Ин таҳқиқот барои пешгӯии талаботи моҳонаи сӯзишвории дистрибюторҳои сӯзишворӣ, ки дар фурудгоҳҳо фаъолият мекунанд, ва дастгирии қарорҳои интиқол ва захира дар шароити номуайянӣ, чаҳорчӯбаи гибридиро пешниҳод мекунад, ки моделҳои SARIMA ва XGBoost-ро муттаҳид менамояд. Модели SARIMA пешгӯии ибтидоиро тавлид мекунад, ки тамоюлҳои хаттӣ ва мавсимияти солонаи талаботи гузаштаро ифода мекунад; XGBoost бошад ин пешгӯиро бо хусусиятҳои амалиётӣ, аз ҷумла ҳаҷми тендерҳои ширкатҳои ҳавопаймоӣ, шумораи шартномаҳои фаъол, тағйироти ҳиссаи бозор, ҳаракати масирҳо ва боқимондаҳои пешгӯиҳои қаблӣ, ислоҳ мекунад.

Низом танҳо як арзиши талаботро истеҳсол намекунад; бо пешгӯии квантилҳои P10, P50 ва P90 диапазони эҳтимолии талаботро нишон медиҳад. P50 ҳамчун пешгӯии марказии банақшагирӣ, P90 ҳамчун ҳадди боло барои талаботи баланд ва хавфи норасоии сӯзишворӣ, P10 бошад ҳамчун ҳадди поён барои талаботи паст ва хавфи нигоҳдорӣ-демурраж истифода мешавад. Дар ҳолатҳое монанди ғайримуқаррарӣ васеъ шудани фосилаи пешгӯии модел, бекоршавии ногаҳонии масирҳо, тағйири шартномаҳои ширкатҳои ҳавопаймоӣ ё рӯйдодҳои геополитикӣ дахолати коршиноси инсонӣ пешбинӣ шудааст.

Таҳқиқот сабтҳои панҷсолаи як дистрибютори бузурги сӯзишвории авиатсиониро истифода кардааст, ки шахсияташ ошкор нашудааст. Сабтҳои ҳаррӯза ва сатҳи ширкатҳои ҳавопаймоӣ ба талаботи умумии моҳона табдил дода шуда, барои арзёбии модел 60 моҳи мушоҳида истифода шудааст. 36 моҳи аввал ҳамчун давраи ибтидоии омӯзиш гирифта шуда, дар 24 моҳи баъдӣ модел ҳар моҳ аз нав омӯзонида шуда, пешгӯии оянда анҷом дода шудааст. Муҳаққиқ барои равиши дастии Excel 9 фоиз, барои SARIMA 6,5 фоиз, барои танҳо XGBoost 5,8 фоиз ва барои модели гибридӣ 4 фоиз миёнаи инҳирофи мутлақи фоизии моҳонаро гузориш кардааст.

Дар ҳоле ки сатҳи фарогирии интизории фосилаи P10-P90 80 фоиз буд, сатҳи фарогирии мушоҳидашуда 82 фоиз дода шудааст. Давраҳое, ки талаботи воқеӣ аз P10 поён ва аз P90 боло мондааст, ҳар кадом тақрибан 9 фоиз гузориш шудаанд. Аммо ин натиҷаҳо танҳо аз давраи санҷиши 24-моҳа ҳисоб шудаанд ва шумораи дақиқи рӯйдодҳо дода нашудааст. Аз ин рӯ, нишон дода нашудааст, ки фосилаҳои эҳтимолӣ дар фурудгоҳҳои гуногун ё давраҳои дарозтар ҳамон калибровкаро нигоҳ медоранд.

