Методы экстраполяции, их особенности.

Основой методов формализации является экстраполяция, основанная на изучении динамики изменения экономического явления в предшествующем периоде и перенесении найденной закономерности на будущее. Обязательным условием использования экстраполяционного подхода является познание и понимание природы исследуемого процесса, наличие устойчивости в экономическом процессе. В исследовании закономерностей процесса важное место принадлежит динамическим (временным) рядам, представляющим совокупность числовых данных, характеризующих изменение показателя во времени. Зная закономерность изменения признака в предшествующем периоде, и перенося найденную зависимость на будущее, определяют вероятность количественного значения исследуемого показателя в будущем.

Условно выделяют следующие группы метода экстраполяции тенденций:

• упрощенные целесообразны при недостаточной информации о предыстории развития объекта (нет длинного динамического ряда или информация задана только двумя точками: на начало и конец периода).

• аналитические основаны на применении МНК к динамическому ряду и представлении закономерности развития явления во времени в виде уравнения тренда.

• адаптивные используются в случаях сильной колебаемости уровней динамического ряда и позволяют при изучении тенденции учитывать степень влияния предыдущих уровней на последующие значения динамического ряда. Относят: методы скользящих средних, экспоненциального сглаживания, метод гармонических весов, методы авто регрессионных преобразований.

Метод наименьших квадратов. Позволяет подобрать параметры прогнозирующей функции так, чтобы суммарные отклонения фактических значений динамического ряда от вычисленных были минимальны.

Метод скользящей средней. Если тренд имеет сложную форму, то проводится процесс сглаживания эмпирических кривых. Суть: замена фактических значений показателя их усредненными величинами, имеющими меньшую вариацию.

Метод по огибающим кривым учитывает в прогнозе качественных изменений, происходящих в самом объекте. Отличительная особенность: совместное изучение частных тенденций развития. Позволяет установить соподчиненность индивидуальных закономерностей, последовательность их чередования, наиболее вероятные значения показателей в будущем. Широко используется при прогнозировании НТП, агрегируемых показателей и т.д. Обязательным условием является рассмотрение всех форм проявления объекта в прошлом и настоящем.

Метод экспоненциального сглаживания. Выравнивание особенно сильно колеблющихся динамических рядов в целях последующего прогнозирования. Позволяет давать обоснованные прогнозы на основании рядов динамики, имеющих умеренную связь во времени, обеспечивает больший учет показателей, достигнутых в последние годы. Сущность заключается в сглаживании временного ряда с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчинены экспоненциальному закону: воздействие замыкающих наблюдений отражается на прогнозных оценках более заметно, чем влияние начальных уровней.

При экстраполяционном прогнозировании важным является заключительный этап – верификация, которая представляет совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза. Чаще осуществляется оценка метода прогнозирования, с помощью которого получен результат, чем оценка качества самого результата. Это связано с тем, что не найдено эффективного подхода к оценке качества прогноза до его реализации.