Для формирования и поддержания кредитной и дисконтной политики компании и бюджетирования денежных средств важную роль играют прогнозы по оплате счетов к получению и возможным убыткам от списания безнадежных долгов. Критичным моментом процесса прогнозирования является оценка сбора платежей и уровня безнадежных долгов относительно объема продаж и дебиторской задолженности. В этой главе обсуждаются два метода оценки коэффициента погашения покупательской задолженности и показывается, как эти методы используются для целей бюджетирования. [c.269]
Чрезвычайно важной является проблема выбора конкретных методов прогнозирования регионального развития. В настоящее время различают два вида прогнозов поисковый (генетический) прогноз, как предсказание об объекте прогнозирования на основе неизменяемости сложившихся в прошлом тенденций и нормативный (целевой) прогноз, как предсказание поведения исследуемого объекта на основе заданных целей, критериев, норм и нормативов. В соответствии с содержанием видов прогнозов их классифицируют как пассивный и активный. [c.114]
Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики экстраполяцию и моделирование. [c.204]
С учетом сложности картины финансовых потоков, определяющих валютный курс, количественное, точное предсказание цены валюты является очень трудной и на данный момент практически неразрешимой задачей. Это не значит, что предсказание поведения валютных курсов невозможно в принципе. Как уже указывалось, в силу огромного объема рынка на него практически невозможно повлиять, и это привело к появлению внутренних закономерностей, изучение которых позволяет делать прогнозы, иногда практически со стопроцентной вероятностью. Для предсказания поведения цены используют два метода анализа технический и фундаментальный. [c.59]
Что касается измерений целевых рынков и рыночных прогнозов, то в обычных учебниках часто пропагандируются два метода, а именно сверху — вниз и снизу — вверх . В первом случае измерения начинаются со всего рынка и затем разбивают его на более мелкие сегменты. В последнем случае начинают с мелких сегментов, а затем суммируют их до получения всего рынка. [c.187]
Для прогнозирования спроса применяются два основных класса методов - эвристические методы прогнозов и основанные на моделях или же экономико-математические. [c.114]
Индивидуальные экспертные методы основаны на использовании мнений экспертов-специалистов соответствующего профиля независимо друг от друга. Наиболее часто применимыми являются следующие два метода формирования прогноза интервью и аналитические экспертные оценки. [c.24]
Для составления прогноза в отношении значений показателей как должно быть могут применяться два метода [c.321]
Методы количественного прогноза представляют собой математическое выражение или модель, отражающую соотношение между спросом и некоторыми независимыми переменными. Выделяют два основных вида количественных методов прогноза, анализ временных рядов и причинный анализ. [c.171]
Методы прогнозирования существенно различаются в зависимости от того, является ли прогнозирование краткосрочным или среднесрочным. В первом случае прогноз строится на один-два момента времени (квартал, месяц, неделю) вперед и, как правило, оперативен и непрерывен. В большинстве случаев краткосрочного прогнозирования данные берутся либо за [c.31]
Требуется найти величину показателя yt в ( +/)-м периоде, где 1=1, 2,. .., т и оценить ошибку прогноза. Вычисление по этому методу проводят в два этапа . [c.141]
Такой метод, несомненно, дает математически более точный результат, чем график разброса, или анализ диапазона, но дает ли он более точный прогноз совокупных затрат Как и два других метода, линейный регрессионный анализ предполагает линейное поведение затрат. (Помните, что математическое выражение общих затрат, которое мы дали выше, у - а + Ьх представляет собой общую формулу графика прямой линии.) Кроме того, здесь по-прежнему прогноз строится на основе анализа данных прошлых периодов. Таким образом, чем больше результатов прошлых наблюдений включено в регрессионный анализ, тем лучше математически обоснован результат. Однако, как мы уже убедились, при оценке затрат увеличение числа значений наблюдений прошлых периодов не всегда дает положительный эффект. [c.122]