Арзёбӣ аз нигоҳи Туркия: Чаҳорчӯба метавонад ҳамчун модели тадқиқотӣ барои банақшагирии интиқоли моҳона, иқтидори нигоҳдорӣ ва захираи бехатарӣ дар корхонаҳое, ки ба фурудгоҳҳои Туркия сӯзишворӣ мерасонанд, истифода шавад. Дар татбиқи маҳаллӣ шартномаҳои ширкатҳои ҳавопаймоӣ, ҳаракати мавсимии туризм, парвозҳои дохилӣ ва байналмилалӣ, тағйироти масир, маҳдудиятҳои нигоҳдорӣ, муҳлати таъминот тавассути киштӣ ё роҳи автомобилгард ва хароҷоти амалиётӣ бояд якҷоя модел карда шаванд. Модел бояд бо санҷишҳои ояндаи вақт дар фурудгоҳҳои гуногун ва солҳои гуногун тасдиқ шавад; дар баробари хатои пешгӯӣ, хароҷоти воқеии демурраж, рӯйдоди норасоии захира, сатҳи хизматрасонӣ ва хароҷоти нигоҳдорӣ чен карда шаванд. Аз додаҳои анонимии як дистрибютори хориҷӣ наметавон хулоса кард, ки дар Туркия хатогӣ 56 фоиз кам мешавад, хароҷот мустақим сарфа мегардад ё қатъи сӯзишворӣ пешгирӣ мешавад.

Таҳқиқот кадом мушкилро баррасӣ мекунад?

Дар таъминоти сӯзишвории авиатсионӣ хатогиҳои пешгӯии талабот ду натиҷаи амалиётии гуногун доранд. Агар талабот аз воқеият баландтар пешгӯӣ шавад, мумкин аст пеш аз пайдо шудани фазои кофӣ дар зарфҳои нигоҳдорӣ интиқоли нави сӯзишворӣ расад ва воситаи нақлиёт маҷбур ба интизорӣ шавад. Таҳқиқот ин хароҷоти интизориро ҳамчун хавфи демурраж баррасӣ мекунад. Агар талабот паст пешгӯӣ шавад, метавонад норасоии сӯзишворӣ, халал дар фаъолияти ширкатҳои ҳавопаймоӣ, мушкилоти шартномавӣ ва аз даст рафтани эътибор ба вуҷуд ояд.

Муҳаққиқ таъкид мекунад, ки хароҷоти ин ду навъи хато симметрӣ нестанд. Азбаски оқибати норасоии сӯзишворӣ аз захираи зиёдатӣ ё хароҷоти демурраж вазнинтар ҳисобида мешавад, модел танҳо ба баланд бардоштани дақиқии миёна не, балки ба назорати ҷудогонаи хавфи кам-пешгӯӣ низ нигаронида шудааст.

Мушкили дуюме, ки таҳқиқот ҳадаф гирифтааст, ин аст, ки талаботи сӯзишвории авиатсионӣ як намунаи устувори мавсимиро пайгирӣ намекунад. Бурд, бохт ё тамдиди тендерҳои солона бо ширкатҳои ҳавопаймоӣ метавонад портфели мизоҷони дистрибюторро тағйир диҳад. Профили мавсимии талаботе, ки дар як давра амал мекард, метавонад таркиби ширкатҳо ва масирҳои давраи баъдиро пурра ифода накунад.

Меъмории умумии модели гибридӣ

Шакли 1 дар саҳифаи 5-и таҳқиқот раванди пешгӯиро дар чор марҳила нишон медиҳад:

1. Тавлиди пешгӯии ибтидоии мавсимӣ бо SARIMA,
2. Эҷоди хусусиятҳо аз додаҳои тендер, ҳиссаи бозор ва амалиёт,
3. Ҳисоб кардани пешгӯиҳои квантилии P10, P50 ва P90 бо XGBoost,
4. Баррасии коршиноси инсонӣ дар шароити хавф ва ташаккули пешгӯии ниҳоӣ.

Дар қисми поёни шакл дида мешавад, ки баромадҳои модел ба се саволи амалиётӣ пайваст шудаанд: сӯзишворӣ кай тамом мешавад, ҳангоми расидани интиқол хавфи демурраж вуҷуд дорад ё не ва чӣ қадар захираи бехатарӣ лозим аст.

Модели ибтидоии SARIMA чӣ гуна кор мекунад?

