 |
Аппарат прогнозирования для стационарных данных
|
|
|
|
Стационарный ряд - ряд, среднее значение которого не изменяется с течением времени. Подобная ситуация возникает в том случае, когда внешние воздействия на значения ряда являются относительно постоянными. Прогнозирование стационарного ряда в своей простейшей форме включает в себя использование его предыстории для оценки среднего значения, которое затем становится прогнозом на будущие периоды.
Методы прогнозирования: интуитивные методы, методы простого усреднения, скользящие средние, простое экспоненциальное сглаживание и методы авторегрессионого скользящего среднего (методы Бокса-Дженкинса).
Аппарат прогнозирования для данных, имеющих тренд
Ряд имеет тренд, если ожидается возрастание или убывание его среднего значения в течение того периода времени, для которого создается прогноз. Наличие тренда типично для временных рядов экономических показателей.
Методы прогнозирования: метод скользящих средних, метод линейного экспоненциального сглаживания, простая регрессия, кривые роста, экспоненциальные модели и методы авторегрессионых интегрированных скользящих средних (методы Бокса-Дженкинса).
Аппарат прогнозирования для данных с сезонной компонентой
Сезонный ряд - временной ряд, описывающий изменения, которые повторяются из года в год. Разработка аппарата прогнозирования для сезонных рядов обычно включает выбор метода разложения с последующей оценкой сезонных элементов с помощью предыстории ряда. Полученные индексы затем используются для включения сезонности в прогнозы или исключения сезонных эффектов из наблюдаемых значений.
Методы прогнозирования: классическое разложение, экспоненциальное сглаживание, многомерная регрессия временного ряда и методы Бокса-Дженкинса.
|
|
|
Аппарат прогнозирования для циклических рядов
Циклические модели имеют тенденцию к повторению шаблона поведения данных каждые два, три или более лет. Циклические компоненты трудно моделировать, так как они не являются устойчивыми.
Методы прогнозирования: классическое разложение, экономические индикаторы, эконометрические модели, многомерная регрессия и методы Бокса-Дженкинса.
Кроме того, в исходных данных необходимо учитывать их сложность, масштабность, детерминированность, характер развития во времени и информационную обеспеченность (см. Таблицу):
Таблица - Соответствие применяемых методов прогнозирования
Возможностям решения определенного класса прогнозных задач
| Методы прогнозирования | Параметры объекта прогнозирования | ||||
| сложность | масштабность | детерминированность | характер развития во времени | информационная обеспеченность | |
| Экстраполяция путем подбора функций | 1,2* | 1,2 | 2,3 | 1,2 | |
| Экстраполяция по огибающим кривым | 1,2 | 1-3 | 1,2 | 1,2 | |
| Авторегрессионые модели | 2,3 | 2,3 | |||
| Парные регрессии | 2,3 | 1,2 | |||
| Множественные регрессии | 3,4 | 2-5 | 2,3 | 1,2 | |
| Многофакторные модели | 3-4 | 3-5 | 2,3 | 2,3 | |
| Исторические аналогии | 2,3 | 1,2 | 1-3 | 1,2 | |
| Индивидуальный экспертный опрос | 1-4 | 1,2 | 1-3 | 1-3 | 2-4 |
| Коллективный опрос | 2-4 | 1-3 | 1-3 | 1-3 | 2-4 |
| Сценарные методы | 4,3 | 1-2 | 2,3 | 1-3 | 1-3 |
| Прогнозный граф | 3,4 | 1,2 | 2,3 | 1-3 | 1-3 |
| Метод Дельфи | 1-4 | 1-3 | 2,3 | 1-3 | 2-4 |
* Цифрами обозначены следующие объекты прогнозирования:
1 - научно-технический;
2 — технико-экономический;
3 — социально-экономический;
4 - естественно-природный;
5 — военно-политический.
Факторы №2 и №3.
При выборе метода прогнозирования учитываются два вида затрат.
|
|
|
Первый вид, издержки неточности, обусловлен стоимостью получения требуемой точности прогноза.
Второй вид затрат образуют издержки самого прогнозирования (накладные расходы). В качестве стоимостного критерия нужно брать минимизацию совокупных затрат. Иначе говоря, мало смысла в том, чтобы тратить огромные суммы на составление прогноза, имеющего небольшую ценность для организации. В таком случае уместнее был бы интуитивный прогноз, предложенный менеджером по продажам.
Фактор №4 -временной горизонт.
Одни методы более пригодны для составления краткосрочных прогнозов, другие — для долгосрочных. Существенным фактором является время, требуемое для разработки прогноза. Если менеджеру необходим прогноз для выполнения им текущих действий, то он не может ждать несколько месяцев, чтобы получить прогнозные результаты.
Алгоритм выбора метода прогнозирования с учетом факторов представлен на рисунке.
|
Рисунок - Блок-схема принятия прогнозного решения
Разработанный прогноз с помощью одного из приведенных выше методов предполагает проведение процедуры верификации.
Верификация — это проверка уровня достоверности, подлинности полученного варианта прогноза.
|
|
|