В одном из предыдущих примеров мы рассмотрели прогноз по объему производства за два месяца некой компании из Дублина. Были получены оценки на 1997 год, при этом использовался линейный тренд и метод сложения. Прогнозные значения даны в тоннах [c.213]
Пусть А и Л 2 два различных метода, применяемых для прогнозирования одного и того же множества номенклатур k. Тогда при уровне q допустимой ошибки А следует считать лучше метода А2, если p >pz (р и р2 — характеристики соответственно методов А и As). При такой постановке задачи получается следующая блок-схема решения задачи на ЭВМ. Для прогнозирования потребности номенклатур из данного множества k используется несколько методов А, AZ.....AN. По каждому методу подсчитывается число pt(t=], N), вероятность получения точности прогноза q, где q — задано и постоянно для всех методов. Этот этап задачи можно назвать этапом выбора метода прогнозирования. Следующий этап заключается в нахождении значений yjn+i,. .., Ujn+m по методу, для которого число р максимально. [c.122]
Своевременное выявление проблем, противоречий, других факторов, влияющих на развитие научно-технической сферы позволит избежать или, по крайней мере, смягчить нежелательные последствия. Сложность в реализации этого этапа вызывает прогноз проблем, т.к. они зачастую себя никак не проявляют, либо проявляют в виде каких-либо слабо значащих симптомов. В таких условиях основными исследовательскими инструментами являются экспертные методы. Перед экспертом следует ставить два вопроса [c.126]
Книга предусматривает два уровня освоения материала а) общее ознакомление с природой валютного рынка и факторами, влияющими на его поведение, б) получение конструктивных навыков анализа фундаментальных данных. Поэтому, с учетом возможных различий в уровне подготовленности читателей, более сложный материал выделен отдельно (отмечен в тексте книги значком Ш) и помещен в конце соответствующих параграфов он предназначен для тех, кто желает научиться самостоятельно выполнять обработку экономических данных, выявлять их взаимосвязи, строить прогнозы, в том числе с применением математических методов и пакетов технического анализа. Остальные могут пропускать эту часть книги, прочий материал от нее не зависит. [c.12]
Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два основных этапа. Первый (индуктивный) этап — обобщение данных, наблюдаемых за достаточно продолжительный период, и представление статистических закономерностей в виде модели, которая выражается либо аналитической функцией тенденции развития, либо в виде зависимости от нескольких факторов-аргументов. Второй этап — собственно прогноз — дедуктивный. На основе выявленных закономерностей определяют ожидаемые значения прогнозируемого показателя, которые должны быть критически осмысленны с содержательной точки зрения. Указанные этапы конкретизируются в определенной последовательности шагов [c.285]
Сущность методов экстраполяции состоит в том, что, анализируя изменение отдельных параметров разрабатываемых продуктов в прошлом и исследуя факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях развития и путях совершенствования техники в будущем. В научно-техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции задачи динамического и статического анализа. В динамической задаче главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временных рядов, отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, [c.48]
Важной проблемой экономико-математического моделирования народнохозяйственной динамики является разработка методов построения производственной функции с такими свойствами, которые позволили бы использовать ее не только в целях экономического анализа, но и для прогноза. Можно указать на два обстоятельства, препятствующих использованию некоторых известных типов производственных функций (прежде всего функций типа Кобба — Дугласа) для прогноза народнохозяйственной динамики. [c.31]
Представленные виды прогнозов в зависимости от характера источника информации и применяемых методов прогнозирования могут быть подразделены на два класса эвристические и фактографические [9.1,9.2, 9.3]. [c.326]