SARIMA барои якҷоя модел кардани муносибатҳои кӯтоҳмуддати autoregressive ва сохтори мавсимии солона истифода мешавад. Дар таҳқиқот модели умумӣ чунин ифода шудааст:

\[ \Phi_P(B^s)\,\phi_p(B)\,(1-B)^d\,(1-B^s)^D y_t = \Theta_Q(B^s)\,\theta_q(B)\,\varepsilon_t \]

Дар ин ҷо \(B\) оператори ақиббурд, \(p\) ва \(q\) дараҷаҳои autoregressive ва moving average-и ғайримавсимӣ, \(P\) ва \(Q\) дараҷаҳои мавсимӣ, \(d\) ва \(D\) дараҷаҳои differencing-ро нишон медиҳанд. Барои додаҳои моҳона дарозии мавсим \(s=12\) муайян шудааст.

Барои арзёбии stationarity-и силсила санҷиши Augmented Dickey-Fuller истифода шудааст. Дараҷаҳои модел бо интихоби сохторе муайян шудаанд, ки дар байни таркибҳои гуногуни параметрҳо Bayesian Information Criterion-ро камтарин мекунад:

\[ BIC=k\ln(n)-2\ln(\hat{L}) \]

\(k\) шумораи параметрҳои ҳисобшуда, \(n\) шумораи мушоҳидаҳо ва \(\hat{L}\) арзиши maximum likelihood-ро ифода мекунад. Азбаски таҳқиқот танҳо 60 моҳи дода дорад, меъёри BIC, ки мураккабии моделро сахттар ҷазо медиҳад, интихоб шудааст.

SARIMA ду баромад истеҳсол мекунад. Якум, пешгӯии ибтидоӣ мебошад, ки аз мавсимият ва тамоюли гузашта ҳосил шудааст. Дуюм, боқимонда байни талаботи воқеӣ ва пешгӯии SARIMA мебошад:

\[ r_t=y_t-\hat{y}^{SARIMA}_t \]

Қабул шудааст, ки ин боқимондаҳо тағйироти тендер, сохтори бозор, шокҳои беруна ва ҳаракатҳои ғайрихаттии талаботро дар бар мегиранд, ки мавсимияти хаттӣ онҳоро шарҳ дода наметавонад.

Кадом хусусиятҳои амалиётӣ истифода шудаанд?

Сабтҳои ҳаррӯзаи сатҳи ширкати ҳавопаймоӣ аввал барои ҳисоб кардани ин хусусиятҳо истифода шуда, сипас ба сатҳи талаботи умумии моҳона оварда шудаанд. Аз ин рӯ, гарчанде тағйирёбандаи ҳадафи модел талаботи умумии моҳонаи сӯзишворӣ мебошад, баъзе тағйирёбандаҳои шарҳдиҳанда аз сабтҳои муфассалтари ширкатҳои ҳавопаймоӣ тавлид шудаанд.

XGBoost пешгӯии SARIMA-ро чӣ гуна беҳтар мекунад?

XGBoost модели ensemble мебошад, ки дар он шумораи зиёди дарахтҳои қарор ба таври пайдарпай муттаҳид мешаванд. Ҳар дарахти нав тавре омӯзонида мешавад, ки хатои шарҳнадодаи дарахтҳои қаблиро кам кунад. Пешгӯии умумии модел:

\[ \hat{y}_i=\sum_{k=1}^{K}f_k(x_i) \]

мебошад. \(K\) шумораи дарахтҳо ва \(f_k\) дарахти регрессияи рақами k-ро нишон медиҳад. Ҳадафи омӯзиш якҷоя кам кардани талафи пешгӯӣ ва ҷаримаи мураккабии дарахт мебошад:

\[ \mathcal{L}^{(t)} = \sum_{i=1}^{n} l\left(y_i,\hat{y}^{(t-1)}_i+f_t(x_i)\right) + \Omega(f_t) \]

Дар модели гибридӣ XGBoost танҳо боқимондаҳои SARIMA-ро пешгӯӣ намекунад. Пешгӯии ибтидоии SARIMA, боқимондаҳои таъхирёфта ва ҳамаи хусусиятҳои амалиётӣ мустақиман ҳамчун воридот ба модел дода мешаванд:

\[ \hat{y}^{hybrid}_t = f_{XGB} \left( \hat{y}^{SARIMA}_t, r_{t-1}, x^{tender}_t, x^{market}_t, x^{ops}_t \right) \]

Ин сохтор ба XGBoost имкон медиҳад аз додаҳо омӯзад, ки то чӣ андоза ба пешгӯии SARIMA такя кунад ва вобаста ба хусусиятҳои амалиётӣ чӣ қадар ислоҳ ворид намояд.

