Выводы:

Выполнив все необходимые расчёты и построив графические модели, получены практические навыки построения трендовых моделей и проведены на их основе прогнозные расчеты. В ходе работы было осуществлено прогнозирование для периодов упреждения (τ=1,2,3), рассчитана средняя процентная ошибка, средний квадрат ошибки, сравнительный показатель точности прогнозов, результаты вычислений представлены в таблицах и графическим методом.

Сравнив средние процентные ошибки и сравнимые показатели, полученные для 3-х трендовых моделей, можно предположить, что модель, представленная параболой вида yt =a₀ + a₁t + a₂t², даёт наиболее точные прогнозы. Эти заключения были сделаны на основе сравнения показателей точности и надёжности прогнозов, из которого видно, что =8974,5166 и К=1,00657 для параболы являются минимальными по сравнению со значениями для других функций. Показательменьшеше 10% и величина достоверности аппроксимации ^R2=0,9555 близка к 1, что даёт возможность говорить о высокой точности прогноза. Также из графика видно, что значения выбранного тренда ближе прилегают к заданным значениям уровней динамического ряда.

Таким образом, данная прогнозная модель является оптимальной для нашего динамического ряда, она даёт более точные прогнозные значения.