Блок 13. Прогнозирование на основе изучения тренда

Построение прогнозов, чаще всего сводится к экстраполяции тенденции. Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в ходе анализа рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. Основой прогнозирования является предположение о том, что закономерность, действующая внутри исследуемого ряда динамики, сохранится и в дальнейшем.

Важное значение при экстраполировании тренда имеет продолжительность базового ряда динамики и срока прогноза. Базовый ряд динамики при прогнозировании социально-экономических явлений целесообразно выбирать таким образом, чтобы он представлял определенный этап в развитии изучаемого явления. Сроки прогнозирования l зависят от поставленных задач исследования. При этом необходимо учитывать тот факт, что чем короче сроки прогноза, тем надежнее результаты экстраполяции.

При экстраполяции уровней развития изучаемого явления на основе ряда динамики с относительно постоянными абсолютными приростами используется формула:

, где - экстраполируемый уровень, конечный уровень базисного ряда динамики, l- срок прогноза.

При прогнозировании тренда изучаемого явления на основе аналитического выравнивания для экстраполяции тренда применяется модель, которая наиболее адекватно отражает тенденцию развития явления. Рассмотрим экстраполяцию тренда динамики продаж туристских путевок на 2008 г. трендовая модель - . Для прогнозирования уровня продаж на 2008 г. в модель подставим t=4, тогда 131,5 тыс. штук путевок.

На практике результат экстраполяции прогнозируемых уровней оценивается интервальными оценками. Для определения границ интервалов используется формула:

, где - коэффициент доверия по распределению Стьюдента, - остаточное среднее квадратическое отклонение тренда, скорректированное по числу степеней свободы (n-m); n- число уровней базисного ряда динамики, m- число параметров условного времени для модели тренда.

Для нашего примера число степеней свободы при n=7 и m=4 составит 3. При уровне значимости , коэффициент доверия по таблице Стьюдента равен 3,18. Для расчета среднего квадратического отклонения необходимо произвести предварительные расчеты:

Годы	Эмпирические уровни	Теоретические уровни	yi -
		108,2 111,3 114,5 117,7 121,0 124,5 127,9	-0,2 -0,3 0,5 0,3 -0,5 0,1	0,04 0,09 0,25 0,09 0,25 0,01
		825,1		0,69

При 0,69 значение остаточного среднего квадратического отклонения = Значение вероятностных границ интервала составит: 131,5 Следовательно, с вероятностью 0,95 верхняя граница объема проданных туристских путевок в 2007 г. составит 131,5+0,48=131.98 тыс. путевок, а нижняя граница – 131,5-0,48=131,02 тыс. путевок.

Date: 2015-07-24; view: 411; Нарушение авторских прав