· Разработан пользовательский интерфейс системы прогнозирования;

· Разработана система защиты от несанкционированного доступа на основе аутентификации пользователей (вход в систему осуществляется после ввода логина и пароля).

Система определяет прогноз, ошибку прогноза и накапливает статистические данные наблюдаемого показателя. Она может быть использована для краткосрочного прогноза бизнес-процессов: курса доллара, спроса на промышленные и сельскохозяйственные товары и.т.д.

Литература

1. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов // Москва, Статистика, 1997.

2. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей // Москва: Финансы и статистика, 1996.

3. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования // 2-е издание, Москва: Статистика, 1977.

4. Липатова Н. Прогнозирование прибыли. // Финансы, 1995. - № 2

5. BorwnR.G. Smothingforecasting and prediction of discrete time series//New-Yourk, 1963.

6. V. Vovk, G. Shafer Good sequential probability forecasting is always possible, //manuscript, 2006.

7. Астринский Д., Наонян В. Экономический анализ финансового положения предприятия // Экономист. – 2000. № 12.

8. Головач В.В. Дизайн пользовательского интерфейса // Usethics, 2004

9. http://forecastpro.com/products/fpfamily/whichedition.html

10. http://forexsal.ru

11. http://polbu.ru/management_economy/ch20_i.html

Приложение

Концептуальная модель данных

Рис.1. Прогнозирование

Рис.2. Процесс «Прогнозирование»

Рис.3 «Определение прогноза по принципу самоорганизации»

Модель потоков данных

Рис.4. Модель потоков данных «Система прогнозирования»

Рис.5 Модель потоков данных «Система прогнозирования»

Рис. 6. Декомпозиция процесса «Выбор метода прогнозирования»

Функциональная модель системы

Рис.7 Функциональная модель «Система прогнозирования»

UML -ДИАГРАММЫ ВАРИАНТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