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.
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.
Залишити новий коментар