Анализ временных рядов

ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРЕВОЗОК

ЛЕКЦИЯ 1

Прогнозирование является основой планирования деятельности предприятия. Это предвидение или предсказание. Он основан на определенных данных.

Прогнозирование и планирование ‑ это условия успешной деятельности любой организации

Прогноз - это то, что может быть, план ‑ то, что должно быть. Прогноз первичен, план строится на основе прогноза.

Научное прогнозирование основывается на изучении объективных закономерностей, которым подчиняются определенные процессы и события. На основе прогнозной информации с учетом состояний внешней и внутренней среды составляется план. Прогнозирование - это одна из составляющих управленческого процесса. Прогнозы задают определенный ориентир деятельности предприятия, отражают общее направление развития фирмы и позволяют просчитывать различные варианты развития организации в зависимости от изменения всевозможных факторов. Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, как следствие, их способность реагировать на изменения.

Прогнозы обычно классифицируют по будущим временным горизонтам:

- предупреждающий (или конъюнктурный прогноз) охватывает период от одного дня, недели, декады, до половины месяца. Используется для планирования закупок, работ, сбыта продукции, объема производства, спроса.

- оперативный прогноз ‑ как правило разрабатывается на месяц

- краткосрочный прогноз охватывает период до одного года, обычно составляется не менее чем на 3 месяца. Используется при планировании закупок, работ, сбыта продукции, объема производства, спроса.

- среднесрочный прогноз ‑ от 1 года до 3 лет. Используется при планировании сбыта, производства, при распределении бюджета.

- долгосрочный прогноз ‑ разрабатывается на три и более лет. До 15 лет. Используется планировании новых товаров и услуг, расходов по основным фондам, прогнозированием макрособытий.

Первый этап ‑ разработка любого прогноза включает формулирование задания на прогноз, формирование рабочей и аналитической групп сопровождения, формирование экспертной комиссии, подготовку организационного и методического обеспечения, подготовку информационной базы для проведения прогноза, подготовку компьютерного сопровождения разработки прогноза.

Второй этап анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий. На данном этапе производится четкое разделение количественной и качественной информации.

Третий этап ‑ определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий. Данный этап является центральной задачей разработки прогноза.

Четвертый этап ‑ проведение экспертизы. Позволяет определить и получить оценку ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом периоде.

Пятый этап ‑ формирование альтернативных вариантов прогноза с использованием подготовленной на предыдущих этапах информации.

Шестой этап ‑ оценка качества прогноза (точности и степени доверия). Оценка точности прогноза влияет на выбор варианта прогноза и эффективность решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Седьмой этап ‑ контроль хода реализации и корректировка прогноза. Они предполагают постоянный мониторинг для своевременного выявления значительных отклонений в ходе развития событий, что может привести к корректировке прогноза.

На экономическую деятельности влияет большое количество факторов, которые невозможно предвидеть со всей определенностью, поэтому разработка идеального прогноза практически неосуществимая задача. Поэтому, как правило, в практику вводится постоянная корректировка прогнозов с учетом изменяющихся условий, т.е. новых данных. Но это не означает, что нужно отказаться от совершенствования методики прогнозирования. При прогнозировании следует использовать не один, а 2-3 метода и рассматривать их с точки зрения здравого смысла.

Существует много различных способов классификации методов прогнозирования. Прогнозирование подразделяется на количественное и качественное.

Методы прогнозирования могут быть разделены на три болшие группы:

- статистические;

- причинно-следственные;

- комбинированные.

Некоторые методы больше подходят для краткосрочных прогнозов, некоторые для долгосрочных.

Выбор определенного метода должен осуществляться на основе сравнения. Связанных с прогнозированием затрат и преимуществ каждого метода с позиций доступности и точности ретроспективных данных с позиции времени, имеющегося в наличии для проведения анализа, требуемой степени точности, продолжительности прогнозируемого периода, стоимости проведения анализа и подготовки периодических прогнозов.

Анализ временных рядов

Это один из методов прогнозирования.

Задачам анализа и прогноза временных рядов посвящено большое количество работ.

Временной ряд часто рассматривается в рамках вероятностной модели. Помимо фактора времени в модель вводятся и другие факторы. Основная решаемая задача данным методом ‑??????????экстраполяция, т.е. временной прогноз, экстраполяция является простым способом прогнозирования, суть которого в распространении тенденций сложившихся в прошлом на будущее. Сложившиеся основные тенденции изменения показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем.

