Комбинированный метод прогнозирования состоит в сочетании использования статистического метода и метода, основанного на экспертных оценках. Один из них предложен советским ученым акад. В. М. Глушковым, где методы экспертного анализа сочетаются с системой сетевого планирования и управления. [c.90]
I. Научно-технические прогнозы среднесрочные (на 10—15 лет) и долгосрочные по важнейшим проблемам развития народного хозяйства и отраслей. При этом широко используются принципы как изыскательского прогнозирования, когда исследуются, например, тенденции развития техники данного вида и устанавливаются примерные сроки достижения тех или иных параметров, так и нормативного, когда ставится определенная цель и исследуются пути достижения этой цели. При разработке прогнозов применяют методы экспертных оценок, основывающиеся на опыте и интуиции специалистов (оценки обрабатываются различными статистическими методами, из которых наиболее популярен метод Дель-фи ) методы экстраполяции, т. е. исследование возможного продолжения имеющихся тенденций моделирования, в которых используется математическое описание соответствующего изделия или процесса на основе отбора и исследования взаимосвязи основных факторов, влияющих на формирование изделия или процесса. Одним из наиболее интересных методов моделирования, позволяющим проектировать альтернативные решения по первичным параметрам проблемы и выбирать из них наиболее предпочтительные, является морфологический. [c.81]
Таким образом, в основе технико-экономического анализа изделия должно лежать комплексное исследование, обеспечивающее глубокое и всестороннее изучение всех факторов, влияющих на конструкцию изделия с учетом его функций и перспектив развития. При исследовании могут быть использованы статистические методы (таблицы, графики, диаграммы), математическое моделирование, ФСА. Выбор метода зависит от стадии подготовки производства. Так, при анализе тенденций развития изделия, перспектив спроса на него возможно применение методов статистического и морфологического анализов, метода коллективной экспертизы. Математическое моделирование может быть использовано при прогнозировании себестоимости, капиталовложений, эксплуатационных затрат на стадиях проектирования и т. д. Наиболее перспективным является применение ФСА для совершенствования технологичности конструкций отдельных агрегатов, узлов и деталей при техническом и рабочем проектировании в рамках проводимого на этих стадиях технико-экономического анализа, а также для аналогичных целей при технологической подготовке производства. [c.152]
Известно, что результаты прогнозирования методами математической статистики тем точнее, чем больше объем выборки, т.е. число объектов рассматриваемой совокупности (например, месторождения, УБР, объединения). Поэтому прогнозирование норм расхода отчетно-статистическим методом для скважин того или иного месторождения по выборке сравнительно малого объема приводит к результатам не— [c.79]
Прогнозирование норм расхода отчетно—статистическим методом осуществлялось на основании анализа тенденции изменения удельных расходов материалов по данному направлению расхода в цепом по МНП за ряд последних лет (желательно не менее 1О лет), описания тенденции уравнением регрессии и расчете прогнозируемой величины на 1981 г. по указанному уравнению по специально подготовленной программе. Подробнее методика прогнозирования норм излагается в работе 1 настоящего сборника. [c.81]
Проиллюстрированы на примерах из практики разработки норм расхода материалов для крепления и промывки бурящихся скважин условия успешного применения отчетно-статистического метода, прогнозирования отраслевых норм расхода с помощью ЭВМ. [c.84]
Далее в работе основное внимание будет уделено "статистическим методам прогнозирования". Практика показывает, что эти методы гарантируют вполне приемлемую степень точности и, таким образом, оказываются весьма полезными в связи с решением задач управления производством в современных условиях [8]. [c.53]
Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются статистические (эконометрические) модели. В прошлые десятилетия в России, несмотря на серьезные научные исследования в области статистических методов анализа и моделирования, практического применения данные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась балансовым построениям всецело планируемой экономики. Но именно в условиях перехода к рыночным отношениям применение эконометрических моделей в целях прогнозирования становится актуальным, когда инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту — рыночной экономике. [c.91]
Поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, оно в основном осуществляется с помощью статистических моделей. Они основываются, главным образом, на корреляционной связи между объектами изучения. Статистика помогает предвидеть, но сама по себе еще не обеспечивает правильность предвидения. Статистическими методами можно добиться высоких результатов, однако в конечном счете их надежность зависит от правильности выбора отправных положений. [c.101]
