См. также Активный (условный) статистический прогноз, "Барометры ", Вариантные прогнозы, Горизонт прогнозирования, Демографический прогноз, Диапазон осуществимости прогноза, Долгосрочное прогнозирование, Зона неопределенности, Интервальный прогноз, Комплексное прогнозирование, Морфологический анализ, Научно-технический комплексный прогноз, Нормативный прогноз, Ошибки в прогнозировании, Параметризация процесса, Пассивный (безусловный) статистический прогноз, Поисковый прогноз, Порог, Прогноз, Прогнозирование спроса, Ретроспективный прогноз, Сценарий, Целевой прогноз. [c.283]
Ретроспективный прогноз IEA, 2000 г. Данные [8] [c.65]
Ретроспективный прогноз DOE 1999 г. (в знаменателе — прогноз 2000 г.) [c.66]
Ретроспективный прогноз цен на газ в РФ и Западной Европе, [c.81]
Но между ними существует и различие. Основное отличие конструирования от прогноза сводится к тому, что в первом случае речь идет о событиях, которые уже имели (или не имели) место в прошлом, а во втором - о событиях, которые еще только наступят (или не наступят) в будущем. Различие это, несомненно, существенно Не говоря уже о том, что события будущего имеют совершенно иное влияние на мотивы нашего поведения, проблема прогноза как проблема предвосхищения будущего представляется неизмеримо более сложном и трудной, чем проблема конструирования. В случае конструирования между исследователем и событием прошлого всегда существует как бы непрерывная нить промежуточных пережитых событий. Поэтому исследователь прошлого может пользоваться как косвенными данными эпохи, к которой относится изучаемое событие, так и данными промежуточного времени, если это ему нужно, для уяснения событий интересующего его периода. В случае прогноза между исследователем и предсказываемым событием все еще существует разрыв, который еще ничем не заполнен и который исследователю нужно преодолеть, умозаключая от данных ему событий к событиям будущего. Но как бы ни было велико это различие воспроизведения и прогноза, ясно, что между ними существует логическое родство. Воспроизведение есть своего рода ретроспективный прогноз. [c.516]
Адаптивные модели и методы прогнозирования имеют механизм автоматической настройки на изменение исследуемого показателя. Инструментом прогноза является модель, первоначальная оценка параметров которой производится по нескольким первым наблюдениям. На ее основе делается ретроспективный прогноз, который сравнивается с фактическими наблюдениями. Далее модель корректируется в соответствии с величиной ошибки прогноза и вновь используется для ретроспективного прогнозирования следующего уровня, вплоть до исчерпания последнего наблюдения. В итоге модель впитывает новую информацию, приспосабливается к ней и к концу периода наблюдения отражает тенденцию, сложившуюся на текущий момент времени. Прогноз получается как экстраполяция последней тенденции, которая более полно учитывает сезонные и малые циклические колебания динамического ряда. [c.247]
Ситуация на мировых рынках энергоносителей (нефти, природного газа, угля) имеет жизненно важное значение для российской экономики. Прогноз конъюнктуры этих рынков имеет первостепенное значение для оценки перспектив экономики страны. Чем глубже мы понимаем тенденции развития экономики, тем яснее видим ее перспективы. Чем ретроспективнее наш взгляд в историю экономики, тем явственнее, тем зримее наши представления о траектории развития экономики. Без ретроспективного взгляда на экономику нельзя увидеть и оценить перспектив экономики. Именно поэтому в основу "Исследований рынков основных энергоносителей" лег анализ экономических событий, происходивших в течение последних 27-30 лет. [c.4]
Надежность тенденций и успешность прогнозов на перспективу существенно зависит от длительности периода ретроспективного анализа. Пока нет единого мнения о том, какова должна быть длина динамического ряда. Но и не может быть такого мнения, поскольку каждое конкретное явление развивается по своим законам и обобщающие рекомендации слишком рискованны. [c.46]
Можно лишь констатировать, что длительность динамического ряда должна быть как можно больше, а период упреждения не должен превышать период ретроспективного анализа. Причем в зависимости от характера явления, наличия информации и сроков прогнозирования возможно ограничение динамических рядов в некоторых случаях без особого риска снижения точности прогнозов. [c.46]
Точность прогноза проверяется по мере поступления фактических данных по прогнозируемым показателям. Однако, прежде чем использовать тот или иной метод прогнозирования, необходимо оценить его точность. Для этого, как правило, проводится ретроспективный анализ, позволяющий оценить точность моделей в периоде упреждения. [c.63]
В случае многофакторных моделей прогноз не является наивным , но и в этом случае прогнозисты проецируют тенденции и установившиеся связи в прошлом на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее. Например, используются для описания будущего регрессионные уравнения, полученные на основе информации о развитии объекта в прошлом (ретроспективный анализ) без изменения коэффициентов эффективности факторов (коэффициентов регрессии) — а.. Или же используется межотраслевой баланс, а технологические коэффициенты (коэффициенты прямых затрат) — ij.— оставляются без изменений. В этих случаях можно говорить об экстраполяции тенденций развития прошлого в будущее, так как не учитываются возможности повышения эффективности, например производства под влиянием ускорения научно-технического прогресса и других факторов. [c.22]
Принято говорить, что на этом этапе проводятся прогнозно-аналитические расчеты. Этим подчеркивается, что специфика этапа ретроспективного анализа в отличие от этапа текущего анализа в том, что все аналитические расчеты по своей методике, подходу направлены на разработку прогнозов. Анализ называется ретроспективным, так как используются данные за ряд прошедших лет. [c.55]
Целью ретроспективного анализа является подготовка (сбор, обработка и систематизация) информации о развитии социально-экономической системы страны, тенденциях в социальных, экономических, политических и других процессах мировой и национальной экономики построение и проверка модели прогнозирования для создания достоверных, научно обоснованных прогнозов. [c.55]
Необходимо помнить, что информация о государственной политике, проводимой в прошлом, и ее последствиях, результаты анализа этой политики уже имеются у прогнозистов на этапе ретроспективного анализа. Например, прогнозные макроэкономические оценки на 1995—1997 гг. рассчитывались в двух вариантах. Расчеты по первому варианту основывались на предположении, что реализация мер в сфере кредитно-денежного регулирования будет успешной, внутриполитическая и внешнеэкономическая ситуация — благоприятной, инфляция снижена до 15—20% в год. Второй вариант прогноза допускал усиление влияния факторов, препятствующих достижению финансовой стабилизации, более высокий уровень инфляционных ожиданий, в результате чего предполагались и большие по сравнению с первым вариантом темпы роста цен. Уровень инфляции по второму варианту к концу трехлетнего периода снижался лишь до 40% в год. [c.57]
Если определен (спрогнозирован) спрос на продукцию всех отраслей, можно, используя коэффициенты прямых затрат (технологические коэффициенты), полученные на основе ретроспективного анализа, просчитать объемы промежуточной продукции и соответственно валовой продукции отраслей. Но ввиду того, что развитие технологий (НТП) снижает расходы топливно-энергетических и материальных ресурсов на единицу производимой продукции и позволяет перейти на более прогрессивное сырье и материалы, комплектующие, узлы и схемы, в прогнозных расчетах необходимо учитывать результаты прогноза НТП в различных вариантах. [c.144]
В большинстве случаев ретроспективный и текущий анализ завершаются перспективным (прогнозным) анализом, который дает возможность составить прогноз на будущее. Сравнительный анализ конечных производственно-финансовых результатов, показателей социально-экономической эффективности предприятий и организаций помогает выявить перспективы бизнес-плана [4]. [c.10]
Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективной, а в прошлое — ретроспективной. Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевают перспективную экстраполяцию. [c.88]
| Рис. 2. Общая схема комплекса экономико-математических задач оптимального планирования нефтеснабжения района. Группы экономико-математических задач /—предпланового анализа // — текущего планирования нефтеснабжения /// — перспективного планирования нефтеснабжения. Экономико-математические задачи /—ретроспективный анализ процесса нефтеснабжения района 2 — прогнозирование потребности народного хозяйства района в массовых светлых нефтепродуктах 3 — формирование единой транспортной сети района и определение удельных транспортных затрат на перевозку нефтепродуктов 4 — статистическое моделирование объектов нефтебазового хозяйства 5 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном использовании действующих объектов нефтебазового хозяйства 6 — прогнозирование технико-экономических показателей работы объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 7 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном развитии нефтебазового хозяйства. Информационные выходы I, а — спрос народного хозяйства на массовые светлые нефтепродукты 1,6 — современное