Метод экстраполяции тренда

Экспертный метод Экстраполяция тренда Моделирование  [c.83]

В чем сущность метода экстраполяции тренда  [c.133]

Способ, использующий трендовые модели в прогнозировании, называется методом экстраполяции тренда. Это один из пассивных способов прогнозирования так называемый наивный про-  [c.133]


Прогнозы относительно будущих продаж делаются на основе усреднения мнений работников или экспертов подразделений продаж, производства, финансов, закупок. Обычно этот подход используется совместно с каким-нибудь количественным подходом, например, методом экстраполяции тренда. Менеджеры корректируют прогнозы в соответствии с собственными ожиданиями.  [c.241]

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определение тенденции его развития и продолжения этой тенденции для будущего периода. Иначе говоря, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.  [c.129]

Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.  [c.129]

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота.  [c.129]


При прогнозировании методом экстраполяции трендов применяются по возможности однородные статистические временные ряды показателей абсолютного потребления электроэнергии или одной из производственных относительных величин (электроемкости продукции, электровооруженности труда, душевого потребления и т.д.).  [c.198]

Метод экстраполяции тренда  [c.160]

Указанные различия между задачами кратко- и среднесрочного прогнозирования приводят к необходимости решать их разными методами. В первом случае это основанные на идее экспоненциального сглаживания методы, впервые предложенные Р. Брауном, а во втором - методы выравнивания и экстраполяции трендов.  [c.32]

Методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематический) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом. Временной ряд yt по признаку определенности состоит из детерминированной (xt) и стохастической (1/) составляющих, т. е. yt = xt+ %(.  [c.21]

Подбор функций (моделей тренда), их использование и верификация результатов осуществляются известными методами математической статистики. Наиболее широкое применение при прогнозировании электропотребления нашли линейная, экспоненциальная и логистическая модели трендов, т.е. функции электропотребления от параметра времени. Для линейной зависимости характерны снижающиеся темпы роста электропотребления, для экспоненциальной - постоянные, а для логистической - переменные. Метод экстраполяции применяется главным образом для краткосрочного прогнозирования.  [c.198]


Корреляционные методы, особенно многофакторные модели, представляют собой более высокую ступень прогнозирования по сравнению с простой экстраполяцией трендов. Опыт их использования показывает, что они в ряде случаев с успехом могут применяться для прогнозирования на 5 -10 и даже более - до 20 лет. Однако с увеличением периода упреждения прогноза зона его неопределенности увеличивается.  [c.198]

МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ — методы, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям (трендам) его поведения в прошлом.  [c.420]

Для юридического оформления отношений, связанных с проведением маркетинговых исследований немаловажное значение имеют определение и анализ самих работ, проводимых специализированной фирмой по заданию заказчика. Ведь маркетинговые исследования представляют собой не просто механический сбор, обработку, классификацию и систематизацию информации по интересующим заказчика проблемам. Они базируются на применении специфических средств и приемов, в том числе широкого арсенала научных методов, включая эксперимент, методы наблюдения, экспертных оценок, экстраполяции трендов, относительных и средних величин, методов экономико-математического моделирования (например, корреляционно-регрессионного анализа, логистической функции) и др.  [c.89]

Достаточно достоверны долгосрочные прогнозы, основанные на анализе взаимосвязи пластмасс с другим конструкционным материалом (например, сталью), обладающим большей устойчивостью тренда. Дело в том, что по традиционным материалам накоплен огромный опыт, более полно изучены тенденции их производства и потребления, созданы тем самым благоприятные предпосылки для прогнозирования. Сущность данного метода состоит в выяснении тесноты связи между динамикой фактического потребления пластмасс и стали за 15-20 лет (выпуск стали на перспективу предопределен заранее) и прогнозировании возможных объемов применения пластмасс на основе экстраполяции тренда стали по параболе. Удовлетворительные результаты дает метод так называемой многоступенчатой корреляции (от выпуска продукции всей промышленности к аналогичному показателю химической промышленности и промышленности пластмасс) с последующим контролем полученных объемов пластмасс по возможной структуре и средним оптовым ценам.  [c.99]

