Прогнозирование в рядах динамики

Экономические условия изменяются с течением времени. Поэтому менеджеры должны прогнозировать влияние, которое эти изменения окажут на их компанию. Одним из методов, позволяющих обеспечить точное планирование, является прогнозирование (forecasting). Несмотря на большое количество разработанных методов прогнозирования, все они преследуют одну и ту же цель — предсказать события, которые произойдут в будущем, чтобы учесть их при разработке планов и стратегии развития компании.

Современное общество постоянно испытывает потребности в прогнозировании. Например, чтобы выработать правильную политику, члены правительства должны прогнозировать уровни безработицы, инфляции, промышленного производства, подоходного налога отдельных лиц и корпораций. Чтобы определить потребности в оборудовании и персонале, директора авиакомпаний должны правильно предсказать объем авиаперевозок. Чтобы создать достаточное количество мест в общежитии, администраторы колледжей и университетов хотят знать, сколько студентов поступит в их учебное заведение в следующем году.

Если статистику доступны данные об объекте исследования, применяются количественные методы прогнозирования (quantitative forecasting methods). Эти методы позволяют предсказать состояние объекта в будущем на основе данных о его прошлом и настоящем. Методы количественного прогнозирования разделяются на две категории:

ь анализ рядов динамики (временных рядов);

ь методы анализа причинно-следственных зависимостей.

Метод анализа рядов динамики позволяет предсказать значение числовой переменной на основе ее прошлых и настоящих значений.

Методы анализа причинно-следственных зависимостей позволяют определить, какие факторы влияют на значения прогнозируемой переменной. К ним относятся методы множественного регрессионного анализа с запаздывающими переменными, эконометрическое моделирование, анализ лидирующих индикаторов, методы анализа диффузионных индексов и других экономических показателей.

Практическое использование: Основа прогнозирования: это предположение, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования, сохраняется и в дальнейшем.

Используя это положение, спрогнозируем значение реальных доходов компании Wrigley Company на 2002 г.

Имеется уравнение линейного тренда, составленного по данным фактических доходов компании 1982;2001 годах:

Чтобы выполнить прогнозирование доходов на 2002 г. надо в уравнение подставить следующее значение для условного показателя (кода) времени t₂₀₀₂ = 20. В итоге получаем такой прогноз для 2002 года:

млрд. долл. в ценах 1982;1984 гг.

Использование метода прогнозирования при экспоненциальном сглаживании рассмотрено в вопросе 6 данной лекции.

При прогнозировании важно:

ь установить продолжительность базисного ряда динамики (необходимо использовать те субпериоды базисного РД, которые составляют определенный этап в развитии изучаемого явления в конкретных условиях);

ь установить сроки прогнозирования (чем короче сроки прогнозирования, тем надежнее его результаты).

На практике результат прогнозирования м.б. выполнен не точечными (дискретными), а интервальными оценками. Для определения границ интервалов используется формула:

(35).

где — коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уровне значимости б;

(36).

— остаточное среднеквадратическое отклонение тренда, скорректированное по числу степеней свободы n-m; n — число уровней базисного ряда динамики; m — число параметров адекватной модели тренда.