состояние и проектные материалы развития нефтебазового хозяйства /, s — транспортные условия нефтеснабжения 2, а — вариантные средне- и долгосрочный прогнозы потребности в нефтепродуктах 2, б — краткосрочный прогноз потребности в нефтепродуктах 2, в — сезонные колебания потребительского спроса 3, а, 3, б — единая современная и перспективная транспортная сети, их расценки 4, а — максимально возможный объем реализации нефтепродуктов на действующих объектах нефтебазового хозяйства в условиях базисного года 4, б — минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на объектах нефтебазового хозяйства 4, в — основные технико-экономические показатели в условиях базисного-года 5, а — оптимальные варианты внутрирайонных перевозок нефтепродуктов на ближайшую перспективу 5,6 — оптимальные объем и структура реализации нефтепродуктов по нефтебазам 5, в — оптимальные технико-экономические показатели деятельности нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 5, г — направления развития объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 6, а, 6, 6 — соответственно максимально возможный объем реализации нефтепродуктов по объектам нефтебазового хозяйства и минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на начало перспективного планового периода 6, в — перспективные модели основных технико-экономических показателей деятельности объектов нефтебазового хозяйства 7, а — наиболее эффективные направления и очередность капитальных вложений в расширение и реконструкцию нефтебазового хозяйства 7, б — схема перспективных оптимальных внутрирайонных перевозок нефтепродуктов 7, в — варианты основных технико-экономических показателей деятельности нефтебазового хозяйства по этапам долгосрочного планирования 7, г — мероприятия по совершенствованию перспективного планирования нефтеснабжения |  |
Введем следующие условные обозначения t — годы ретроспективного периода ( =1, Т) г — вид нефтепродукта (r—, R) т — марка нефтепродукта (m=l, M) Q r —общий объем поставки г-го вида нефтепродукта по управлению в целом за t-к год (Qr — 2Q ) В г+п прогноз потребности в r-м виде нефтепродукта по управлению в целом (ВТ = В ) Q —объем поставок яг-й марки r-го вида нефтепродукта по управлению в целом за t-й год В +п - —прогноз потребности в m-й марке r-го вида нефтепродукта по управлению в целом. [c.73]
| Рис. 2. Блок-схема модуля Ml 06 Подбор тенденций и прогноз для динамических рядов с ретроспективной проверкой |  |
ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ С РЕТРОСПЕКТИВНОЙ ПРОВЕРКОЙ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗА [c.43]
Достаточность эмпирического материала (N > 25) дает возможность увеличить число сглаживающих функций и осуществить проверку прогнозных свойств моделей для прогнозирования анализируемого процесса во времени. Проверка качества прогноза отобранной модели достигается проведением ретроспективных расчетов. Сущность их состоит в том, что уровни анализируемого ряда. динамики (ретроспективный период) разбиваются на два периода основной и участок аппроксимации. На основе всего ретроспективного, а также и основного периода определяется тенденция изменения анализируемого процесса. Далее, с помощью модели, отражающей общую тенденцию основного периода, осуществляется прогнозирование на последующие периоды в интервале участка аппроксимации. Сопоставление фактических уровней с расчетными позволяет выяснить, в какой мере отобранная модель отражает закономерность изменения анализируемого процесса и пригодна для экстраполяционных расчетов. [c.43]
Каждый научно-технический прогноз должен давать характеристику прогнозируемого объекта, краткий ретроспективный анализ, на основе которого можно выявлять тенденции развития объекта анализа, оценку социальным последствиям реализации данного [c.185]
Вторая переменная — темп роста отраслевого рынка (ТРР) — основана на прогнозах продаж продукции отрасли и связана с анализом жизненного цикла отрасли. Конечно, фактическую кривую жизненного цикла отрасли можно построить только ретроспективно. Однако руководство предприятия может экспертно оценить стадию жизненного цикла отрасли, в которой оно работает, чтобы определить [c.72]
Анализ тенденций — Многих исследователей интересует, как развивалась деятельность компании в течение нескольких лет. Подобное ретроспективное исследование проводится для выяснения гого, как руководство фирмы справлялось со своими обязанностями в прошлом, а также в качестве основы для прогноза его поведения в будущем. Если важными считаются ежегодные изменения, то еще более важное значение имеют исследования тенденций развития. Один из способов выявления тенденций — сравнение различных показателей в последовательные годы. Такой анализ отличается от представленного выше процентного анализа. [c.58]
