемые вопросы [3] Тарасенко : Отличительная особенность моделей от других систем — в их предназначенности отображать моделируемый оригинал, заменять его в определенном отношении, т. Модель является, следовательно, формой существования знаний об объекте [4]. Термином моделирование обозначают как построение создание моделей, так и их исследование. Если решаются разные задачи исследования, приводящие к разным целям моделирования, то для одного исследуемого объекта могут быть построены несколько моделей.
.JPG)
Линейная регрессия — это метод анализа данных, который предсказывает ценность неизвестных данных с помощью другого связанного и известного значения данных. Он математически моделирует неизвестную или зависимую переменную и известную или независимую переменную в виде линейного уравнения. Например, предположим, что у вас есть данные о ваших расходах и доходах за прошлый год. Методы линейной регрессии анализируют эти данные и определяют, что ваши расходы составляют половину вашего дохода. Затем они рассчитывают неизвестные будущие расходы, сокращая вдвое будущий известный доход.
