5.2. Методы прогнозирования и их классификация

Методы прогнозирования – это совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа прошлых внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их изменений в рамках рассматриваемого явления вынести суждение относительно будущего развития объекта.

В настоящее время методов и приемов прогнозирования более 150. каждый из методов имеет свои особенности в зависимости от цели его использования и уровня проводимых исследований. Методы также различаются по научной обоснованности и назначению. Выбор метода прогнозирования осуществляется в соответствии с характером объекта и требований, предъявляемых к информационному обеспечению.

Основные методы:

• Методы экспертных оценок.

Они основаны на опросе экспертов – квалифицированных специалистов в той или иной области. Они помогают установить степень сложности и актуальности проблемы, определить цели, задачи, критерии, факторы и взаимосвязи между ними. Используются индивидуальные и коллективные методы. Индивидуальные методы состоят в том, что каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем каким-либо образом эти оценки объединяются в одну обобщенную. Групповые (коллективные) методы основаны на совместной работе экспертов и получении суммарной оценки от группы специалистов в целом.

Порядок построения прогнозов по методу экспертных оценок:

1. Формулировка цели прогноза, времени упреждения.

2. Формирование группы экспертов (компетентных, независимых, незаинтересованных, опытных, дававших правильны ответы в прошлом).

3. Организация проведения опроса, гарантирующего качественную работу экспертов.

4. Интеграция и обобщение мнения экспертов.

Метод экспертных оценок используется, как правило, при больших величинах времени упреждения, для прогнозирования отдаленного будущего.

• Экстраполяция.

5.3. Прогнозная статистическая экстраполяция

Экстраполяция – это наиболее распространенный метод краткосрочного прогнозирования. Это распространение прошлых и настоящих закономерностей на будущее.

Точность статистического прогноза тем выше, чем меньше срок учреждения и чем длиннее база прогноза, т.е. прошлый период, однородный по закономерностям развития.

Статистический прогноз методом экстраполяции основан на построении эконометрических моделей явлений, рассмотренных в предыдущих разделах.

5.4. Прогнозные модели технического анализа

Эти статические модели, используемые фундаментальным и техническим анализом, приспособленные для целей прогнозирования курсов валют, ценных бумаг, товаров (зерна, нефти, металлов, хлопка и других), то есть прогнозирования поведения различных рынков. Так как на этих рынках на величину курсов влияет большое число различных факторов, включая продавцов и покупателей. В основе прогнозирования поведения курсов на этих рынках лежат индикаторы продолжения тенденции и индикаторы разворота тенденции и выхода из бонового тренда-флэта.

К ним относятся:

• линии сопротивления и поддержки (линии, соединяющие ценовые минимумы и максимумы);

• классические фигуры разворота тренда (в частности, модель «голова-плечи» и другие);

• классические модели продолжения тенденции (например, треугольник, флаг, вымпел);

• трендовые индикаторы, основанные на скользящих средних. Они хорошо работают в пределах устойчивых трендов, но не работают во флэте (боковой тренд);

• осцилляторы – работают во флэте, но плохо работают на трендах. Они работают на основе дифференциаторов (ФВЧ), т.е. курс во время флэта дифференцируют и путем подбора нормированных коэффициентов фазового сдвига придают полученной кривой индикативный вид, то есть это производная цены по времени с некоторым временным сдвигом (это моментум, стохастик, %Д, т. е. дивергенция – конвергенция RSI и др.);

• японские свечи (насчитывают более чем двух вековую историю). Они используются как индикаторы продолжения, так и разворота тенденции.

С помощью таких методов в их комбинации происходит прогнозирование курсов.