В качестве методов прогнозирования вероятного спроса в электроизделиях используется экстраполяция, нормативный метод, статистические методы. Ниже будет рассмотрено использование этих методов в расчетах потребности в изделиях для соответствующих сфер их применения. [c.23]
Этот пример приведен здесь для того, чтобы указать на встречающиеся на практике трудности применения статистических методов. Прогнозирование для сложных экономических и хозяйственных систем требует сочетания разных методов и моделей. См., например Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М. ИНФРА-М, 1999. [c.106]
Теоретической основой статистических методов, используемых в прогнозировании, является свойство инерционности показателей, которое основывается на предположении о том, что закономерность развития, существующая в прошлом, сохранится и в прогнозируемом будущем. Основным статистическим методом прогнозирования является экстраполяция данных. Выделяют два типа экстраполяции перспективную, проводимую в будущее, и ретроспективную, проводимую в прошлое. [c.620]
Выделим следующие статистические методы прогнозирования валютных курсов. [c.673]
Излагаются статистические методы группировки, выборочный, индексный, корреляционный, анализ динамики. Показаны их взаимосвязи и возможности применения с использованием ПЭВМ в рыночной экономике в сборе информации в связи с увеличением числа хозяйственных единиц и их типов, аудите, финансовом менеджменте, прогнозировании. Четвертое издание (3-е изд. — 1997 г.) полностью переработано, расширено изложение методов многомерной классификации данных, подробнее рассмотрены применение выборочного метода, методы совмещения индексов и регрессий введен анализ соотношения индексов экономических показателей. Включена глава, посвященная статистическому изучению структуры данных и ее изменений. [c.2]
Статистик нужен и для предприятия, и для страны. Статистические методы позволяют разрабатывать стратегию развития фирмы на основе прогнозирования динамики основных показателей и соотношений между ними. Важное значение для успешной работы фирмы имеют статистические методы контроля и анализа качества продукции. Динамика макроэкономических показателей дает основания для разработки перспективных планов развития экономики в целом, измерения эффективности общественного производства и т. д. [c.3]
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]
Помимо описанных здесь статистических методов также важно учитывать и любые внешние факторы, которые могут оказать влияние на рассматриваемые переменные. Например, спрос на товар может быть подвержен влиянию внешних воздействий, в частности деятельности, политики ценообразования и рекламной стратегии конкурентов. Во многих практических ситуациях эти внешние факторы оказывают большее воздействие на надежность прогнозов, нежели описанные нами статистические факторы. Часто такие факторы учитываются методами регрессии в модели прогнозирования, как это описано в предыдущей главе. Использование этих методов помогает получить жизненно важную информацию, необходимую при принятии тактических и стратегических управленческих решений. [c.221]
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]
Комплексы Анализ и прогнозирование динамических рядов , Корреляционно-регрессионный анализ , Выборочный метод дают возможность автоматизированно осуществлять социально-экономический анализ с использованием статистических методов. [c.39]
Проще всего это можно проиллюстрировать на примере планирования оборота. Тот, кто осуществляет у себя этот процесс способом прибавления, например, 10% к прошлогоднему уровню для получения плана на предстоящий год, занимается прогнозированием. В принципе, прогноз - это не что иное, как продолжение тренда по обороту из прошлого в будущее. Важен тот факт, что все математические и статистические расчеты по улучшению прогнозов и повышению степени точности предсказаний еще остаются в области прогнозирования Например, речь может идти о том, чтобы выявить определенную закономерность в динамике оборота за последние годы и разработать некую модель роста. Если это удастся сделать, то при составлении прогнозов будет обеспечена большая их надежность. Однако модели предсказаний, построенные-с использованием математико-статистических методов, а также с помощью компьютера, не заменяют настоящее планирование (хотя часто такая замена очень удобна). [c.193]
Статистические методы применяются для расчета объемов таких целевых групп потребности, как потребность в приборах для обеспечения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, а также в изделиях специального назначения. Область применения статистического метода в последнее время расширилась в связи с ростом объема конечного потребления продукции электронной промышленности и необходимостью прогнозирования ее рыночного спроса. [c.127]
