Планирование и контроллинг в коммунальной сфере. Грабовый П.Г - 89 стр.

   2.2 Прогнозирование в системе стратегического планирования коммунального предприятия

тате выделения регулярной (систематической) составляющей динамического
ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной
объекта прогнозирования называется динамическим рядом.
      По признаку определенности временной ряд (yt) состоит из детер-
минированной (xt) и стохастической (et) составляющих:

                                         yt = xt + et .                              (2.5)

       Детерминированная составляющая (тренд) характеризует закономер-
ную динамику развития объекта в целом, а стохастическая – отражает слу-
чайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во време-
ни. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций
xt и et на основе исходных фактических данных об объекте.
       Экстраполяция представляет собой процедуру определения функции
f(x) на основе значений x0 , x1, x2, …, xn, лежащих в интервале [x0 , xn], и уста-
новления с помощью функции f(x) значений xi, находящихся вне заданного
интервала. При использовании экстраполяции для формирования прогноза
необходимо учитывать действие внешних факторов, так как данная функция
отражает тенденцию развития в прошлом и настоящем, но не всегда она мо-
жет сохраниться в будущем. Экстраполяцию тенденций без учета ожидаемо-
го воздействия факторов активного прогнозного фона называют «наивной
экстраполяцией».
       Экстраполяция проводится в два этапа: на первом осуществляется вы-
бор вида функции, описывающей эмпирический ряд; на втором производится
расчет параметров выбранной функции. Для оценки параметров функции
широко используются такие методы, как метод наименьших квадратов и его
модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного
моделирования и метод адаптивного сглаживания.
       Метод интерполяции – приближенное определение неизвестной вели-
чины, находящейся между известными величинами на основе значений этих
величин. Его используют в случае, когда по известным начальным (x0, x1, x2)
и конечным значениям (xn-2, xn-1, xn) искомой характеристики объекта опреде-
ляют неизвестные промежуточные величины xi.
       Прогнозирование методом аналогии заключается в установлении экви-
валентности (подобия) между сопоставляемыми объектами, т.е. на основе ис-
следования поведения одной системы прогнозируется аналогичное поведе-
ние (развитие) другой системы. Применение данного метода прогнозирова-
ния представляет определенные трудности. Необходимо, прежде всего, вы-
делить элементы преемственности и критерии подобия сопоставляемых объ-
ектов, а также провести анализ на идентичность действия факторов внешней
среды (активного фона). На основе анализа аналогичной модели и про-
гнозируемого объекта устанавливается возможность (условия и ограничения)
использования модели подобия при разработке прогноза.


                                                                                          89