Задание 5.2. Предположим, что в результате обработки ретроспективной информации по ценам закупаемого вида материальных ресурсов установлен сезонный характер изменения цены, прогноз которой на планируемый год представлен в табл. 5.3. Требования к объемам закупаемых материальных ресурсов постоянны и составляют Q единиц в месяц в течение года. Издержки на поддержание запасов равняются С у.е. на единицу материальных ресурсов в год. Предполагается, что средний уровень запасов на складе в течение года составляет половину от объема закупаемых материальных ресурсов. Определить минимальные затраты на закупку материальных ресурсов при оплате к моменту поставки и форвардных сделках на два, три и шесть месяцев. Исходные данные для расчета приведены в табл. 5.4, форма для расчетов - в табл. 5.5. [c.39]
РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ ПРОГНОЗ [retrospe tive predi tion] — имитационный эксперимент, позволяющий прогнозировать данные уже прошедшего периода и сопоставлять полученные значения переменных имитационной модели с известными (фактическими) данными. Если известны воздействия на систему и результаты этих воздействий, т.е. фактическое развитие системы за определенный период, то Р.п. покажет, приведут ли те же воздействия на имитационную модель к аналогичным последствиям. В Р.п. сравниваются, таким образом, две траектории анализируемой переменной и соответствующего показателя моделируемой реальной системы. То же Прогноз ex post. [c.309]
Ретроспективный прогноз DOE полного мирового энергопотребления, OBTU. [c.63]
Метод взвешенных отклонений достаточно подробно изложен в работе Л. Г. Лабскера, Л. О. Бабешко Теория массового обслуживания в экономической сфере . Для сравнения точности прогнозных оценок, получаемых с использованием рассмотренных выше методов, был произведен ретроспективный прогноз показателей работы подвижного состава десяти транспортных предприятий. Объем выборки составил более 857 вариантов расчетов. Средние ошибки приведены в табл. 6.1. [c.163]
Предприятие в условиях рынка может выжить лишь при условии стабильного генерирования прибыли. Для этого ему нужно таким образом построить свою деятельность, чтобы получаемые доходы превышали его расходы. Извлечение доходов — это риск по своей природе имеется в виду, что если некая сфера бизнеса является привлекательной, то в нее обязательно попытаются войти конкуренты. Поэтому плановые ориентиры должны подтверждать возможность получения прибыли и в дальнейшем. В этих условиях гораздо важнее пер-спектиный анализ, в результате которого могут быть получены более или менее обоснованные прогнозы изменения в будущем ситуации на рынках и разработаны превентивные меры по нивелированию действия возможных негативных факторов. Значимость ретроспективного анализа, в результате которого выясняются причины имевших место отклонений от плановых заданий, менее существенна, хотя, безусловно, не отвергается. [c.91]
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]
Блок 9 — вычисление абсолютных значений прогноза по годам периода прогнозирования, т. е. интерполяция тренда временного ряда при среднесрочном прогнозе на отрезке времени между годом, на который построен краткосрочный прогноз, и последним годом ретроспективного периода, а при долгосрочном прогнозе — по годам периода среднесрочного прогнозирования. При этом используется модуль М105 Расчет среднегодовых темпов роста и абсолютных значений недостающих точек динамического ряда . [c.59]
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]
МОДУЛЬ М106. ПОДБОР ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ С РЕТРОСПЕКТИВНОЙ ПРОВЕРКОЙ [c.172]
Мы можем с готовностью описывать этот процесс, но, до настоящего времени, экономисты были неспособны предвосхищать резкие развороты в доверии. Разрушение доверия вообще, описывается как лопнувший пузырь, событие, неоспоримо очевидное только ретроспективно. Предсказание пузыря, собирающегося лопнуть, требует прогноза падения цен активов, предварительно установленных в соответствии с суждениями миллионов инвесторов, многие из которых хорошо осведомлены о перспективах определеннь к инвестиций, которь <е отражают наши широкие ценовь <е индексь i акций и других активов." [c.191]
Беннер заметил, что максимальные показатели в отрасли стремятся к повторяющейся 8-9-10 летней модели. Если мы применим эту модель к вершинам в индексе DJIA на протяжении семидесяти пяти лет, начиная с 1902 года, мы получим следующие результаты. Эти даты не являются проекциями прогнозов Беннера от истоков индекса, они являются просто ретроспективным применением 8-9-10 повторяющейся модели. [c.97]