Rozpoczęcie procesu tworzenia modelu w trybie zaawansowanym –zakładka Serie\ Grupy danych

Wybór wyselekcjonowanej wcześniej grupy zmiennych objaśniających zmienną referencyjną z listy utworzonych przez Użytkownika grup zmiennych.Dostęp do zmiennych wewnątrz grupy.

Zaznaczenie (jeśli nie była zaznaczona )wybranej zmiennej , skutkujące tym, że będzie to odtąd zmienna referencyjna modelu.

Załączenie procesu tworzenia macierzy współczynników korelacji(z określonymi przesunięciami optymalnymi – jeśli nie była utworzona wcześniej, a także po ewentualnym dodaniu/usunięci zmiennych tworzących grupę, bądź po zmianie zmiennej referencyjnej)

Aktualna macierz współczynników korelacji pełni nie tylko rolę informacyjną dla Użytkownika. W czasie jej wyliczania aktualizowana jest informacja o optymalnych przesunięciach względem zmiennej referencyjnej. Informacja ta może być bowiem użyta w czasie budowania modelu.

Macierz można wyeksportować do pliku. xlsx Macierz można wyeksportować do pliku *.xlsx. Plik będzie zawierał tyle arkuszy, ile wynosi ustawione przez Użytkownika podczas tworzenia grupy w procesie selekcji zaawansowanej przesunięcie maksymalne. W przypadku dokonania zmian w grupie i ponownego przeliczania w celu aktualizacji, przesunięcie maksymalne wynosi 20.

Przed uruchomieniem procesu tworzenia modelu może zajść konieczność dokonania przekształceń zmiennych tworzących grupę, w szczególności ich przeskalowania

W celu przekształcenia(transformacji) zmiennych tworzących grupę, należy wpisać którąś z dostępnych funkcji , a w przypadlu funkcji skalującej należy dodatkowo określić przedział czasowy, w którym szukamy aktualnego minimum i maksimum (w przykładzie- all-wszystkie notowania) oraz wartości docelowe minimum i maksimum zmiennej po przeskalowaniu( według uznania Użytkownika, tutaj min=1, max=11). Następnie kliknąć przycisk „Zapisz”

Po kliknięciu przycisku „Zapisz” Użytkownik zostaje przeniesiony bezpośrednio do miejsca utworzenia nowej grupy(o nazwie wydłużonej o „_(postfix)”), zawierającej zmienne przekształcone(transformowane). Miejsce to jest wtedy puste.Aby wyświetlić zmienne transformowane, należy kliknąć przycisk odświeżania:

Teraz można wejść do opcji tworzenia modelu Teraz można wejść do opcji tworzenia modelu.Model w tym przykładzie wykonamy na grupie zmiennych transformowanych.Oczywiście transformacja nie jest warunkiem koniecznym do stworzenia modelu. Użytkownik może wykonać model na grupie nietransformowanych zmiennych, uzyskanych w procesie selekcji.

Ustawień w podzakładce „Model” i ich zmian dokonujemy używając przycisków rozwijania list wyboru , a także zaznaczając/odznaczając kwadratowe pola przy poszczególnych opcjach.Do kolejnych podzakładek z dalszymi ustawieiami modelu przechodzimy przyciskiem „Next”

Można, ale nie trzeba używać w modelu wszystkich wyselekcjonowanych zmiennych. Ich liczba nie powinna przekraczać liczby obserwacji (czyli „długości historii”modelu).W wyniku analizy reakcji oszacowanego modelu na zmiany poszczególnych zmiennych można będzie zredukować liczbę zmiennych, usuwając najmniej istotne i ponownie oszacować model.

Użycie zmiennej czasowej (TIME) oraz dodatkowej zmiennej TREND,zawierającej trend i cykle wyliczone dla zmiennej referencyjnej.

Użycie danych historycznych i różnicowych oznacza włączenie do modelu nie tylko bieżących wartości zmiennych, ale także ich wartości z przeszłości.Cyfry oddzielone przecinkami 1,3,6 mówią, z jakich wcześniejszych okresów użyjemy wartości zmiennych i/lub ich zmian(tutaj sprzed1,3 i 6 miesięcy).

