МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогнозирование в экономике — определение будущих размеров социально-экономических явлений на основе анализа тенденций их развития. Предполагается, что закономерность, действующая в прошлом, сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции.

В зависимости от сроков прогнозирования различают:

  • 1) оперативные прогнозы (до 1 месяца);
  • 2) краткосрочные прогнозы (до 1 года);
  • 3) среднесрочные прогнозы (от 1 года до 5 лет);
  • 4) долгосрочные прогнозы (свыше 5 лет).

Говоря об экстраполяции рядов динамики, чаще подразумевают перспективную экстраполяцию, т.е. прогноз на будущее, но есть еще ретроспективная экстраполяция — прогноз в прошлое.

Теоретической основой распространения тенденции на будущее является такое известное свойство социально-экономических явлений, как инерционность.

Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов. Механическое использование экстраполяции может стать причиной неправильных выводов. Всегда следует учитывать все необходимые условия, предпосылки и гипотезы, связанные с экономико-теоретическим анализом.

Чем короче период экстраполяции (период упреждения), тем более надежные и точные результаты дает прогноз. В целях получения научно обоснованных прогнозов в статистике используется правило, при котором период упреждения не должен превышать Уз периода исследования.

В зависимости от принципов и исходных данных, положенных в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции:

1) по среднему абсолютному приросту:

где yi+t прогнозируемый уровень; / — период упреждения (число лет, кварталов и т.п.); у,- — базовый для прогноза уровень; А — средний за исследуемый период абсолютный прирост (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.);

2) по среднему коэффициенту роста:

где К — средний за исследуемый период коэффициент роста (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.);

3) на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

Так, модель прямолинейной зависимости имеет вид (8.31). При этом параметры уравнения anb определяются соответственно по (8.36) и (8.37).

При анализе рядов динамики иногда приходится прибегать к определению некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики, т.е. интерполяции. Для проведения интерполяции можно использовать те же элементарные методы, что и для экстраполяции. При интерполяции считается, что ни выявленная тенденция, ни ее характер не претерпели существенных изменений в том промежутке времени, уровни которого нам неизвестны. Такое предположение является более обоснованным, чем предположение о будущей тенденции.

Сквозная задача

Задание 8.5

Известно, что группой фирм одного из региона РФ за год

было продано 3244 единицы условного однокачественного товара. Среднегодовой абсолютный прирост количества проданного товара составляет 312,5 шт., а среднегодовой темп роста товарооборота в натуральном выражении составляет 112,94% (см. решение задания 8.1).

Требуется:

  • 1. Используя методы экстраполяции, сделать перспективный прогноз товарооборота в натуральном выражении на два года:
    • а) по среднему абсолютному приросту;
    • б) по среднему темпу роста;
    • в) на основе аналитического выравнивания по прямой.
  • 2. Сделать вывод.

Решение:

1. Рассчитаем прогнозируемый уровень ряда динамики по среднему абсолютному приросту:

2. Рассчитаем прогнозируемый уровень ряда динамики по среднему коэффициенту роста:

3. Рассчитаем прогнозируемый уровень ряда динамики на основе аналитического выравнивания по прямой. С этой целью построим вспомогательную табл. 8.7, позволяющую определить параметры тренда.

Таблица 8.7

Вспомогательная таблица для расчета параметров тренда

Год

Количество проданного товара, шт.,

Г/

Условное обозначение периодов

h

М

ч

Выравненные уровни ряда динамики, шт.,

Я

1

2

3

4

5

6

1-й

1994

-2

-3988

4

2045,8

2-й

2440

-1

-2440

1

2344

3-й

2611

0

0

0

2642,2

4-й

2922

1

2922

1

2940,4

5-й

3244

2

6488

4

3238,6

ИТОГО

13211

0

2982

10

13211,0

Параметры тренда прямой:

Тренд имеет вид у = 2642,2 + 298,21.

Правильность расчетов уровней выровненного ряда динамики проверяется следующим образом: сумма значений эмпирического ряда совпадает с суммой значений выровненного ряда

П П

динамики, т.е. ^у,- (см. итоги граф 2 и 6 табл. 8.7).

/=1 i=i

Прогнозируемый уровень товарооборота (в натуральном выражении) группы фирм одного из регионов РФ на 2 года вперед на основе аналитического выравнивания ряда динамики по прямой составляет

Пояснения к расчетам: в уравнении тренда прямой взято t = 4, так как для 5-го года исследования t = 2 (см. табл. 8.7, графу 3), тогда для 6-го года будет t = 3, а для 7-го (прогнозируемого) t=4.

Вывод. Как показывают полученные данные, все прогнозы товарооборота условного товара (шт.) группы предприятий одного из регионов РФ на 2 года вперед довольно близки между собой (3869; 4135; 3835). Расхождение полученных данных объясняется тем, что в основу прогнозов положены разные методики расчета.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

  • 1. Что такое ряд динамики?
  • 2. Какие существуют виды динамических рядов?
  • 3. Какие основные показатели динамики рассчитываются для характеристики отдельных уровней ряда динамики и как они исчисляются?
  • 4. Какие основные показатели динамики рассчитываются для характеристики всего ряда динамики и как они исчисляются?
  • 5. Какие существуют методы выявления основной тенденции в рядах динамики?
  • 6. В чем заключается суть индексного метода изучения сезонных колебаний?
  • 7. Какие методы экстраполяции применяются в статистическом прогнозировании и являются ли они достаточными для составления научно обоснованного прогноза?
  • 8. Чем отличается экстраполяция от интерполяции?
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >