Тема 5 методы прогнозирования динамики экономических процессов

5.1. Типы моделей динамики данных и методы прогнозирования

Для разработки прогнозов определенный интерес представляют данные о развитии объекта в течение времени. Задача состоит в изучении таких данных с последующим перенесении сложившейся тенденции на будущий период. Прогнозы, основанные на экстраполяции данных, считают развитие объекта инерционным, сохраняющим в будущем периоде траекторию движения.

Любая характеристика, которая собрана или зафиксирована через последовательные промежутки времени, называется временным или динамическим рядом. Выбор метода прогнозирования для временного ряда определяется типом моделей динамики данных.

Выделяют четыре основных типа моделей динамики данных:

Горизонтальная модель – имеет место, если наблюдения колеблются относительно постоянного уровня или среднего значения. В этом случае временной ряд называют стационарным. Внешние воздействия являются относительно постоянными. Прогнозирование включает использование его предыстории для оценки среднего значения, которое становится прогнозным значением. Для оценки будущей динамики могут быть использованы методы наивного прогнозирования, простого среднего, скользящего среднего, простое экспоненциальное сглаживание.

Трендовая модель – имеет место, если значения временного ряда возрастают или убывают в течение некоторого достаточно большого промежутка времени. Методы прогнозирования должны дать возможность выявить закономерность и рассчитать параметры средней теоретической линии развития объекта. Данная задача может быть решена методами прогнозной экстраполяции, для оценки одного будущего значения используют методы скользящей средней и линейного экспоненциального сглаживания.

Сезонная модель – имеет место, если на данные наблюдений влияют не только общие закономерности развития, но и сезонные факторы. В прогнозировании могут быть использованы модели с аддитивной и мультипликативной компонентой.

Циклическая модель – имеет место, если данные характеризуются подъемами и спадами, не имеющими фиксированного периода. Циклическая компонента обычно имеет причиной общие закономерности экономического развития (жизненный цикл продукции, деловой цикл, бизнес-цикл). Методы прогнозирования - классическое разложение, экономические индикаторы, эконометрические модели, многомерная регрессия.

В данной теме мы рассмотрим горизонтальную и трендовую модели.

5.2. Временной ряд. Виды временных рядов. Основные правила построения.

Временной ряд (динамический ряд) - это упорядоченная во времени совокупность измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта (Y_t), t - порядковый номер анализируемого периода.

Временные ряды отличаются от простых статистических выборок в фиксированный момент времени следующими признаками:

• последовательные во времени показатели временных рядов являются взаимозависимыми, особенно это относится к близко расположенным наблюдениям;

• в зависимости от момента наблюдения показатели временного ряда обладают разной информативностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени;

• с увеличением количества показателей временного ряда точность статистических характеристик не будет увеличиваться пропорционально числу наблюдений, а при появлении новых закономерностей развития он может даже уменьшаться.

Виды временных рядов

В зависимости от того отражают ли элементы временного ряда состояние объекта за определенный промежуток времени или фиксируют в строго установленные моменты различают интервальные и моментные ряды.

Интервальный ряд - это совокупность показателей, каждый из которых характеризует развитие объекта исследования за определенный период времени (год, квартал, месяц, сутки и т.п.).

Моментный временной ряд - это совокупность показателей, характеризующих состояние объекта на определенную дату. Например, на первое число каждого месяца, на первое января каждого года и т.п.

Временной ряд может задаваться в табличной или графической форме.

В зависимости от способа построения исследуемых характеристик возможно построение временных рядов, состоящих из абсолютных, относительных и средних величин. Относительные уровни временных рядов можно получить делением абсолютных или средних значений на один и тот же элемент ряда, принятый за базу. Возможно также получение относительных величин при сравнении каждого значения показателей временного ряда с предыдущим. Выбор вида ряда определяется задачами прогноза.

Основным правилом построения временных рядов является необходимость обеспечения сопоставимости отдельных показателей временного ряда. Для этого все элементы должны характеризовать изучаемое явление за равные промежутки времени или фиксировать состояние признака через равные интервалы. Каждое значение показателя во временном ряду необходимо рассчитывать по единой методике и выражать в одних и тех же единицах измерения. Количество измерений должно быть достаточно представительным, чтобы выявить устойчивую тенденцию. В то же время следует учитывать, что использование слишком большого количества ретроспективных значений может привести к преувеличению прошлых тенденций, нечувствительности тренда к переменам. Для построения экономического прогноза рекомендуется использовать от пяти до двадцати измерений исследуемой характеристики в ретроспективном периоде. Количество анализируемой информации зависит также от длины перспективного периода, то есть периода времени, на который Вы намереваетесь строить прогноз. Экстраполяция может дать хорошие результаты, если Ваши выводы о будущем развитии объекта прогнозирования основываются на информации о развитии исследуемого объекта за ретроспективный период в три раза превышающий период упреждения прогноза.