Чаро регрессияи квантилӣ истифода шудааст?

Пешгӯии якқиматӣ номуайянии талаботи ояндаро нишон намедиҳад. Дар таҳқиқот се модели ҷудогонаи XGBoost барои пешгӯии квантилҳои 10 фоиз, 50 фоиз ва 90 фоизи талабот омӯзонида шудаанд. Pinball loss-и истифодашуда:

\[ L_{\tau}(y,\hat{y}) = \tau\max(y-\hat{y},0) + (1-\tau)\max(\hat{y}-y,0) \]

мебошад. \(\tau\) квантилро нишон медиҳад. Дар ин функсияи талаф ҷаримаи пешгӯиҳои паст ва баланд вобаста ба квантил фарқ мекунад.

P10 ва P90 кафолатҳои собити 90 фоизаи confidence ба маънои классикӣ нестанд. Онҳо квантилҳои шартии талабот мебошанд, ки аз додаҳо пешгӯӣ шудаанд. Нигоҳ доштани сатҳи фарогирии ҳадаф дар давраҳои нав ба калибровкаи модел ва тағйир накардани тақсимоти дода вобаста аст.

Хароҷоти асимметрии амалиётӣ чӣ гуна ба модел илова шудааст?

Таҳқиқот хароҷоти кам-пешгӯии талаботи сӯзишвориро аз баланд-пешгӯӣ вазнинтар ҳисоб мекунад. Аз ин рӯ, ба pinball loss коэффисиенти иловагии хароҷот татбиқ шудааст:

\[ L_{asymmetric}(y,\hat{y}) = \begin{cases} \alpha L_{\tau}(y,\hat{y}), & y>\hat{y}\\ L_{\tau}(y,\hat{y}), & y\leq\hat{y} \end{cases} \]

Вақте \(\alpha>1\), давраҳое, ки талаботи воқеӣ аз пешгӯӣ баландтар аст, ҷаримаи бештар мегиранд. Муҳаққиқ мегӯяд, ки коэффисиент аз рӯи нисбати хароҷоти тахминии норасоии сӯзишворӣ ба хароҷоти демурраж танзим шудааст. Аммо арзиши дақиқи \(\alpha\) ва ҳисобкунии хароҷот гузориш нашудааст.

Назорати инсон дар кадом ҳолатҳо фаъол мешавад?

Таҳқиқот пурра автоматӣ кардани банақшагирии гаронарзиши сӯзишвориро пешниҳод намекунад. Шароите, ки метавонад баррасии инсонро оғоз кунад, инҳоянд:

• Ғайримуқаррарӣ васеъ шудани фосилаи пешгӯӣ байни P90 ва P10 нисбат ба арзишҳои таърихӣ,
• Бекоршавии ногаҳонии масирҳо ё афзоиши ғайричашмдошти трафик,
• Оғоз, анҷом ё тағйири ғайринақшавии тендери ширкати ҳавопаймоӣ,
• Таъсири рӯйдодҳои геополитикӣ ба масирҳои парвоз,
• Баста шудани runway ё маҳдудияти иқтидори фурудгоҳ,
• Арзёбӣ шудани он ки додаҳои таърихӣ шароити амалиётии ҷориро ифода намекунанд.

Коршинос метавонад пешгӯиҳои P10, P50 ва P90-ро бо огоҳиҳои хавф якҷоя баррасӣ кунад ва агар лозим бошад пешгӯии ниҳоиро тағйир диҳад. Пешбинӣ шудааст, ки сабаби дахолат сабт карда шавад. Бо вуҷуди ин, дар таҳқиқот шумораи пешгӯиҳои тағйирдодашуда, таъсири дахолати коршинос ба хатогӣ ё мувофиқати байни коршиносон чен карда нашудааст.

Графикҳои таҳқиқот чиро нишон медиҳанд?

