1Вопрос. Прогнозирование рынка грузовых перевозок рф и в мире. Основные характеристики временных рядов, формулы их расчетов.

(от греч. prognosls - знание наперед) - род предвидения, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения.

Прогноз - результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта и его среды в будущий период времени.

Признаки классификации прогнозов: Временной охват

- краткосрочный прогноз {от 1 мес. до 1 года)

- среднесуточный прогноз (от 1 до 3-5 лет)

- долгосрочный прогноз (свыше 3-5 лет)

Типы прогнозирования

- поисковые (способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: начинается с сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее)

- нормативные (предполагает определение общих целей и стратегически ориентиров на будущий период, оценку развития предприятия исходи из этих целей. Опирается на качественные методы исследования)

- основанные на творческом ведении (используют субъективные знания прогнозиста и его интуицию} Степень вероятности будущих событий

- вариантные (основываются на предположении о значительной неопределенности будущей среды, следовательно наличие нескольких вариантов развития)

- инвариантные (предполагают только 1 вариант развития будущих событий; возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды)

Способ построения результатов прогноза

- точечные (исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя)

- интервальные (имеет диапазон значений планируемого показателя)

Методы прогнозирования. Анализ временных рядов.

Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, что случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Данный метод оценки часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозировании структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями или потребности в кадрах. Метод бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности иди когда произошли значительные очевидные изменения.σσ

Временной ряд - это упорядоченная (по времени) последовательность знамений некоторой произвольной переменной величины. Каждое отдельное значение данной переменной называется отсчетом временного ряда. Тем самым, временной ряд существенным образом отличается от простой выборки данных.

Характеристики временных рядов. Для более подробного изучения временных рядов используются вероятностно-статистические модели. При этом временной ряд Х(t) рассматривается как случайный процесс (с дискретным временем). Основными характеристиками Х(t) являются

математическое ожидание Х(t), т.е. a(t)=MX(t)

дисперсия Х(t).т.е σ²(t)=DX(t)

я автокорреляционная функция временного ряда Х(t)

p(t,s)=

т.е. функция двух переменных равная коэффициенту корреляции между двумя значениями временного ряда X(t) и X(s).

Математическое ожидание - число, вокруг которого сосредоточены значения случайной величины. Математическое ожидание случайной величины X обозначается МХ. Дисперсия случайной

мличинй — мера разброса данной случайной величины, т. ее отклонения от математического ожидания. Последовательность коэффициентов корреляции Гк где К = 1,2,..., n, как функция интервала К между наблюдениями называется автокорреляционной функцией.

Абсолютный прирост- Yi-Yo

Кроста- Yi/Yo; Кприроста- Yi-Yo/Yo

Темп роста- Кприроста*100%; темп прироста- Темп роста-100