Методические вопросы построения прогнозов, с помощью временных рядов

Как было показано в первой главе, существует множество методов построение прогнозов. В случае, когда все факторы можно свести ко времени, лучше всего воспользоваться методами, основанными на анализе временных рядов.

Характерной особенностью временных рядов является то, что наблюдения за некоторым объектом производятся последовательно во времени. Например, ежегодная урожайность зерновых, ежедневный объем продаж какого-нибудь товара, стоимость акции предприятия, уровень инфляции, обменный курс валют — все это временные ряды.

Вне зависимости от природы каждого временного ряда, можно выделить следующие основные типы задач, которые обычно решают при проведении анализа исходных данных:

• 1. На первом этапе пытаются построить простую математическую систему или модель, которая описывает поведение временного ряда в сжатой форме.
• 2. Затем делается попытка объяснить его поведение с помощью других переменных и выяснить степень связи как между наблюдениями одного ряда, так и между разными рядами;
• 3. Полученные выше в пунктах 1 и 2 результаты используют для прогнозирования временного ряда, причем более эффективны результаты пункта 2, так как здесь более полно выясняются причинно-следственные связи.
• 4. Часто возникает необходимость контроля и управления за динамикой развития одного или нескольких временных рядов. Выработки определенных сигналов, предупреждающих о нежелательных последствиях.

Простейшие методы восстановления зависимостей в детерминированном случае исходят из заданного временного ряда, т. е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Задачам анализа и прогноза временных рядов посвящено огромное количество литературы. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы. Временной ряд может быть многомерным, т. е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи — интерполяция и экстраполяция (т.е. собственно прогноз).

Экстраполяция является самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации, суть которого распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Временным рядом называют серию числовых величин, полученных через регулярные промежутки времени. Основным положением, на котором базируется использование временных рядов для прогнозирования, является то, что факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом и настоящем, и ожидается, что они будут действовать схожим образом и в не слишком далеком будущем. Поэтому основной целью анализа временных рядов является оценка и вычленение этих влияющих факторов с целью прогноза дальнейшего поведения системы и выработки рациональных управленческих решений.

Понятно, что такой прогноз имеет смысл как краткосрочный: на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.

К числу главных ограничений экстраполяционных методов следует отнести 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. Эта гипотеза редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни. Экстраполяционные методы не позволяют действительно «предсказать» эволюцию спроса, поскольку неспособны, предвидеть какие-либо «поворотные точки». В лучшем случае они способны быстро учесть уже произошедшее изменение. Поэтому их называют «адаптивной прогнозной моделью». Тем не менее, для многих проблем управления такой «апостериорный» прогноз оказывается полезным при условии, что имеется достаточно времени для адаптации, и факторы, определяющие уровень продаж, не подвержены резким изменениям.

Временные ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание ключевых факторов и оценку чувствительности организации к внешним угрозам.

Вышеназванное ни в кое мере не умаляет значимости экстраполяционных методов в прогнозировании. Как и любые методы, их надо уметь использовать. Прежде всего, экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25−30% от исходной временной базы. При использовании уравнений регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров (независимых переменных), получая, таким образом, оптимистические и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка будет находиться между ними.

В ряде случаев прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор желательности получения определенной величины прогнозируемого параметра. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины спроса на какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре и силе действия исходных факторов величина спроса к определенному моменту времени достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного прогноза, следует ответить на вопрос: «А устраивает ли нас данная величина спроса?» Если «Да», то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения. Если «Нет», то необходимо использовать внутренние возможности (например, провести дополнительную рекламную компанию) и постараться повлиять на определенные факторы внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию (например, повлиять на деятельность посредников). Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины спроса.