Краткий словарь терминов

Автокорреляция

– имеет место, когда значения последовательных наблюдений, следующих друг за другом во времени, связаны между собой.

Анализ ретроспективный

– метод изучения сложившихся в прошлом тенденций технического, социального, экономического развития объекта для формирования стратегии его развития.

Верификация

– проверка истинности (адекватности) прогнозной модели.

Вероятность

– степень возможности свершения данного события (изменяется от 0 до 1).

Динамический ряд

– временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования.

Доверительный интервал

– интервал, в котором с определенной уверенностью можно ожидать появление фактического значения прогнозируемой переменной.

Достаточность информации

– количество информации, позволяющее сделать выводы по проведенному исследованию или описать объект исследования и пути его развития.

Достоверность информации

– подтвержденная на практике информация об объекте исследования, его внутреннем старении и существующих взаимосвязях.

Индикатор экономический

– 1) статистический показатель, характер изменения которого во времени имеет устойчивое соответствие с изменением экономической конъюнктуры; 2) показатель, по которому устанавливается пороговое значение хода процесса или состояния объекта наблюдения; 3) показатель, характеризующий одну из сторон другого, комплексного показателя.

Кабинетное исследование

– это деятельность по изучению документальных источников (результатов анкетирования, научных изданий, статистических отчетов, фото–, видео– материалов и др.), подготовленных для каких–либо иных целей на основе совокупности методов работы с документами.

Конъюнктура

– совокупность условий, определяющих фактически складывающиеся соотношения между спросом и предложением на рынке товаров и услуг, динамику цен, курсов ценных бумаг и процентных ставок. Реальная хозяйственная ситуация, формируемая конкретным конъюнктурообразующими факторами.

Корреляционное поле

– графическое изображение зависимости функции от фактора с целью предварительного определения тесноты и формы связи между функцией и каждым фактором.

Критерий Стьюдента

– математический критерий, характеризующий существенность факторов, входящих в модель.

Маркетинг

– деятельность предприятия, ориентированная на создание ценностей для удовлетворения потребностей рынка и получении на этой основе прибыли в условиях конкуренции. Маркетинг также может представлять собой философию рыночной деятельности, научную дисциплину, функцию управления.

Маркетинговое исследование

– любая исследовательская деятельность направленная на удовлетворение информационно-аналитических потребностей маркетинга

Метод прогнозирования

– способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов.

Методика прогнозирования

– совокупность оригинальных правил использования приемов прогнозирования при разработке конкретного прогноза.

Методы параметрические

– методы прогнозирования элементов полезного эффекта, затрат и других, основанные на установлении зависимости между параметрами объекта и организационно– технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементами затрат – с другой

Методы экономико–математические

– методы анализа и оптимизации, которые применяются для выбора наилучших, оптимальных вариантов, определяющих хозяйственные решения в сложившихся или планируемых экономических условиях.

Методы экспертные

– методы прогнозирования, заключающиеся в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области.

Методы экстраполяции

– 1) методы, основанные на прогнозировании, изделия, необходимого для реализации того или иного аспекта программы. –2) методы, основанные на прогнозировании поведения или развития объекта в будущем по тенденциям (трендам) его поведения в прошлом.

Многомерна регрессия

– использует более чем одну независимую переменную для прогноза значений зависимой переменной

Модель

– упрощенное представление объекта, используемое для прогнозирования возможных состояний объекта в будущем.

Мультиколлинеарность

– это ситуация, при которой независимые переменные в многомерном уравнении регрессии сильно коррелируют между собой.

Наблюдение

– это метод сбора первичной информации путем пассивной регистрации исследователем определенных процессов, действий, поступков людей, событий, которые могут быть выявлены органами чувств.

Неопределенные условия

– возникают тогда, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов.

Нормативный прогноз

– прогноз, устанавливающий пути и сроки достижения определенных состояний объекта прогнозирования.

Опрос

– это метод получения первичной информации основанный на выяснении тем или иным способом объективных и (или) субъективных (мнения, настроения и т.п.) фактов со слов опрашиваемого.

Панель

– группа респондентов (потребителей, производителей, продавцов, и т.д.), отобранная с соблюдением требования репрезентативности, предоставляющая регулярно и за вознаграждение необходимую информацию, заполняя опросные листы. Термин «панель» – заимствован из практики американской юриспруденции, где он обозначает список присяжных.

Панельные исследования (панель)

– это форма опроса, предполагающая повторяющийся сбор данных в одной и той же группе людей на одну и ту же тему через равные промежутки времени с целью контроля происходящих изменений в поведении потребителей под воздействием внешней среды.

Период упреждения

– это период, на который разрабатывается прогноз.

План

– это решение, директивное определение перечня и сроков действий, исходя из определенных целей и ресурсов.

Поисковый прогноз

– это прогноз, устанавливающий возможные состояния объекта прогнозирования.

Показатель

– величина, измеритель, позволяющий судить о состоянии объекта.

Полевое исследование

– это деятельность, направленная на получение информации прямо от объекта исследования, в соответствии с поставленными целями его изучения. Основные методы сбора данных при полевом исследовании: опрос, наблюдение или эксперимент.