Меъмории низоми гибридӣ

Шакли 1 дар саҳифаи 5 нишон медиҳад, ки додаҳои таърихии сӯзишворӣ, маълумоти тендерии ширкатҳои ҳавопаймоӣ ва тағйирёбандаҳои бозор-амалиёт ба қабатҳои SARIMA ва feature engineering интиқол меёбанд. Баромадҳои XGBoost барои P10, P50 ва P90 аз назорати инсонӣ гузашта, ба пешгӯии ниҳоӣ табдил мешаванд.

Талаботи воқеӣ ва пешгӯишуда

Шакли 2 дар саҳифаи 12 талаботи нормализатсияшудаи сӯзишвориро дар давраи Июн-Ноябр 2025 нишон медиҳад. Дар ҳоле ки хатти гибридии SARIMA-XGBoost талаботи воқеиро асосан наздик пайгирӣ мекунад, хатти SARIMA танҳо дар баъзе болоравӣ ва пастшавиҳои ногаҳонӣ инҳирофҳои возеҳтар нишон медиҳад. Визуал танҳо порчаи тақрибан шашмоҳаро нишон медиҳад ва тамоми давраи 24-моҳаи арзёбиро пешниҳод намекунад.

Муқоисаи хатои моделҳо

Дар Шакли 4 саҳифаи 13 равиши дастӣ дар сатҳи хатои 9 фоиз, SARIMA 6,5 фоиз, XGBoost 5,8 фоиз ва модели гибридӣ 4 фоиз нишон дода шудаанд. Коҳиши нисбӣ аз равиши дастӣ ба модели гибридӣ:

\[ \frac{9{,}0-4{,}0}{9{,}0}\times100 \approx 55{,}6\% \]

буда, дар таҳқиқот ба 56 фоиз гирд карда шудааст. Ин таносуб 56 фоиз кам шудани истеъмоли сӯзишворӣ ё хароҷоти демурраж нест, балки коҳиши нисбӣ дар меъёри хатои пешгӯие мебошад, ки муҳаққиқ истифода кардааст.

Фосилаи пешгӯии эҳтимолӣ

Шакли 3 дар саҳифаи 14 фосилаи P10-P90-ро барои давраи Июн-Ноябр 2025 бо банди сояафкан, пешгӯии P50-ро бо хатти кандашуда ва талаботи воқеиро бо хатти ҷудогона нишон медиҳад. Дар визуал арзишҳои талаботи воқеӣ асосан дар дохили банди пешгӯӣ мемонанд. Аммо ин график танҳо як давраи интихобшудаи шашмоҳаро нишон медиҳад.

Рейтинги аҳамияти хусусиятҳо

Шакли 5 дар саҳифаи 15 пешгӯии ибтидоии SARIMA-ро бо арзиши аҳамияти нисбии 0,28 ҳамчун таъсирбахштарин тағйирёбандаи модел нишон медиҳад. Пас аз он ҳаҷми ҳаракаткунандаи тендери 3-моҳа, шумораи тендерҳои фаъол ва афзоиши моҳонаи сӯзишворӣ меоянд.

Арзишҳои шакл аҳамияти нисбии хусусиятҳо мебошанд, ки ба истифодаи тақсимоти XGBoost асос ёфтаанд. Онҳо таъсири сабабиро нишон намедиҳанд ва набояд чунин тафсир шаванд, ки тағйири як хусусият талаботро бо миқдори муайян зиёд ё кам мекунад.

Таҳқиқот кадом натиҷаҳоро дастгирӣ мекунад?

• Истифодаи якҷояи SARIMA ва XGBoost дар ҳамон дода ва тарҳи арзёбӣ нисбат ба ҳар ду модели алоҳида хатои миёнаи пешгӯиро камтар кардааст.
• Илова кардани хусусиятҳои тендери ширкати ҳавопаймоӣ ва ҳиссаи бозор пешгӯии танҳо ба мавсимияти таърихӣ асосёфтаро беҳтар кардааст.
• Фосилаи P10-P90 дар давраи санҷиши 24-моҳа натиҷае наздик ба сатҳи фарогирии ҳадаф додааст.
• Арзёбии walk-forward, ки тартиби вақтро нигоҳ медорад, нисбат ба тақсимоти тасодуфии train-test санҷиши наздиктар ба шароити воқеии амалиётӣ пешниҳод кардааст.
• Сохтори гибридӣ ба ҷойи пешгӯии якқиматӣ барои хавфҳои гуногуни захира ва интиқол сенарияҳои ҷудогонаи талабот тавлид кардааст.