Во-вторых, известны определенные внутренние закономерности развития внешней среды. В этом случае требуется описать закономерности, которые будут действовать в будущем, и перенести влияние их на период реализации принятого решения. В этом исследователю в первую очередь помогут математические методы обработки временных рядов — экстраполяция тренда, а также циклических и сезонных колебаний временного ряда.  [c.67]

Базовым методом, в наибольшей степени отвечающим удаленности горизонта и задачам этого прогнозирования, служит сценарный подход, широко использующий экспертные оценки. Формализованные методы применяются, но только как вспомогательные поисковые процедуры, дающие информацию для работы над сценарием экспертным группам. Например, использование в долгосрочных прогнозах электропотребления метода простой экстраполяции тренда может вывести аналитика на барьерные уровни (поворотные точки), за которыми ресурсное обеспечение электроэнергетики для покрытия такого спроса представляется невозможным. Насколько реальна такая ситуация, каковы ее временные координаты, существует ли у экономической системы научно-технический и организационный потенциал для ее преодоления - вот круг вопросов, на которые должен дать ответы долгосрочный прогноз на макроуровне.  [c.409]

Применение метода экстраполяции предполагает влияние тренда в уплате налогов или отдельных налогооблагаемых баз за предшествующий период (минимум 3 года) и распространение его на будущее. Этот метод может использоваться только для стабильно работающих предприятий, но и в этом случае необходимо корректировать исходные данные для налогового планирования с учетом тех факторов, которые могут появиться в плановом периоде и повлиять на темпы развития организации в позитивном или негативном плане.  [c.120]

Метод экстраполяции основан на предположении о продлении сложившихся тенденций, заключается в построении тренда при наличии ретроспективных данных за пять — семь лет. В России данные пяти- и даже четырехлетней давности в значительной мере искажены инфляцией, изменениями социальных и экономических условий (активность рынков, спрос, плотность и уровень жизни населения и др.). Поэтому при прогнозировании приходится ограничиваться данными трех последних лет, которых мало для достоверного прогноза, поэтому оценщики нередко корректируют получаемые значения.  [c.142]

После краткого обзора методов прогнозирования я расскажу о прямой экстраполяции тренда непосредственно объема продаж либо с помощью статистических методов, либо на основе суждений (эвристических методов). Далее я опишу каузальный подход к прогнозированию объема продаж, затем прогнозирование продаж нового товара, после чего попытаюсь объяснить, как выбрать наиболее подходящие методы, и опишу способы оценки неопределенности. Работа завершится предположением, какие методы прогнозирования наиболее приемлемы.  [c.352]

Исходным пунктом долгосрочного планирования являются прогнозные данные на несколько лет вперед. Обычно прогноз делается с помощью методов экстраполяции, в результате чего устанавливаются тенденции развития (тренд) за прошедший период и определяется развитие в будущем. В процессе прогнозирования устанавливают возможное состояние экономики предприятия или отрасли при тех или иных тенденциях, складывающихся к моменту прогноза. Планируя, менеджеры определяют, что, кем и как должно быть сделано для достижения цели. В отличие от прогнозирования постановка цели при планировании обязательна.  [c.119]

Прогнозирование возможных в будущем значений признаков изучаемого объекта - одна и основных задач науки. В ее решении роль статистических методов очень значительна. Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе тренда и колеблемости динамического ряда до настоящего времени. Если мы будем знать, как быстро и в каком направлений изменились уровни какого-то признака, то сможем узнать, какого значения достигнет уровень через известное время. Методика статистического прогноза по тренду и колеблемости основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода. Такая экстраполяция справедлива, если система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение параметров ее изменения, конечно, на срок не слишком большой Обычно рекомендуют, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности базы расчета тренда.  [c.357]

Во-первых, определяется направление действующего краткосрочного тренда Здесь важно помнить, что большинство сигналов краткосрочных трендов поступают поздно. Поэтому простой линейной экстраполяции - сейчас было повышение, значит и позже будет рост - не получится. Для решения этой задачи используется метод скользящих средних и специального трендового индикатора "канат".  [c.180]

Тогда напрашивается вопрос — какая разница между методом экстраполяции тренда и эконометрическим методом Если выявленные зависимости между функцией (Y) и факторами — аргументами (Х ) используются без изменения, т.е. экстраполируются, то разница только в том, что эконометрический метод дает возможность провести содержательный анализ зависимости исследуемого  [c.135]