Zaznaczenie pustych kwadratów z opcją „Automatycznie” powoduje, że dane historyczne i /lub ich zmiany są uwzględniane w modelu z przesunięciem optymalnym, wyliczonym w trakcie tworzenia macierzy korelacji. Do kolejnych podzakładek z dalszymi ustawieiami modelu przechodzimy przyciskiem „Next”

W podzakładce „Ustawienia” możemy wybrać postać matematyczną modelu (funkcję modelu) z trzech dostępnych lub samodzielnie określić i wpisać tę postać (dowolna) . Własne postaci modeli można przechowywać w pliku tekstowym i kopiować bezpośrednio do pola funkcji modelu.

Dla lepszej orientacji, szczególnie w przypadku konstruowania własnej funkcji modelu, podane są indeksy (numery w nawiasach kwadratowych) , po których model identyfikuje poszczególne zmienne.

P[k ] – k-ty parametr strukturalny modelu W tym polu wpisana jest funkcja modelu. Znaczenie poszczególnych zapisów jest następujące: P[k ] – k-ty parametr strukturalny modelu W[m] – zmienna o indeksie „m” h n [m] – n-ta wartość historyczna zmiennej o indeksie „m” i przesunięciu danych wpisanym przez Użytkownika w podzakładce „Model”lub dobranym automatycznie r j [m] – j-ta wartość zmiany zmiennej o indeksie „m” i odległości różnicowanych wartości wpisanej przez Użytkownika w podzakładce „Model” Model”lub dobranej automatycznie

Wybór gotowej funkcji modelu(potęgowa, logarytmiczna,sinusoidalna) powoduje automatyczne wygenerowanie zapisu modelu w polu „Funkcja modelu”. Ponadto wygenerowana zostanie odpowiednia ilość parametrów strukturalnych modelu wraz z proponowanymi wartościami początkowymi i ograniczeniami. Do takiego modelu dopisać można ręcznie dodatkowy fragment, przy czym należy dodać pola dla dodatkowych parametrów(przycisk „+”) i podać ich wartości początkowe i ewentualne ograniczenia.

W przypadku wyboru dowolnej funkcji modelu, Użytkownik musi ją wpisać samodzielnie. W zapisie mogą znaleźć się funkcje widoczne na rozwijanej liście. Zapis funkcji modelu można przechowywać w pliku tekstowym i kopiować do pola „Funkcja modelu”. Użytkownik musi też samodzielnie wpisać liczbę parametrów swojej funkcji, zaproponować ich wartości początkowe oraz nałożyć ewentualne ograniczenia(warunki brzegowe).Edycja parametrów i warunków brzegowych – przyciskiem „Parametry…”

Nałożenie liczby parametrów funkcji modelu proponowanej przez Uzytkownika, ponowane ich wartości początkowe oraz ewentualne ograniczenia(warunki brzegowe) – realizacja po wpisaniu,przyciskiem „create”

W tym przykładzie korzystamy z gotowej, potęgowej funkcji modelu W tym przykładzie korzystamy z gotowej, potęgowej funkcji modelu. Kolejnym krokiem jest przejście do podzakładki „Inicjowanie” przyciskiem „Next”. Aby dokonać korekt/ poprawek we wcześniejszych ustawieniach, skorzystać można z przycisku „Previous” lub kliknąć bezpośrednio którąś z wcześniejszych podzakładek.