Таҳқиқот чиро исбот намекунад?

• Исбот намекунад, ки модел дар фурудгоҳҳои гуногун ё дистрибюторҳои гуногуни сӯзишворӣ ба ҳамон сатҳи хато мерасад.
• Нишон намедиҳад, ки хароҷоти демурраж ё рӯйдодҳои норасоии сӯзишворӣ 56 фоиз кам шудаанд.
• Ба таври рақамӣ нишон намедиҳад, ки дахолати коршиноси инсон иҷроиши пешгӯиро беҳтар кардааст.
• Кафолат намедиҳад, ки фосилаи P10-P90 дар ҳамаи давраҳои оянда 80 фоиз фарогирӣ медиҳад.
• Исбот намекунад, ки модел дар амалиёти ҳаррӯза ё ҳарҳафтаина ҳамон иҷроишро нишон медиҳад.
• Нишон намедиҳад, ки таъсири рӯйдодҳои геополитикӣ аз ҷониби модел автоматӣ ва боэътимод чен мешавад.
• Нишон намедиҳад, ки модели гибридӣ ба режимҳои нави шартнома ё буҳронҳои ғайриоддӣ дар stress test-и мустақил устувор аст.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Сохтори маҷмӯаи дода

Гарчанде гуфта мешавад, ки дар сабтҳои ҳаррӯза даҳҳо ҳазор сатр мавҷуд аст, азбаски ҳадафи пешгӯӣ ба сатҳи моҳона ҷамъ карда шудааст, шумораи нуқтаҳои мустақили вақт барои модел 60 аст. Модели XGBoost дар ҳар қадами пешгӯии оянда ҳадди аксар бо таърихи 36 то 59 моҳи гузашта омӯзонида шудааст. Ин нишон медиҳад, ки барои модели дорои хусусиятҳои зиёд ва 300 дарахт андозаи намуна маҳдуд аст.

Тарҳи арзёбӣ

Таҳқиқот validation-и walk-forward истифода кардааст. Барои пешгӯии аввал моҳҳои 1-36 дар омӯзиш истифода шуда, моҳи 37 пешгӯӣ шудааст. Дар қадами баъдӣ моҳи 37 низ ба омӯзиш илова шуда, моҳи 38 пешгӯӣ шудааст. Ин раванд то моҳи 60 идома кардааст.

Ин усул ворид шудани додаҳои ояндаро ба пешгӯиҳои гузашта пешгирӣ мекунад. Аммо 24 хатои пайдарпай, ки аз ҳамон давраҳои тақвимӣ гирифта шудаанд, метавонанд комилан мустақил набошанд. Дар таҳқиқот ба ҷойи block bootstrap, ки вобастагии вақтро нигоҳ медорад, standard bootstrap тавсиф шудааст, ки хатогиҳои моҳонаро алоҳида аз нав интихоб мекунад.

Гиперпараметрҳои XGBoost

Муқоисаи асосии моделҳо

Фосилаи confidence-и гузоришшудаи модели гибридӣ бо фосилаи равиши дастӣ overlap намекунад. Таҳқиқот инро ҳамчун фарқи аз ҷиҳати оморӣ маънонок тафсир мекунад. Аммо overlap накардани фосилаҳо санҷиши мустақими фарқҳои ҷуфтшудаи хатои моҳонаи байни моделҳо нест. Барои пешгӯиҳои ба ҳамон 24 моҳ дахлдор таҳлили ҷудогонаи фарқҳои ҷуфтшуда ва вобастагии вақт далели қавитар медод.

Маънои меъёри “variance-и пешгӯӣ”

Дар таҳқиқот меъёри асосӣ бо формулаи зерин муайян шудааст:

\[ \mathrm{Aylık\ Sapma}(\%) = \frac{|Gerçek-Tahmin|}{Gerçek}\times100 \]

Ин формула формулаи variance-и оморӣ нест; он хатои мутлақи фоизӣ барои як давра мебошад. Вақте миёнааш дар давраҳо гирифта мешавад, ба MAPE баробар мешавад. Сабаби он ки дар ҷадвал “variance-и миёна” ва арзишҳои MAPE ҳамчун 9,0 фоиз-9,1 фоиз ва 4,0 фоиз-4,1 фоиз наздик, вале яксон нестанд, шарҳ дода нашудааст.

