Прогнозирование экономических процессов
Элементы временного ряда
Классификация экономических прогнозов
Каким бы видом производства или бизнеса ни занималась организация, ей приходится планировать предпринимательскую деятельность на будущий период. При разработке краткосрочных и долгосрочных планов менеджеры вынуждены прогнозировать будущие значения таких важнейших показателей, как, например, объем продаж, издержки производства, ставки процента и т. д. Широкому внедрению методов прогнозирования способствовало развитие персональных компьютеров и статистических программных пакетов.
Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний системы в будущем и сроков достижения этих состояний, а процесс разработки прогнозов называют прогнозированием.
В зависимости от объектов прогнозирования прогнозы разделяют на научно-технические, экономические, социальные и т. д.
В зависимости от масштабности объекта прогнозирования экономические прогнозы охватывают все уровни: от прогнозов отдельных предприятий и производств (микроуровни) до прогнозов развития отрасли в масштабе страны (макроуровень) или закономерностей мирового масштаба (глобальный уровень).
Временем упреждения при прогнозировании называют отрезок времени от момента, для которого имеются последние данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз.
По длительности времени упреждения различают следующие виды прогнозов:
оперативные — с периодом упреждения до одного месяца;
краткосрочные — до одного года;
среднесрочные — от одного года до пяти лет;
долгосрочные — с периодом упреждения более пяти лет.
Наибольший практический интерес представляют оперативные и краткосрочные прогнозы.
Прогнозирование экономических процессов состоит из следующих этапов:
постановка задачи и сбор необходимой для прогнозирования информации;
первичная обработка исходной информации;
определение возможных моделей прогнозирования;
оценка параметров рассматриваемых моделей;
проверка адекватности выбранных моделей;
расчет характеристик моделей;
анализ полученных результатов прогноза.
Виды временных рядов
Происходящие в экономических системах процессы в основном проявляются как ряд расположенных в хронологическом порядке значений определенного показателя, который в своем изменении несет определенную информацию о динамике изучаемого явления.
Под
временным
рядом
(динамическим
рядом,
или
рядом
динамики)
в
экономике подразумевается последовательность
наблюдений
некоторого признака (случайной величины)
Y
в последовательные
моменты времени. Отдельные наблюдения
называются уровнями
ряда,
которые будем обозначать
,
где
— число
уровней.
Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы:
факторы, формирующие тенденцию ряда;
факторы, формирующие циклические колебания ряда,
случайные факторы.
При различных сочетаниях в изучаемом явлении или процессе этих факторов зависимость уровней ряда от времени может принимать различные формы.
Временные ряды бывают моментные, интервальные и производные. Моментные ряды характеризуют значения показателя на определенные моменты времени; пример такого ряда представлен в таблице.
Дата |
1.01.05 |
1.02.05 |
1.03.05 |
1.04.05 |
1.05.05 |
1.06.05 |
Численность работников |
185 |
189 |
197 |
199 |
203 |
215 |
Интервальные ряды характеризуют значения показателя за определенные интервалы времени.
Месяц |
Январь |
Февраль |
Март |
Апрель |
Май |
Июнь |
Фонд зарплаты, ден. ед. |
2510 |
2570 |
2590 |
2620 |
2660 |
2690 |
Производные ряды получаются из средних или относительных величин показателя.
Месяц |
Январь |
Февраль |
Март |
Апрель |
Май |
Июнь |
Средняя зарплата, р. |
5400 |
5440 |
5430 |
5510 |
5515 |
5580 |
Уровни ряда могут иметь детерминированные или случайные значения. Ряд последовательных данных о количестве дней в месяце, квартале, году являются примерами рядов с детерминированными значениями.
Прогнозированию подвергаются ряды со случайными значениями уровней. Каждый показатель таких рядов может иметь дискретную или непрерывную величину.