Inicjowanie algorytmu optymalizacyjnego rozpoczyna się od losowania parametrów strukturalnych modelu wokół wartości początkowych tych parametrów ustawionych w podzakładce „Ustawienia”.Z 4-ch równoległych przebiegów inicjujących zapamiętywany jest najlepszy

Następnie każdy z 4-ch zapamiętanych najlepszych zbiorów parametrów strukturalnych traktowany jest jako zbiór parametrów początkowych i może być(nie musi) poddany wyżarzaniu wstępnemu. Uzyskujemy 4 oszacowania modelu, z których wybierane jest najlepsze (z uwagi na wartość funkcji celu). Będzie ono poddane dalszemu uczeniu, uruchamianemu z podzakładki „Uczenie”

T – temperatura początkowa Oznaczenia: T – temperatura początkowa dT – zmiana temperatury pomiędzy pojedynczymi epokami uczenia M – długość pojedynczej epoki uczenia (liczba wewnętrznych iteracji) maxD – dodatkowy mnożnik dla rozkładu Boltzmanna(ułatwia opuszczenie lokalnego ekstremum) Funkcja celu – minimalizuje błąd średniokwadratowy (maksymalizując jego odwrotność) Zbiór uczący – część obserwacji dla których algorytm oblicza wartości funkcji celu i kieruje się nimi w kolejnych krokach Zbiór testowy – część obserwacji słuążca do sprawdzenia jakości zakończonego procesu uczenia.Algorytm nie uwzględnia ich w procesie uczenia.

Przejście do właściwego (głównego) procesu uczenia – albo z najlepszym wylosowanym zbiorem parametrów strukturalnych, albo (w przypadku zaznaczenia opcji „Optymalizuj przebieg uczący”) z najlepszym zbiorem parametrów uzyskanym ze wstępnego procesu uczenia od 4-ch wylosowanych zbiorów parametrów.

Etap właściwego uczenia. Oznaczenia: T – temperatura początkowa dT – zmiana temperatury pomiędzy pojedynczymi epokami uczenia M – długość pojedynczej epoki uczenia (liczba wewnętrznych iteracji) maxD –dodatkowy mnożnik dla rozkładu Boltzmanna(ułatwia opuszczenie lokalnego ekstremum) Ustawione wartości parametrów mogą być inne niż na etapie inicjowania. Rozpoczęcie realizacji obu etapów (inicjowania i uczenia właściwego) – przyciskiem Finish

Potwierdzenie przyjęcia zadania do realizacji Potwierdzenie przyjęcia zadania do realizacji. Przycisk „OK” przenosi nas do wyżarzanego modelu

Po zakończeniu procesu uczenia na tle wykresu zmiennej referencyjnej(zielony) pojawia się wykres odpowiedzi oszacowanego modelu(niebieski). Podzielić go można na trzy części: Uczenie, Test i Prognoza. Użytkownik może wielokrotnie zainicjować proces wyżarzania,co powoduje wyświetlenie wielu rozwiązań.

Ponowne wyżarzanie w dwóch etapach: inicjowania i uczenia modelu (zupełnie nowe parametry początkowe)

Ponowne wyżarzanie tylko w etapie uczenia:kontynuacja procesu wyżarzania, gdzie jako parametry początkowe używane są parametry końcowe z poprzedniego etapu uczenia

Usuwanie jednego z uzyskanych rozwiązań.

Aktualizacja odpowiedzi oszacowanego modelu po spłynięciu najnowszych danych do baz danych

Dostęp do oszacowanych parametrów modelu oraz do analizy scenariuszy – sprawdzanie odpowiedzi modelu na jednostkowe zmiany poszczególnych zmiennych dla okresu uczenia i testowego

Zapis matematycznej postaci modelu oraz wyświetlenie oszacowanych parametrów strukturalnych dla danego rozwiązania

Reakcje modelu na jednostkową zmianę poszczególnych zmiennych (w okresie uczenia i testowym) – mogą być dodatnie lub ujemne. Słaba reakcja może sugerować usunięcie danej zmiennej z modelu, jako nie wpływającej znacząco na wynik.Można ustawić dodatnią bądź ujemną zmianę jednostkową, a także dowolnie ją zwiększyć, co ma znaczenie w przypadku badania odpowiedzi modeli nieliniowych.

Po opuszczeniu oszacowanego modelu , możemy go ponownie odnaleźć( i wyświetlić rozwiązania) na liście modeli w zakładce Serie/Modele