Размещение с гибкими весами. Этот подход подразумевает периодическую корректировку весов каждой категории, основанную либо на рыночном, либо на техническом анализе. Такую схему также часто называют стратегическим размещением активов. Изменение весов может быть, например, результатом ожиданий снижения инфляции, что приведет к росту курсов акций и облигаций и падению прибыльности объектов недвижимости и т.д. При многоэтапных методах размещения эти два подхода могут сочетаться. Например, выбор отдельных бумаг можно корректировать с учётом прогнозов, в то время как комбинация классов бумаг будет фиксирована (например, 75% акций и 25% облигаций). Или наоборот, можно постоянно держать обыкновенные акции в определенной пропорции (например, соответственно их удельному весу в индексе S P 500), но менять долю средств, инвестированных в акции и другие классы активов и т.д. [c.253]
Методы прогнозирования существенно различаются в зависимости от того, является ли прогнозирование краткосрочным или среднесрочным. В первом случае прогноз строится на один-два момента времени (квартал, месяц, неделю и т. п.) вперед и, как правило, оперативен и непрерывен. В большинстве случаев краткосрочного прогнозирования данные берутся либо за месяц, либо за неделю соответственно прогноз необходимо построить на один-два месяца или неделю вперед. При среднесрочном прогнозировании данные, как правило, ежегодные, а прогноз необходима строить на 5—10 лет вперед. [c.5]
MSE и SSE чаще всего используются при выборе оптимальных моделей прогнозирования. В большинстве пакетов программ по прогнозированию именно эти два показателя принимаются в качестве критерия при оптимальном выборе параметров модели. В частности, можно найти значение а в простейшем методе экспоненциального сглаживания, если, разумеется, пользователь сам не задает этого значения. В приложении на рис. А.4 дается блок-схема основных вычислений, необходимых для нахождения всех мер точности прогноза, рассмотренных в настоящей главе, [c.46]
Отбор существенных переменных в пространстве главных компонент рассмотрен в п. 8.3. Как там показано, он приводит к следующим результатам с одной стороны, к некоторому увеличению наблюдаемого значения нормированной суммы квадратов отклонений Д , но одновременно к уменьшению средне-квадратического отклонения от соответствующих истинных значений параметров и к уменьшению средней ошибки прогноза для векторов X, не входящих в матрицу плана X (т. е. в обучающую выборку, см. п. 11.3). Последнего можно достичь и при отборе существенных переменных в исходном пространстве (опять-таки за счет увеличения нормированной суммы квадратов отклонений на обучающей выборке). Фактически отбор переменных означает, что исходное множество из р переменных делится на два подмножества X (р—q) и X (q), состоящих из таких р — q и q переменных, что коэффициенты регрессии при р — q переменных, входящих в первое подмножество, полагаются равными нулю, а коэффициенты при q переменных из второго подмножества оцениваются по мнк (по окончании процедуры отбора для оценки можно использовать и методы, изложенные в 8.2—8.5). [c.280]
Эти методы могут быть использованы следующим образом первый — для прогноза электропотребления на пятилетний период, второй — на один-два года, третий — на месяц и квартал. [c.147]
Некоторые статистические методы, используемые для прогнозирования банкротства фирмы, применяются и при подсчете баллов. Однако наряду со статистическими методами важными являются и два других направления экспертные системы и нейронные сети. Оба они могут быть объединены под названием искусственного интеллекта , хотя подходы к решению проблемы совершенно различны. Общей для всех методов целью является анализ полученных данных для того, чтобы сделать прогноз кредитоспособности покупателя. [c.355]
Прогноз II типа (в широком смысле) подразумевает, что исходные данные для получения оценок определяются с использованием опережающих методов прогнозирования патентного, публикационного и др. Как правило, прогнозы II типа используются для долгосрочного прогнозирования и разбиваются на два этапа первый — получение прогнозных оценок основных факторов второй — собственно прогноз развития процесса или явления. Учитывая объективную сложность и трудоемкость выполнения прогнозов II типа, можно констатировать, что наибольшее распространение получили методы прогнозирования I типа. В дальнейшем мы будем рассматривать только прогнозы I типа. [c.148]
