Простые методы прогнозирования

При построении ряда оперативных социально-экономических прогнозов исследователь сталкивается с проблемой получения достаточного объема необходимой информации. Как правило, в этой ситуации приходиться иметь дело с короткими временными рядами, длина которых может не превышать 10 точек. В связи с этой неполной количественной информацией использовать достаточно сложные методы формального прогнозирования не приходится, и на практике при построении количественных прогнозов используют относительно простые методы экстраполяции. Эти методы позволяют получить хотя и «грубые», но все-таки количественные оценки, на основе которых принимаются управленческие решения.

Методы простой экстраполяции основаны на допущении о практически неизменном характере протекающего процесса, об отсутствии существенных изменений в состоянии внутренней и внешней среды объекта прогнозирования. Это, в свою очередь, накладывает определенные ограничения на возможности использования этих методов. Как правило, эти методы используються для получения оперативных и краткосрочных прогнозов в условиях неполной информации.

Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции:

где

значение уровня, который экстраполируется;

уровень, принятый за базу экстраполяции;

период упреждения.

Существуют различные наиболее промтые приемы экстраполяции, среди которых:

- метод построения «наивной модели»;

- метод экстраполяции на основе средней;

- метод экстраполяции на основе среднего темпа роста;

- экстраполяция на основе интеполяционных многочленов;

- экстраполяция на основе линейного тренда, построенного по двум крайним точкам;

- экстраполяция на основе линейного тренда, построенного по двум средним групповым точкам.

В ряде случаев для получения относительно простого прогноза по рядам, имеющим явно выраженный нелинейный монотонный характер роста или спада, используется метод экстраполяции на основе темпа роста. Темп роста может быть представлен в виде цепного темпа роста, который рассчитывается по отношению к изменяющейся базе — предыдущему значению показателя, и базисного, который рассчитывается по отношению к неизменной базе — начальному значению ряда. Цепной темп роста является динамической характеристикой ряда и может указывать на характер изменения показателей. Цепные темпы роста рассчитываются по формуле .

Следует отметить, что с показателем темпа роста связан такой, тоже часто встречающийся в экономическом анализе, показатель темпа прироста. Как и темп роста, темп прироста может быть рассчитан по отношению и к постоянной, и к переменной базе. Цепной темп прироста определяется на основе абсолютных приростов и вычисляется по следующей формуле: , где абсолютные приросты . При несложном преобразовании данной формулы получаем выражение темпа прироста через темп роста, то есть .

Метод экстраполяция на основе среднего темпа роста состоит в следующем: если в основу прогностического расчета положен средний темп роста, то экстраполируемое значение уровня получают по формуле

где — средний темп роста;

— уровень, принятый за базу для экстраполяции.

Применение среднего темпа для экстраполяции предполагает только один тип развития — развитие по геометрической прогрессии или по экспоненциальной кривой. Во многих же случаях фактическое развитие явления следует иному закону, и экстраполяция по среднему темпу нарушает основное допущение, принимаемое при экстраполяции, — допущение о том, что развитие будет следовать основной тенденции — тренду, наблюдавшемуся в прошлом. Чем больше фактический тренд отличается от экспоненты, тем больше данные, получаемые при экстраполяции тренда, будут отличаться от экстраполяции на основе среднего темпа.

При получении прогноза по этому методу немаловажным фактором является выбор базового уровня.

Если взять в качестве базового первый уровень ряда, то соответствующий прогноз на основе среднего темпа роста для текущего уровня будет определяться как

В качестве исходного (базового) уровня для экстраполяции можно взять последний уровень ряда, то есть , поскольку будущее развитие начинается именно с этого уровня. Обычно так и поступают. Однако такой подход может привести к смещению прогностической оценки.

Нельзя исключить возможность выбора в качестве базы экстраполяции максимального (а в ряде случаев минимального) уровня, наблюдавшегося в прошлом. Разумеется, выбор того или иного метода зависит от содержания анализируемого показателя и цели прогнозирования. Вместе с тем можно полагать, что наиболее употребительными должны быть подходы, позволяющие в какой-то мере устранить влияние колеблемости ряда и тем уменьшить влияние случайности. Во всяком случае это относится к рядам, которым свойственны значительные колебания.

К недостаткам прогнозирования на основе среднего темпа роста как обобщающего показателя следует отнести следующее:

1. Средний темп полностью определяется двумя крайними уровнями ряда, при этом выбор периода для расчета среднего темпа существенным образом определяет его значение. Сдвиг периода даже на 1 шаг может привести к значительному изменению величины темпа.

Особенно наглядно неустойчивость показателя среднего темпа проявляется в том случае, когда ряд имеет чередующиеся повышения и понижения.

2. Применение среднего темпа роста предполагает, что траектория развития приближается к экспоненциальной кривой, то есть процесс, в общем, следует геометрической прогрессии. Если это не так и ряду свойственна иная закономерность развития, то описание динамики с помощью среднего темпа будет иметь очень условный характер.

3. Средний темп скрывает характер динамики исследуемого периода, поскольку не принимает во внимание промежуточные члены ряда, в связи с чем теряется существенная для анализа информация. Именно эти неучтенные при расчете среднего темпа члены ряда могут определять форму тенденции развития. Таким образом, чем продолжительнее период, для которого исчисляется средний темп, тем больше теряется информации, тем меньше он играет роль обобщающего признака. Также очевидно, что точность определения среднего темпа роста не увеличивается при увеличении числа наблюдений, то есть длины ряда.

Однако, несмотря на указанные недостатки, прогноз на основе среднего темпа роста достаточно часто используется в экономических исследованиях. Это один из простых и доступных методов анализа динамики развития.

Дата добавления: 2015-07-15