Предвидение

– опережающее отображение действительности, основанное на познании законов развития объекта или процесса (включает прогноз и предсказание).

Предсказание

– достоверное, основанное на логической последовательности суждений заключение о состояниях какого–либо объекта или процесса в будущем.

Прием прогнозирования

– одна или несколько логических или математических операций, направленных на получение конкретного объекта в определенные сроки.

Прогноз

– вероятностное суждение о состояниях объекта в будущем или об альтернативных путях достижения этого состояния.

Прогнозная ретроспекция

– этап прогнозирования, на котором исследуется история объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

Прогнозный горизонт

– это максимальный период упреждения, при котором обеспечивается заданная точность и надежность прогноза.

Прогнозный диагноз

– этап прогнозирования, на котором исследуется история объекта, прогнозного фона с целью выявления проблем, тенденций их развития и выбора метода прогнозирования.

Прогностика (футурология)

– научная дисциплина о закономерностях разработки прогнозов.

Проект

– решение относительно конкретного мероприятия, сооружения.

Проспекция

– этап прогнозирования, на котором с использованием выбранных методов разрабатываются прогнозы объекта прогнозирования, прогнозного фона, производится их верификация.

Респондент

– это обследуемое лицо, субъект, отвечающий на вопросы.

Риск

– возможность ухудшения фактических результатов экономической деятельности в сравнении с запланированными, ожидаемыми. В узком смысле - поддающаяся измерению вероятность понести убытки или упустить выгоду

Тренд

– аналитическое или графическое представление изменений переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда.

Фактор

– частный показатель объекта или процессов, протекающих в системе, оказывающих влияние на функцию.

Функция

– результативный признак, прогнозная величина, рассчитанная по уравнению регрессии.

Характеристика объекта прогнозирования

– качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

Целевой прогноз

– гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, составляющих в совокупности эволюцию системы.

Экзогенная переменная объекта прогнозирования

– значащая переменная объекта прогнозирования, отражающая свойства прогнозного фона (внешней среды).

Эксперимент

– метод сбора первичной информации путем активного вмешательства исследователя в определенные процессы с целью установления взаимосвязи между событиями.

Эндогенная переменная объекта прогнозирования

– значащая переменная объекта прогнозирования, отражающая его собственные свойства.

Энтропия

– величина, характеризующая степень неопределенности объекта.

Этап прогнозирования

– часть процесса разработки прогноза, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами.

0,900

0,950

0,975

0,990

0,995

1

3,078

6,314

12,706

31,821

63,657

2

1,886

2,920

4,303

6,965

9,925

3

1,638

2,353

3,182

4,541

5,841

4

1,533

2,132

2,776

3,747

4,604

5

1,476

2,015

2,571

3,365

4,032

6

1,440

1,943

2,447

3,143

3,707

7

1,415

1,895

2,365

2,998

3,499

8

1,397

1,860

2,306

2,896

3,355

9

1,383

1,833

2,262

2,821

3,250

10

1,372

1,812

2,228

2,764

3,169

11

1,363

1,796

2,201

2,718

3,106

12

1,356

1,782

2,179

2,681

3,055

13

1,350

1,771

2,160

2,650

3,012

14

1,345

1,761

2,145

2,624

2,977

15

1,341

1,753

2,131

2,602

2,947

16

1,337

1,746

2,120

2,583

2,921

17

1,333

1,740

2,110

2,567

2,898

18

1,330

1,734

2,101

2,552

2,878

19

1,328

1,729

2,093

2,539

2,861

20

1,325

1,725

2,086

2,528

2,845

25

1,316

1,708

2,060

2,485

2,787

30

1,310

1,697

2,042

2,457

2,750

35

1,306

1,690

2,030

2,438

2,724

40

1,303

1,684

2,021

2,423

2,704

45

1,301

1,679

2,014

2,412

2,690

50

1,299

1,676

2,009

2,403

2,678

55

1,297

1,673

2,004

2,396

2,670

60

1,296

1,671

2,000

2,390

2,660

70

1,294

1,667

1,994

2,381

2,648

80

1,292

1,664

1,990

2,374

2,639

90

1,291

1,662

1,987

2,368

2,632

100

1,290

1,660

1,984

2,364

2,626

1,282

1,645

1,960

2,326

2,576

n

μ

σ₁

σ₂

10

3,858

1,288

1,964

15

4,636

1, 521

2,153

20

5,195

1,677

2 270

25

5,632

1,791

2,373

30

5,990

1,882

2,447

35

6,294

1 ,956

2,509

40

6,557

2,019

2,561

45

6,790

2,072

2,606

50

6,998

2,121

2,645

55

7,187

2,163

2,681

60

7,360

2,201

2,713

65

7,519

2,236

2,742

70

7,666

2,268

2,769

75

7,803

2,297

2,793

80

7,931

2,324

2,816

85

8,051

2,349

2,837

90

8,165

2,373

2,857

95

8,273

2,395

2,876

100

8,375

2,416

2,894