27. Прогнозувавання в ет.

. Задача прогнозування займає визначне місце і у сучасній науці, яка пропонує цілий ряд добре обґрунтованих методів розробки прогнозів. В основі усіх цих методів лежить аналіз даних за попередні періоди часу. Такі дані подаються у вигляді часових рядів, або рядів динаміки, які являють собою варіаційні ряди, в яких факторною ознакою (незалежною змінною) є час, а результативною – значення ознаки у певні моменти часу, зазвичай через рівні проміжки часу.

Засоби розрахунку прогнозів є важливим компонентом систем підтримки прийняття рішень. Досить ефективні і прості засоби розробки прогнозів надаються процесором електронних таблиць (ПЕТ) MS Excel.

В MS Excel пропонується три основних підходи до створення прогнозу:

1) з застосуванням ковзного середнього;

2) на основі моделі регресії;

3) на основі згладжування.

ПЕТ MS Excel має також спеціальні інструменти для розрахунку прогнозу у вигляді наступних вбудованих функцій:

• ПРЕДСКАЗ – розраховує майбутнє значення на основі лінійної регресії;

• ТЕНДЕНЦИЯ – розраховує значення у відповідності з лінійним трендом;

• РОСТ – розраховує майбутнє значення на основі моделі експоненційної залежності;

• ЛИНЕЙН – розраховує за допомогою методу найменших квадратів пряму, яка найкраще апроксимує наявні дані, і повертає відповідний масив значень (коефіцієнти рівняння прямої та статистика);

• ЛГРФПРИБЛ – розраховує експоненційну криву, яка апроксимує дані, і повертає відповідний масив значень (коефіцієнти рівняння кривої та статистика).

Функції ПРЕДСКАЗ дає значення прогнозу в одній точці, а функції ТЕНДЕНЦИЯ та РОСТ є функціями масиву і розраховують прогноз відразу для ряду точок. Функції ЛИНЕЙН і ЛГРФПРИБЛ не розраховують прогноз безпосередньо, а повертають параметри (коефіцієнти) рівняння, за яким може бути розрахований прогноз на будь-який момент.

При прогнозуванні звичайно не стоїть питання про абсолютно точне майбутнє значення показника, достатньо отримати приблизну його оцінку, а в багатьох випадках, таких як прогнозування попиту на лікарські препарати і потреб у них, плануванні виробництва, прогнозуванні поширення захворювань тощо, важливо знати тенденцію даних і прогнозувати характер їх зміни у майбутньому. Це дозволяє досить ефективно застосовувати «ручні» методи, які базуються на наочному поданні часового ряду у вигляді графіка, за яким з врахуванням специфічних закономірностей і факторів предметної області визначається тенденція часового ряду і виконується продовження графіка наперед, у майбутнє, на потрібну глибину. Надалі за продовженим графіком наближено можуть бути знайдені прогнозні значення показника.. Такий підхід є зручним і гнучким, дозволяє повною мірою реалізувати суб'єктивний досвід, інтуіцію, неформалізовані знання про предметну область, але є досить трудомістким і повільним. Засоби графічного відображення даних передбачені в багатьох сучасних програмних засобах як спеціального, так і загального призначення.

Процесори електронних таблиць, зокрема і ПЕТ MS Excel, надають також засоби побудови математичної моделі часового ряду у вигляді тренду.

Трендом називається вираз тенденції даних у вигляді достатньо простого і зручного рівняння, яке найкращим чином апроксимує (наближає) тенденцію часового ряду.