Составляющие временного ряда

Временным рядом называют серию числовых величин, полученных через регулярные промежутки времени. Основное положение, на котором базируется использование временных радов для прогнозирования, состоит в том, что факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действующие некоторым образом в прошлом и настоящем, будут действовать схожим образом и в не слишком далеком будущем. Такой прогноз имеет смысл как краткосрочный, т.е. в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются. Это требование оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.

К числу ограничений экстраполяционных методов относится следующие:

- большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем. Но эта гипотеза редко оправдывается в реальной жизни. Экстраполяционные методы не позволяют действительно предсказать тенденцию развития событий в будущем, поскольку при их использовании невозможно предвидеть какие либо поворотные точки. В лучшем случае они способны быстро учесть уже произошедшие изменения.

Временные ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика приобретает все более глобальный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке.

Учитывая вышесказанные недостатки можно сказать, что экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных и хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25-30% исходной временной базы. Прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров. Реальная прогнозная оценка будет находиться между ними. В ряде случае прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор желаемой величины прогнозного параметра.

Временной ряд включает в себя следующие элементы:

- тренд. Показывает общий тип изменений, то есть долговременное увеличение или уменьшение ряда.

- сезонные колебания. Это колебания вокруг тренда, которые возникают на регулярной основе. Обычно такие нерегулярные колебания возникают в периоды до 1 года. Они могут быть отслежены при ежеквартальных, ежемесячных и более частых колебаний.

- циклические колебания. Эти колебания возникаю в периоды свыше 1 года. Они часто присутствуют в финансовых данных в соответствии со стандартным циклом деловой активности, состоящей из резкого спада, роста, бурного роста и застоя.

- случайные колебания. Это непредсказуемые случайные колебания, присутствующие в большинстве реальных временных рядов. Анализ таких колебаний можно использовать для вычисления вероятных ошибок и оценки надежности изменяемой модели прогнозирования.

Требования к данным временного ряда

1. Сопоставимость. Достигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования временного ряда. Данные во временных рядах должны выражаться в одних и тех же единицах измерения, иметь одинаковый шаг наблюдения, рассчитываться для одного и того же интервала времени по одной и той же методике, охватывать одни и те же элементы, принадлежащие одной территории, относящиеся к неизменной совокупности.

2. Представительность данных. Характеризуется прежде всего их полнотой. Достаточное число наблюдений определяется в зависимости от цели проводимого исследования. Если цель исследования - построение модели прогнозирования, то число данных исходного временного ряда должно не менее, чем в три раза превышать перспективный период и желательно быть не менее 7. В случае использования ежеквартальных или ежемесячных данных для исследования сезонности и прогнозирования сезонных процессов исходный временной ряд должен содержать квартальные либо месячные данные не менее, чем за 4 года (3года) даже если требуется прогноз всего лишь на 1-2 квартала или месяца.

3. Однородность. Это отсутствие нетипичных аномальных наблюдений, а также изломов тенденций. Аномальность приводит к смещению оценок и искажению результатов анализа.

4. Устойчивость. Свойство устойчивости временного ряда отражает преобладание закономерности над случайностью. На графиках устойчивых временных рядов даже визуально слеживается закономерность, а на графиках неустойчивых присутствует хаотичность. Поэтому поиск закономертности в таких временных рядах лишен смысла.

СЕМИНАР 1

Ограничения по использованию прогнозирования по темпам роста:

1. Отчетные значения прогнозируемого показателя на протяжении всего исследуемого периода (периода основания прогноза) должны иметь устойчивую тенденцию к возрастанию или убыванию.

2. Цепные темпы роста исследуемого показателя на протяжении всего исследуемого периода должны иметь тенденцию к постоянству, то есть цепные темпы роста должны быть равны среднегодовому темпу роста.

3. В перспективном периоде не ожидается изменения факторов, которые могут оказать существенное влияние на уровень и характер изменения прогнозируемого показателя.

Чтобы прогнозировать, необходимо провести сглаживание временного ряда проводится следующим образом.

ЛЕКЦИЯ 2

Дата добавления: 2015-08-09