На рис. 7.12 представлена общая схема получения комбинированного прогноза. Сначала формируется база исходных данных для комбинированного прогноза, которыми являются прогнозные значения, полученные разными методами. Исходные данные должны быть представлены в аналогичном виде. Например, в комбинированной оценке участвуют два прогноза результаты первого представлены в виде точечной оценки и ошибки прогноза, значит, и результаты второго необходимо привести к точечной оценке и определить ошибку. Если математический прогноз представлен в виде функции распределения, значит, необходимо получить вероятностную оценку значений прогнозируемой величины, полученных эвристическим методом. Часто закон распределения точечных оценок группы экспертов принимается нормальным. Однако если в ходе экспертных оценок получены только возможные границы прогнозируемой величины, можно использовать и равновероятное распределение. [c.204]
Затем оцениваются резко выделяющиеся значения средних оценок прогнозируемого показателя, полученных разными методами. На этом этапе некоторые варианты прогнозов могут быть исключены из комбинированной оценки. Следующим шагом является оценка противоречивости прогнозов. Для решения этой задачи существует несколько методов, мы рассмотрим два из них. [c.204]
В арсенале современной науки известно более 100 различных методов и приемов прогнозирования, отличающихся по своему инструментарию, области применения, научной обоснованности и требованиям к исходной информации. Результаты прогнозирования, их качество, доказательность и надежность в свою очередь в решающей степени зависят от правильности выбора и корректности использования того или иного метода или их группы (системы), логического соответствия используемых методов объекту исследования и поставленной конечной цели. Опыт свидетельствует, что для разработки, например, конъюнктурных прогнозов разных мировых товарных рынков могут применяться одни и те же методы, как два или несколько независимых и различных по своей природе методов часто дополняют друг друга при совместной разработке прогноза по одному из рынков. [c.134]
Фактические данные у нас имеются за 7 лет (с 1995 по 2002 г.). Исходя из того, что период упреждения (прогноза) может быть в два раза меньше периода фактических данных, мы можем прогнозировать не далее, чем до 2005 г. Продлевая (пролонгируя) линию фактических данных, определяющих тенденцию (тренд), получим в 2005 г. норматив будет равен примерно 88 единицам. При необходимости получения отсутствующих данных по прошлому интервалу (за 2001 г.) движением назад, методом интерполяции находим это значение оно равно 84 единицам. [c.313]
Работа на международном валютном рынке состоит из череды простейших действий покупка и продажа одной валюты за другую. Чтобы эти операции приносили трейдеру прибыль, нужно уметь прогнозировать стоимость валюты и будущем, то есть определять, сколько будет стоить та или иная нал юга через час, через два часа, через день, через неделю. Прогнозы о будущем движении цеп строятся на основе фундаментального и технического методов анализа финансовых рынков. [c.67]
Если Туган-Барановский делал свои предсказания довольно элементарным путем, не пытаясь установить методов более точного определения фазы самого рынка железа и общей конъюнктуры, если попытки значительного уточнения метода мы не находим и у французской комиссии, то, опираясь отчасти на теорию Туган-Барановского, Брезигар попытался уже применить этот метод прогноза более точно. Беря эмпирические данные о продукции чугуна, о ценах на железо, о состоянии денежного рынка и др., он находит плавный уровень этих кривых. Так как накануне кризисов за год-два начинается особенно сильный рост продукции железа и цен на него и рост процента на капитал, то в это время соответствующие эмпирические кривые резко превышают плавный уровень. По признаку превышения эмпирическими кривыми плавного уровня Брезигар определял фазу конъюнктуры и отсюда пытался предсказать кризисы, например кризис около 1913-1914 гг. Мы знаем, что признаки этого кризиса в конце 1913 г. действительно обнаружились, но кризис не развернулся в силу наступившей войны. [c.556]
Блок 2—прогнозирование потребности по управлению в целом первым способом, основанным на экстраполяции тренда динамических рядов таких показателей, как объемы реализации автобензина и дизельного топлива по управлению в целом. Для проведения расчетов этим способо-м используется модуль Ml06 Подбор тенденций и прогноз для динамических рядов с ретроспективной проверкой . Этот модуль предусматривает расчет методом наименьших квадратов параметров для 11 видов функций и выбор тех из них, которые наиболее адекватно воспроизводят исследуемый процесс. Выбор проводится в два этапа. [c.56]
