Методы перспективного анализа

из "Управленческий учет "

Современное экономическое прогнозирование насчитывает в своем арсенале большое число разнообразных методов и приемов. Важнейшими являются методы прогнозирования на базе динамических рядов. Мы рассмотрим в основном эти методы, учитывая то, что практически на любом предприятии можно построить динамические ряды его экономических показателей за ряд лет. [c.217]
Динамический ряд есть частный случай табличной функции, которая представляет собой протокол любого наблюдения. Математическая обработка этой таблицы преследует цель выжать из нее как можно больше информации о закономерностях развития данного явления в прошлом и настоящем, использовать полученную информацию для характеристики явления в будущем. [c.217]
Задача прогнозирования динамических рядов заключается в том, чтобы по имеющимся наблюдениям за ходом экономического процесса в моменты времени tr t2.fn предсказать значения измеряемого параметра в моменты времени fn+1, Гп+2. [c.217]
Неформальный подход к анализу позволяет сделать прогнозирование динамических рядов более определенным путем введения в постановку дополнительных ограничений (условий). В частности, в экономической теории эти условия сформулированы как принципы экономического прогнозирования. [c.218]
Перечислим основные принципы экономического прогнозирования. [c.218]
Некоторые из возможных решений, вытекающих из различной степени учета данных принципов, уровня осведомленности лица, делающего прогноз, о характере рассматриваемого явления, его квалификации, приводятся ниже. [c.218]
При k = n прогнозируемое значение ряда (1) в момент fn + 1 равно среднему арифметическому всех наблюденных значений. При k п — соответствующему среднему значению ряда из (/с) точек, непосредственно предшествующих прогнозируемой. [c.219]
Научно обоснованным способом взвешивания достоинств исходных точек для вычисления прогнозируемых значений является алгоритм экспоненциальной средней, по которому значения весов х, по мере отдаления предшествующей точки от прогнозируемой убывают по экспоненте. [c.219]
Появление коэффициента а в формулах (6) и (7) придает им известную гибкость. Это создает основу для самообучения, самонастройки алгоритмов по имеющейся предыстории. Для более консервативных (медленно изменяющихся) процессов значения ос = 0,5. [c.220]
Наиболее часто применяемыми в экономике функциями являются элементарные линейная, логарифмическая, степенная, экспонента и т.д., а также различные их комбинации (см. таблицу ниже). [c.220]
Если для исходного ряда (1) удается подобрать подходящую функцию времени (эмпирическую формулу), прогноз по методу математической экстраполяции заключается в вычислении ее значений в будущие моменты времени. Экстраполяции по эмпирическим формулам возможны так же, как и в предыдущих случаях, в предположении неизменности в будущем чего-то, в данном случае неизменности найденной структуры формулы и значений коэффициентов, входящих в формулу. [c.220]
Экстраполяции по функциям времени нашли широкое распространение в экономическом прогнозировании. Объясняется это тем, что, как правило, при подборе эмпирических формул для представления наблюдаемого ряда не только придерживаются тех данных, которые существуют в виде исходного ряда (1), но привлекают и различные вспомогательные сведения об экономической сущности явления, факторах и причинах, его обусловивших. Правда, подобная информация учитывается лишь косвенно (например, в словесных ограничениях по поводу общего поведения кривой тренда за пределами интервала наблюдения), но она позволяет ближе подойти к реальной оценке развития процесса. [c.221]
Подбор наилучшей формулы для аналитической замены наблюдаемого ряда экономических показателей сложен и поэтому решается в несколько этапов. [c.221]
На втором этапе в зависимости от конкретных целей дальнейшего использования аналитической формулы в задачу подбора вводят дополнительные ограничения. Обычно это ограничения по степени приближения (аппроксимации), виду эмпирической функции, поведению ее графика вне заданного интервала наблюдения. [c.222]
На третьем этапе вычисляют все неизвестные параметры, входящие в аналитическую формулу, рассчитывают теоретические уровни ряда, а также показатели соответствия полученной формулы принятым ограничениям. Для определения неизвестных параметров формулы чаще всего используют метод наименьших квадратов. [c.222]
Требуется составить прогноз на последующие пять лет. Пользуясь изложенной выше методикой, подбор аналитической формулы будем вести по этапам. [c.222]
График второй функции — кривая, также имеющая вершину в положительной четверти и, t, но с короткой (левой) ветвью, идущей книзу, и правой ветвью, асимптотически приближающейся к оси времени. [c.223]
Этап 2. Предположим, нам известно из других источников, что спрос на продукцию данного предприятия в будущем имеет тенденцию постепенного уменьшения вплоть до нулевого уровня. Тогда вторая функция лучше подходит для прогностических целей, поскольку поведение ее графика вне интервалов наблюдения больше соответствует характеру предполагаемых изменений уровня спроса. [c.223]
что экономически такой прогноз ввиду отрицательности и19, 1/20, u21 интерпретировать невозможно. [c.224]

Вернуться к основной статье