Аз ин рӯ, дурусттар аст натиҷаҳо ба ҷойи “variance аз 9 фоиз ба 4 фоиз коҳиш ёфт” ҳамчун “миёнаи инҳирофи мутлақи фоизии пешгӯӣ тақрибан аз 9 фоиз ба 4 фоиз коҳиш ёфт” ифода шаванд.

Натиҷаҳои калибровкаи квантилӣ

Нисбатҳо ба арзишҳои ҳадаф наздик ба назар мерасанд. Аммо азбаски маҷмӯаи test танҳо аз 24 моҳ иборат аст, як моҳ тақрибан ба 4,17 банди фоизӣ баробар аст. Гуфта нашудааст, ки арзишҳои 82 фоиз ва 9 фоиз аз кадом шумораи дақиқи мушоҳидаҳо ва бо кадом усули гирдкунӣ ба даст омадаанд.

Барои P10, P50 ва P90 моделҳои ҷудогонаи XGBoost омӯзонида шудаанд. Дар моделҳои ҷудогонаи квантилӣ баъзан quantile crossing ба вуҷуд меояд, ки P10 аз P50 ё P50 аз P90 баландтар мешавад. Дар таҳқиқот joint loss, monotonic constraint ё усули post-processing барои пешгирии crossing шарҳ дода нашудааст.

Арзишҳои аҳамияти хусусиятҳо

Баландтарин арзиши аҳамият доштани пешгӯии SARIMA нишон медиҳад, ки сохтори асосии мавсимӣ дар модели гибридӣ нигоҳ дошта мешавад. Вазни умумии тағйирёбандаҳои тендер бошад нишон медиҳад, ки тағйироти портфели мизоҷон ба мавсимияти таърихӣ маълумоти иловагӣ медиҳанд.

Ҳадди иддаоҳои таъсири амалиётӣ

Таҳқиқот мегӯяд, ки пешгӯиҳои дақиқтар вақти интиқолро беҳтар мекунанд, таъсири демурражро кам мекунанд ва захираи бехатарии ба P90 асосёфта ба пешгирии норасоии сӯзишворӣ кӯмак мекунад. Аммо нишондиҳандаҳои амалиётии зерин гузориш нашудаанд:

• Маблағи умумии демурраж дар давраҳои пеш ва баъд,
• Шумораи ҳолатҳои норасоии сӯзишворӣ ё қатъи хизматрасонӣ,
• Сатҳи миёнаи захира ва хароҷоти нигоҳдорӣ,
• Шумораи интиқолҳои барвақт ё дершуда,
• Шумораи пешгӯиҳои бо дахолати инсон тағйирёфта,
• Давраи истеҳсолие, ки пешгӯии модел мустақим истифода шудааст.

Аз ин рӯ, таҳқиқот беҳбудии дақиқии пешгӯиро нишон медиҳад, аммо сарфаи мустақими молиявӣ ё таъсир ба эътимоднокии хизматрасониро ба таври миқдорӣ тасдиқ намекунад.

Маҳдудиятҳои асосӣ

• Таҳқиқот preprint аст ва аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.
• Танҳо додаҳои як дистрибютори сӯзишворӣ ва як бозор истифода шудаанд.
• Барои омӯзиши модел танҳо 60 нуқтаи вақти моҳона мавҷуд аст.
• Давраи test бо 24 моҳ маҳдуд аст.
• Ширкат, фурудгоҳ ва арзишҳои воқеии талабот анонимӣ шудаанд.
• Додаҳои хом ва коди татбиқ мубодила нашудаанд.
• Натиҷаҳои модел аз ҷониби гурӯҳи мустақили тадқиқотӣ бозтавлид нашудаанд.
• Меъёре, ки “variance-и пешгӯӣ” номида шудааст, дар асл хатои мутлақи фоизӣ мебошад.
• Шарҳ дода нашудааст, ки вобастагии вақти моҳона дар bootstrap чӣ гуна баррасӣ шудааст.
• Назорати quantile crossing байни моделҳои P10, P50 ва P90 гузориш нашудааст.
• Арзиши коэффисиенти асимметрии хароҷот ва калибровкаи хароҷот дода нашудааст.
• Иҷроиши дахолати коршинос бо озмоиши ҷудогона чен нашудааст.
• Таъсири воқеии молиявӣ ба демурраж ва норасоии сӯзишворӣ рақамӣ нашудааст.
• Модел танҳо пешгӯии моҳона истеҳсол мекунад; татбиқпазирии ҳаррӯза ва ҳарҳафтаина нишон дода нашудааст.