На стадии перспективного планирования в основном используются те же математические методы, что и на стадии текущего планирования. Но особое внимание уделяется проверке прогноз ных свойств моделей. При экономико-статистическом моделировании отдельных экономических показателей деятельности нефтеба-зового хозяйства предусматривается проверка устойчивости параметров модели во времени. Задача линейного программирования решается в вариантной постановке. Вся выходная информация дается в определенных интервалах значений. Особенностью математической модели задачи 7 является то, что она охватывает два взаимосвязанных этапа планового периода (первый этап — 5 лет, второй — 10 лет) и предусматривает использование неоднородной структуры представления исходной информации. В целом она сводится к динамической модели общей задачи линейного программирования. [c.20]
Прогнозирование средней фондоемкости целесообразно осуществлять в два этапа. На первом, используя методы экстраполяции по данньм временных рядов и учитывая современное состояние, тенденции развития, оценку инерции развития отрасли, материалы плана на 1971-1975 гг., разрабатывается прогноз средней фондоемкости на 1980 г. На втором этапе прогнозируется фондоемкость на 1985 г. и 1990 г. Прогнозирование средней фондоемкости на эти годы связано с определенными трудностями, которые возникает в связи с относительным совращением объема информации, повышением степени свободы выбора вариантов, а также с уменьшением возможности использования методов прогнозирования, опирающихся на тенденции развития и их экстраполяцию (по выявленным трендам, способу экспоненциального сглаживания, методу конечных разностей и др.). Последнее объясняется тем, что методы экстраполяции позволяет описать будущее лишь при сохранении известных в настоящее время тенденций. [c.153]
При анализе отрасли и конкуренции необходимо учитывать два важных момента. Во-первых, задача анализа внешней ситуации компании не может быть сведена к механическому, формальному упражнению по сбору фактов, данных и получению однозначных решений. Она должна включать составление нескольких реальных сценариев развития отрасли и прогнозов вероятных конкурентных условий в будущем. Поэтому в стратегическом анализе всегда остается место для различных мнений относительно того, каким образом будет суммировано влияние всех факторов и каким образом будут изменяться конкурентные условия. И хотя нет такой методологии, которая гарантировала бы получение в результате стратегического анализа единственного решения, это не означает, что следует отбросить стратегический анализ и полагаться исключительно на мнения и случайные наблюдения. Руководители становятся лучшими стратегами, когда знают, какие аналитические вопросы следует поставить, когда умеют использовать методы анализа ситуации для поиска ответов на них и обладают достаточными опытом и квали- [c.114]
МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИЙ — метод прогнозирования, опирающийся на методы математической статистики и распадающийся на два этапа. Первый этап (индуктивный) заключается в обобщении данных и представлении соответствующих закономерностей в виде экономико-статистической модели. В ходе второго этапа (дедуктивного) составляется непосредственно сам прогноз. В качестве прогностических моделей применяются различные виды средних, в том числе скользящих и экспоненциальных, уравнения трендов, регрессии, авторегресеии, эконометриче-ские модели и т. д. Получаемые на их основе прогнозы имеют смысл только в рамках тех условий, гипотез и предположений, которые были учтены при разработке соответствующих моделей. [c.369]
Прогнозируемый период. При оценке бизнеса методом дисконтированных денежных потоков ожидаемый предстоящий срок деятельности предприятия следует разделить на два периода прогнозный и постпрогнозный. На прогнозный период составляют детальный погодовой прогноз денежных потоков. Такой прогноз охватывает достаточно долгий период до того момента, когда предприятие выйдет на стабильные темпы роста денежного потока. [c.256]
Смотреть страницы где упоминается термин ДВА МЕТОДА ПРОГНОЗА
: [c.122] [c.250] [c.23] [c.281] [c.123] [c.554] [c.117] [c.348] [c.402] [c.209]Смотреть главы в:
Трейдер вик 2 - принципы профессиональной спекуляции -> ДВА МЕТОДА ПРОГНОЗА