Суть метода экстраполяции тренда состоит в том, что закономерность, действующая внутри анализируемого временного ряда, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и на период прогноза. Прогнозирование в этом случае можно свести к подбору аналитически выраженных моделей трендов типа у = f(t) по данным предпро-гнозного периода и экстраполяции полученных трендов на интервале прогноза.  [c.160]

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]

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]

В связи с различиями между задачами кратко- и средне (долго)-срочногр прогнозирования их приходится решать разными методами. В первом случае это методы, основанные в большинстве своем на идее экспоненциального сглаживания, предложенной впервые Р. Брауном, а во втором — методы выравнивания и экстраполяции трендов [25,33,54]. Обозначим (dv d2,..., dn) = dt, t-i,n — ряд фактических показателей спроса, где dt — величина спроса в момент времени t (t может быть порядковый номер квартала, месяца, декады, недели).  [c.119]

Количественные методы экстраполяции (множественной регрессии) не используют данные временных рядов. Они предполагают использование в прогнозах причинных факторов, влияющих на временные ряды. Однако причинные факторы бывают противоположны временным рядам по динамике, и тогда в прогнозах появляются грубые ошибки (Armstrong ollopy, 1993). Хотя такие случаи встречаются редко, их результаты губительны. Тренд можно экстраполировать только в том случае, когда он совпадает с ожиданиями.  [c.354]

Когда информации о продажах много, этого бывает достаточно для экстраполяции тренда. Экстраполяция тренда объема продаж часто применяется в фирмах (Mentzer Kahn, 1995). Методы экстраполяции используются в краткосрочных прогнозах спроса на инвентарь и в принятии решений.  [c.355]

После выявления наиболее существенных факторов приступают к поиску взаимосвязей между ними и объемом спроса, используя, например, экстраполяционные методы. Экстра-попяционные методы базируются на установлении тенденции развития явления по данным о нем за прошедший период. При этом считается, что состав факторов формирующих сложившуюся ситуацию, а также степень их влияния не изменяются и появление новых факторов не предвидится. Ход развития фактора связывается обычно только с течением времени. Поскольку методы экстраполяции применимы лишь при условии стабильности в прогнозируемом периоде, то их используют главным образом для краткосрочных и среднесрочных прогнозов. К таким методам относят, например, метод вычисления тренда. Под трендом понимают основную тенденцию развития, закономерность изменения рассматриваемого явления во времени. Отсутствие тренда означает неизменность среднего уровня во времени.  [c.72]

Долгосрочное планирование. Этот метод сформировался в 1950-е годы. Он основывается на выявлении текущих изменений определенных экономических показателей деятельности организации и экстраполяции выявленных тенденций (или трендов) в булушее. Этот пол-ход оказался наиболее полезным для планирования использования ресурсов в долгосрочной перспективе с учетом как потенциального роста компании, так и запланированного сокращения производства того или иного вида продукции или услуг.  [c.5]

Прогнозирование потребности народного хозяйства района в отдельных марках нефтепродуктов проводится в относительных величинах. Для этого определяется удельный вес каждой марки нефтепродукта в общем объеме потребления данного вида нефтепродукта за ретроспективный период. Динамические ряды удельных весов обрабатываются с целью определения тренда и экстраполяции его на перспективу методом наименьших квадратов по блок-схеме модуля М107 Подбор тенденций и прогноз для динамических рядов по трем функциям . Результатами обработки динамических рядов являются прогнозные удельные веса (кратко-, средне- и долгосрочные) потребности народного хозяйства в отдельных марках автобензина и дизельного топлива. Для того чтобы обеспечить балансирование общей потребности по видам топлива с потребностью в отдельных марках нефтепродуктов, определяются взвешенные удельные веса марок нефтепродуктов. Взвешенные удельные веса прогнозов потребления каждой марки автобензина (дизельного топлива) определяются как частное от деления соответствующего удельного веса прогноза потребления отдельной марки автобензина на сумму прогнозов удельных весов по всем маркам.  [c.73]

Смотреть страницы где упоминается термин Метод экстраполяции тренда

: [c.114]    [c.57]