Методы прогнозирования социально-экономических процессов. Антохонова И.В. - 41 стр.

      • неизменности объекта и сохранения структуры;              3) тренд характеризует некий средний уровень на
      • целостности объекта .                               каждый момент времени и имеют место отклонения от не-
      Применение экстраполяции основано на допущени-        го.
ях:                                                               В отличие от прогноза на основе регрессионных или
      • развитие явления может быть с достаточным ос-       ,например, балансовых моделей, прогноз по тренду не по-
нованием описано основной тенденцией - трендом;             зволяет осуществлять имитацию, варьируя факторы и ис-
      • условия развития объекта не претерпят сущест-       пользуя их в качестве параметров уравнения.
венных изменений.                                                 Расчет доверительных интервалов. При опреде-
      Важно иметь в виду, что экстраполяция в рядах дина-   лении прогнозных значений при помощи экстраполяции
мики в принципе носит не только приближенный, но и ус-      наибольший интерес представляет не столько сама экстра-
ловный характер. При разработке прогнозов социально-        поляция, сколько определение доверительных интервалов
экономических явлений привлекается дополнительная ин-       прогноза. Прогноз является точечным, в то время как эко-
формация, на основе которой в полученные методом экст-      номические переменные непрерывны. Некоторые из них
раполяции количественные оценки вносятся соответ-           являются моментными, например, стоимость капитала, а
ствующие коррективы. Кроме того, упрощенная, несколько      некоторые являются кумулятивными, например, прибыль.
видоизмененная модель экстраполяции, используемая в               Вопрос о доверительном интервале связан с выбо-
стандартных средствах Excel, несколько снижает качество     ром измерителя колеблемости. Обычно таковым является
прогнозных оценок, однако простота в эксплуатации, много-   среднее квадратическое отклонение фактических наблюде-
вариантность расчетов и применение в статистическом ана-    ний от расчетных, полученных при аналитическом вырав-
лизе основополагающих принципов построения, базирую-        нивании ряда. Среднее квадратическое отклонение от
щихся на построении математических моделей, говорят в       тренда равно:
пользу их применения для текущего оперативного кратко-                       n

срочного прогнозирования социально-экономических явле-                      ∑( y   t   − y€t ) 2
ний.                                                                 σy =   t =1
                                                                                          ,                    (4.12)
                                                                                    k
      Методические подходы к выбору вида кривой под-
                                                            где yt , y€t - фактическое и расчетное значения члена ряда;
робно представлены в предыдущей главе. Совпадение фак-
тических данных и прогнозных точечных оценок, получен-      k - число степеней свободы, k = n − m , где n - число
ных путем экстраполяции кривых – явление маловероятное.     наблюдений, m - число параметров.
Соответствующая погрешность имеет источники:                        Если тренд представляет линейную зависи-
      1) выбор формы кривой, характеризующей тренд,         мость y€t = a + bt , то использование метода наименьших
содержит элемент субъективизма;                             квадратов приводит к упрощенным формулам расчета па-
      2) оценивание параметров кривых производится на       раметров. Сумма квадратов отклонений приводится к виду:
основе ограниченной совокупности наблюдений, каждое из
которых содержит случайную компоненту;


                                                      83    84