Статистические методы исходят из постоянных на весь прогнозируемый период темпов и пропорций развития объекта и не способны учесть многосторонних связей, влияющих на его развитие. Это может привести к недостоверному прогнозу, так как необходимо учитывать не только действующие факторы, но и те, влияние которых ожидается в будущем, в прогнозируемом периоде. В свою очередь, факторный метод может обеспечить учет влияния научно-технического прогресса на потребность. Однако в условиях долгосрочного прогнозирования возможны ошибки в определении направлений технического прогноза и в оценке его практической реализации в прогнозируемом периоде. Ошибки здесь более вероятны, поскольку расчет фундаментально не опирается на тенденции развития промышленности в отчетном периоде, не проверяется ими. [c.141]
Планирование представляет собой процесс разработки и принятия целевых установок количественного и качественного характера и определения путей наиболее эффективного их достижения. Любое планирование представляет собой оценку той задачи, которую необходимо выполнить путем решения вопросов о том, какие ресурсы для этого необходимы и будут ли они доступны тогда, когда это будет нужно, и в тех количествах, которые потребуются. Планирование на современном предприятии связано с финансовыми ресурсами, в первую очередь с деньгами. Однако достаточно вспомнить о проблемах, связанных с неурожаями, войнами, забастовками, чтобы понять, что хотя деньги и важны, они являются лишь одним из факторов, которые следует учитывать при планировании. Это достаточно сложная задача, поэтому сотрудники плановых служб предприятия должны быть знакомы со статистическими методами прогнозирования, которые будут рассмотрены в главе 2. Самое важное для выживания и успешного функционирования предприятия - чтобы его продукция удовлетворяла требованиям потребителей, поэтому профессиональная подготовка производственных, сбытовых и инвестиционных планов является важным фактором успешной деятельности предприятия в рыночной экономике (подробнее об этом мы будем говорить в главе 3). [c.24]
Существуют два типа спроса рыночный спрос на товар и спрос на продукт компании г Для оценки текущего рыночного спроса компания определяет общий потенциал рынка, потенциал рынка региона, объем продаж отрасли и свою долю рынка. Для оценки будущего спроса компании изучают намерения покупателей, используют опыт своих торговых представителей, экспертные оценки и проводят тестирование рынка. Обязательный инструмент современного прогнозирования — математические модели, статистические методы и компьютеризированные процедуры сбора данных. [c.201]
Главным затруднением являются ограниченные возможности использования различных статистических методов, в первую очередь экстраполяционных, находящих широкое применение в демографическом, социально-экономическом и в значительной мере технико-экономическом прогнозировании. [c.124]
В настоящей статье рассматриваются модули первой и второй групп. Это обусловлено возможностью использовать существующие экономико-статистические методы для статистического прогнозирования, в частности для проведения расчетов по прогнозированию потребности народного хозяйства в нефтепродуктах. [c.38]
Произведя детальный геолого-экономический анализ открываемых месторождений, можно использовать полученные показатели и соотношения для прогнозирования экономических характеристик новых открытий. В основе такого прогнозирования лежит метод статистических испытаний. Результатом имитации поисково-разведочных работ должна быть численная оценка вероятности достижения планового задания по приросту запасов и в конечном счете — оценка ожидаемого экономического эффекта от их промышленного освоения. Это позволяет выбрать наиболее выгодные для постановки работ НГК. [c.182]
В настоящее время в отрасли разработаны и используются статистические методы прогнозирования эффективности ГРР. [c.199]
Они позволяют связать величины прироста запасов, объемы поисково-разведочного бурения и степень разведанности НСР. Результаты исследований с помощью статистических методов обычно представлены различными прогнозными кривыми (рис. 67). Эти кривые — аналоги кривых производственных функций типа затраты — выпуск играют важную -роль в решении задач прогнозирования. Однако при дальнейшем совершенствовании методов прогнозирования необходимо обеспечить адекватность методов природе описываемого процесса. Действительно, геологоразведочный процесс, особенно его поисковая стадия, является процессом стохастическим, вообще говоря, не марковским, и описание его подобными кривыми представляется некорректным. [c.200]
Анализ тенденций и циклов. При прогнозировании методом анализа тенденций и циклов изучаются несколько основных факторов. Это прежде всего долгосрочные тенденции роста предприятия, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта предприятия и возможные нерегулярные влияния забастовок, технических изменений и появления новых конкурентов. Этот метод требует подбора и обработки статистических данных, использования статистических методов. Он может быть использован для долгосрочных прогнозов в отраслях, развитие которых тесно связано с общей экономической конъюнктурой. [c.53]
Методы экспертных оценок более применимы в долгосрочном прогнозировании, когда статистические методы работают плохо. Однако их целесообразно использовать и для кратко- и среднесрочных прогнозов, в дополнение к формальным процедурам при нестабильном спросе, характерном для кризисных и переходных периодов в экономике страны. [c.199]
Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические методы, при применении которых преобладают объективные начала к числу вторых относятся статистические методы. [c.198]
Определенный стандартный показатель миграции обычно не вводится, следовательно ее учитывают в абсолютных цифрах увеличения (уменьшения) населения по полу и возрасту. Это наименее определенный показатель и хуже других поддается прогнозированию. Для этой цели следует привлекать рационально выбранные статистические методы анализа при построении трендов, характеризующих охваченное население. Численность охваченного населения определяется как число работников, в течение года получавших заработную плату, с которой выплачиваются социальные взносы. [c.240]
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]
Широкое распространение в экономическом анализе имеют методы математической статистики. Эти методы применяются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей. Когда связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные мето- [c.94]
Подходы Тейлора далее развивались в направлениях планирование и контроль, бюджеты и статистические методы, научное изучение рынка, контроль качества, экономическое прогнозирование и долгосрочное планирование". В США, например, была образова- [c.12]
Для прогнозирования риска применяется множество методов, объединенных в следующие группы статистические методы анализ целесообразности затрат аналитические метод аналогии метод экспертных оценок и экспертных систем. Объединяет эти методы то, что они оперируют конкретными детерминированными значениями рнска и в расчетах не учитывается случайная составляющая процесса эволюции экономической ситуации. [c.459]
Маркетинговое исследование представляет собой обособившееся научное направление, сложившееся на стыке ряда наук. Оно имеет достаточно сложную методологию, представляющую собой сложный сплав статистических, эконометрических, социометрических, квалиметрических, бихевиористических и собственно маркетинговых методов. Сбор информации целиком подчиняется правилам статистического наблюдения, статистические методы используются в оценках динамики, вариации, структуры рыночных явлений, выявления тенденций и закономерностей эко-нометрические приемы применяются при моделировании, имитации и прогнозировании рыночных процессов, оценке риска и т.п. Без знания социометрии и бихевиоризма трудно изучать поведение потребителей, проводить их анкетирование необходимость комплексной оценки качества и конкурентоспособности заставляет использовать методы квалиметрии. [c.18]
Однако, как правило, динамика рынка изучается с помощью статистических методов обработки динамических рядов, позволяющих не только точно определить скорость и вектор развития, но и с помощью трендовых моделей выявить его основную тенденцию (тренд). Важную роль в анализе динамики рыночных процессов играет индексный метод, который обеспечивает возможность интегрированной оценки общего изменения сложных многоструктурных явлений (например, товарооборота) и позволяет выявить некоторые факторы развития (например, количественный и ценностный). Для анализа причинно-следственных связей в динамике целесообразно применять многофакторные статистические модели, которые могут быть использованы еще и для прогнозирования. В некоторых случаях используются методы многомерного анализа. Динамические процессы, структурные сдвиги, соотношения и т.п. легко проиллюстрировать методами графического анализа. [c.102]
Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всем мире обобщающими показателями состояния рынка ценных бумаг. Индексы Доу-Джонса и "Стандард энд Пур" в США, индекс "Рейтер" в Великобритании, индекс "Франкфуртер альге- [c.262]
В связи с учетом товарооборота организаций системы неф-теснабжения в натуральном выражении более стабильным становится показатель уровня издержек обращения. В целом по отрасли материально-технического снабжения уровень издержек обращения определяется как процентное отношение абсолютной величины издержек обращения к сумме товарооборота (или в копейках на 1 руб. товарооборота). В организациях системы нефтеснабжения целесообразно уровень издержек обращения исчислять как сумму издержек обращения в рублях и копейках, затраченную на реализацию 1 т (в расчете на 1 т товарооборота). Рассчитанный таким образом уровень издержек обращения не зависит от колебания цен на продукцию производственно-технического назначения и может быть использован при планировании абсолютной величины издержек обращения нефтеснабсбытовых организаций. При этом для определения планового уровня издержек обращения можно использовать экономико-математические методы, например статистические методы прогнозирования и регрессионный анализ. [c.21]
Различают статистическое прогнозирование (исследование тенденций изменения показателей на основе статистических методов) и змпирическое прогнозирование (основанное на опыте и знаниях маркетологов). [c.136]