Этапы прогнозирования на базе временных рядов

1. Разработка прогнозов на базе временных рядов осуществляется по этапам:

1. Построение и сглаживание исходных данных.

2. Обоснование вида и расчет параметров функции, отражающей динамику прогнозируемого показателя.

3. Расчет прогнозных оценок на перспективу и проверка надежности полученных прогнозов.

На первом этапе выявляется характер изменения прогнозируемого показателя во времени. Для этого исходные данные наносят на плоскость, имеющую одинаковый масштаб по горизонтальной и вертикальной осям. При таком построении сводится к минимуму искажение зависимости прогнозируемого признака от времени и обеспечивается наглядность.

Однако не всегда с помощью графического построения можно определить устойчивую закономерность. В этом случае исходные данные подвергаются дополнительной обработке: сглаживание рядов или определение последовательных разностей.

Наиболее простым методом сглаживания временных рядов является метод скользящей средней. С помощью этого метода осуществляется замена фактических значений усредненными показателями.

Из полученных средних формируется новый динамический ряд, в котором в значительной степени устранено влияние случайных внешних факторов.

В зависимости от периода различают скользящие средние для нечетного и четного числа интервалов времени. Более простой расчет средних — использование нечетного числа интервалов времени. Для трехи пятичленных средних расчет выполняется по следующим формулам:

t=2, 3, 4,…, (n-1); (1)

t= 3, 4, 5,…, (n-2), (2)

где — скользящая средняя.

В том случае, когда имеется предположение, что зависимость анализируемого признака во времени характеризуется одним из многочленов:

(3)

; (4)

; (5)

(6)

для выбора конкретного вида уравнения используется метод конечных разностей.

В основе этого метода лежит свойство полинома степени k обращать в нуль разности и придавать одинаковые значения разностям .