Тасдиқҳое, ки дар оянда бояд анҷом дода шаванд

Модел бояд дар чанд дистрибютори сӯзишворӣ ва фурудгоҳҳои андозаашон гуногун аз тасдиқи беруна гузарад. Омӯзиш дар як давра ва як фурудгоҳ анҷом шуда, test дар фурудгоҳи дигар гузаронида шавад, то умумисозии ҷуғрофӣ ва амалиётӣ чен карда шавад.

Дар баробари пешгӯии моҳона, пешгӯиҳои ҳарҳафтаина ва ҳаррӯза баррасӣ шаванд; таъсири басомади баландтари дода ба садо, додаҳои гумшуда ва хароҷоти ҳисоббарорӣ гузориш шавад. Додаҳои tracking-и парвоз, обу ҳаво ва маълумоти ҷории масир танҳо тавре истифода шаванд, ки воқеан дар вақти пешгӯии оянда дастрас бошанд.

Фосилаҳои эҳтимолӣ дар давраҳои дарозтари test арзёбӣ шаванд; усулҳои пешгирии quantile crossing ва равишҳои калибровкае, ки кафолати фарогирии намунаи маҳдуд медиҳанд, муқоиса шаванд. Дақиқии пешгӯӣ якҷоя бо сиёсати воқеии захира санҷида шавад ва демурраж, норасоии захира, хароҷоти нигоҳдорӣ ва сатҳи хизматрасонӣ дар як арзёбии иқтисодӣ муттаҳид шаванд.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Ин таҳқиқот preprint-и SSRN мебошад, ки аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст. DOI сабти таҳқиқоти SSRN-ро муайян мекунад ва набояд ҳамчун DOI-и мақолаи маҷаллаи ҳамтоёнӣ пешниҳод шавад.

Мундариҷаи илмии ин мақолаи Verianla танҳо ба таҳқиқоти боршуда асос ёфтааст. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи шахсияти библиографӣ, аз ҷумла ном, муаллиф, рақами сабти SSRN, DOI, шумораи саҳифаҳо, санаи боргузорӣ ва пайванди расмӣ истифода шудаанд. Натиҷаҳои таҷрибавии беруна, ки дар таҳқиқот нестанд, ба мақола илова нашудаанд.

Ҷиҳатҳои қавитарини таҳқиқот истифодаи арзёбии walk-forward бо нигоҳ доштани тартиби вақт, муқоисаи равиши дастӣ бо моделҳои алоҳида ва гибридӣ дар ҳамон давраҳо ва истеҳсоли пешгӯиҳои квантилӣ дар баробари пешгӯии нуқтавӣ мебошанд.

Муҳимтарин ҳудудҳои тафсир бошад маҷмӯаи хурди 60-моҳа, арзёбии танҳо як дистрибютор, дастрас набудани дода ва код, нодуруст “variance” номида шудани меъёри асосии хато ва чен нашудани мустақими таъсири хароҷоти амалиётӣ мебошанд. Беҳбудии гузоришшудаи 56 фоиз танҳо фарқи нисбӣ байни инҳирофи миёнаи мутлақи фоизии 9 фоиз дар равиши дастӣ ва 4 фоиз дар модели гибридӣ мебошад.

Баромадҳои модел ба танҳоӣ барои автоматӣ иҷро кардани фармоиш ё интиқоли сӯзишворӣ далели кофӣ нестанд. Онҳо бояд бо иқтидори нигоҳдорӣ, муҳлати таъминот, ӯҳдадориҳои шартномавӣ, ҳаракати ҷории парвоз ва арзёбии коршиноси инсон якҷоя истифода шаванд.