Финансы студентам

Методи прогнозування

Найбільш поширеними методами, що застосовуються для прогнозування є: екстраполяція, експертні оцінки, кореляційно-регресивний аналіз та балансовий метод. Взагалі на сьогодні існує більш ніж 100 різних методів і прийомів прогнозування, що відрізняються за своїм інструментарієм, сферою застосування і науковою об’єктивністю.

Основні умови прогнозування [79, c.154-157]:

а) наявність формальної моделі;

б) за відсутності формальної моделі вона будується за відповідними даними і проводиться екстраполяція. Екстраполяція базується на припущенні про збереження в майбутньому минулих і поточних тенденцій - за результатами ретроспективного аналізу проводиться підбір апроксимуючої функції;

в) в разі відсутності моделі і статистичних даних використовуються експертні й інші методи вирішення нечітких проблем.

Відповідно всі методи прогнозування розподіляють на кількісні і якісні.

Найпоширеніші кількісні методи прогнозування:

а) екстраполяція часового ряду – поширення на майбутнє тенденцій, виявлених в минулому шляхом проекції часового ряду на майбутні періоди часу;

б) прогнозування на базі ковзної середньої – в основі методу лежить розрахунок середнього значення прогнозованої величини за фіксовану кількість періодів;

в) експотенційно знижена середня – метод базується на послідовності вагових коефіцієнтів, що спадають з часом за експотенційним законом (ваги значень ряду спадають за мірою віддалення в минуле);

г) метод подвійного згладжування Брауна - використовується для прогнозування нестаціонарних рядів у випадку лінійно-адитивного тренду з використанням подвійного експотенційно зваженого середнього значення;

д) метод адаптивного згладжування Брауна – з найбільшою увагою до інформації останніх періодів застосовується регресійний аналіз (на базі зваженої регресії);

е) метод Муіра – будується лінійно-мультиплікативна модель тренда в припущенні, що зміна середньої залежить від часу нелінійно, а пропорційно самому значенню середньої, тобто лінійно в логарифмічній формі;

ж) сезонно-декомпозиційна модель – метод базується на застосуванні експотенційної зваженої середньої для сезонних рядів;

з) економіко–математичне моделювання – побудова моделі у вигляді деякої функціональної залежності досліджуваного явища від чинників, які його визначають (в вигляді одно- чи багатофакторних рівнянь);

и) прогноз на основі індикаторів – оцінка розвитку процесу за одним чи декількома відомими індикаторами (показниками);

к) аналітичні моделі – побудова функцій, які відображають залежність явища від комплексу чинників, які на нього впливають;

л) кореляційно-регресійний аналіз – визначає напрямок і сили зв’язку між незалежними змінними і залежною змінною. За результатами будуються однофакторні і багатофакторні регресійні моделі.

Отправить комментарий

Содержание этого поля является приватным и не предназначено к показу.
  • Доступны HTML теги: <a> <em> <strong> <cite> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd><noindex>
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.

Подробнее о форматировании