Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

Учреждение высшего профессионального образования

«Тульский Государственный университет»

Кафедра «Финансы и Менеджмент»

Контрольно-курсовая работа по дисциплине: «Прогнозирование и планирование»

Вариант №26

Выполнил ______________ ст. гр.730601 Кадырова Ш.Б.

^{(подпись) (группа, И.О. Фамилия)}

Проверила __________ доц.каф. ФиМ Макарова Н.Н.

^{(подпись) ( ученая степень, звание И.О. Фамилия)}

Тула 2013

Оглавление

Виды трендов и выбор метода прогнозирования 2

Метод экспоненциально - взвешенного среднего. 4

Оценки точности прогноза. 5

Границы прогноза. 6

Задание 1. 7

Задание 2. 15

Спрогнозированное значение экономического показателя в соответствии с заданием 2. 16

Виды трендов и выбор метода прогнозирования

Методы краткосрочного прогнозирования применяются в случаях, когда:

1. частота поступления данных за рассматриваемый период не более года (недельные, месячные, квартальные);

2. прогноз делается для конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени;

3. если прогноз составляется для конкретного товара или рыночного продукта в задачу прогнозирования также входят анализ спроса с целью выработки политики в области управления запасами и производством товара и анализ продаж с целью упорядочения торговых потоков и торговых операций.

Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от характера изменения экономического показателя с течением времени.

Если индивидуальные значения экономического показателя, меняясь со временем, не изменяют среднего значения на достаточно продолжительном отрезке времени, то такой показатель называют стационарным.

Для прогнозирования стационарных показателей используют методы скользящего среднего, экспоненциально-взвешенного среднего, адаптивной скорости реакции и другие. В нестационарных условиях среднее значение меняется со временем. Изменяющееся среднее значение принято называть трендом.

Тренды различаются по характеру и типу.

По характеру различают:

• Линейный тренд – среднее значение меняется со временем по линейной зависимости.

• Сезонный тренд – среднее значение изменяется циклически в соответствии с некоторым временным циклом.

• Смешанный сезонно-линейный тренд – комбинация линейного и сезонного тренда.

По типу выделяют:

• Аддитивный тренд: фактические значения показателя отклоняются от среднего в положительную или отрицательную сторону приблизительно на одинаковую величину.

• Мультипликативный тренд (тренд отношений): увеличение или уменьшение фактического значения показателя составляет приблизительно одинаковый процент относительно среднего, определяемого характером тренда.

Для прогнозирования показателей, изменяющихся в соответствии с линейно-аддитивным трендом, используют методы Холта, двойного сглаживания Брауна, адаптивного сглаживания Брауна и другие.

Если изменение показателя носит сезонный характер, то для его прогнозирования рекомендуется использовать сезонно-декомпозиционную модель Холта-Винтера.

Для выбора правильной прогностической модели проводят либо визуальный анализ данных, либо анализ автокорреляций. Суть визуального анализа заключается в экспертной оценке тренда показателя на основе возможностей зрения человека и его представлениях об изменении значения показателя в прошлом и будущем.