1. Метод экстраполяции.

Экстраполяция — нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса тенденций прошлого на будущее. Это наиболее часто используемый и сравнительно простой метод прогнозирования, ибо для его применения нужен минимум информа­ции - всего один динамический ряд прогнозируемого показателя, как правило, за 5-7 лет.

Выбор одной из разновидностей экстраполяции зависит от характера имеющегося динамического ряда.

1. Расчет прогноза по среднему уровню ряда применяется тогда, когда динамический ряд не имеет тенденции роста, снижения, и его колебания относительно невелики. В этом случае в качестве прогноза может быть использована средняя арифметическая показателей ряда, определяемая фор­мулой:

где y_i - элемент динамического ряда с индексом i;

п - число показателей динамического ряда.

При этом возможная средняя ошибка прогноза М рассчитывается по формуле

где - дисперсия;

п— число показателей в дисперсионном ряду.

2. Расчет прогноза по средним темпам роста (снижения) имеет смысл в том случае, когда динамическому ряду свойственна устойчивая тенденция к повышению или снижению. В этом случае предполагается, что каждый последующий показатель динамического ряда равен преды­дущему, умноженному на средний коэффициент темпов роста (снижения), который рассчитывается по формуле

где у_п- конечный показатель динамического ряда;

у₁ - начальный показатель динамического ряда;

п — количество показателей динамического ряда.

Далее на основе этого коэффициента можно вычислить прогноз по формуле

где к - время упреждения прогноза (число прогнозируемых интервалов времени).

3. Расчет прогноза путем выравнивания (сглаживания) ди­намического ряда также применяется при наличии устойчивой тенденции роста или снижения показателей динамического ряда. При этом тенденция развития прогнозируемого явления приблизительно описывается графиком какого-либо математического уравнения, а затем на основе подобранного уравнения рассчитывается про­гноз. Схематически эта процедура представлена на рис.

Здесь: у - значение показателей динамического ряда; у_пр - прогнозный показатель; t - порядковый номер показателя ди­намического ряда (время, например год, месяц и т. д.); начало и конец динамического ряда; - порядковый номер прогнозного показателя; К - время упреждения прогноза.

Достоинство метода экстраполяции - сравнительная несложность проделываемых расчетов и небольшой объем исходной информации, а недостаток состоит в том, что при его применении явление рассматривается только как функция времени, а влияние других факторов не учитывается, поэтому метод экстраполяции применим лишь для краткосрочного рыночного прогнозирования.

2. Метод экспертных оценок

Суть всех экспертных методов — сбор, обработка сведений от достаточно представительного числа экспертов. Эксперты (от лат. expertus— опытный) — это компетентные лица, обладающие знаниями и способные высказать аргументированное мнение по изучаемому явлению. Экспертиза — процедура получения оценок от экспертов. Объективная оценка изучаемого явления получается в ре­зультате обобщения субъективных мнений многих экспертов. Подготовка и проведение экспертизы осуществляется по программе, включающей этапы: определение цели и задач экспертизы; формирование экспертной группы; составление опросных листов; определение способа и процедуры опроса экспертов; проведение опроса; обработка и анализ информации, полученной от экспертов.

Опыт осуществления прогнозов рынка показывает, что наиболее эффективны два метода опроса экспертов и последующего обобщения их мнений:

а) индивидуальный метод, когда согласование оценок проводится в режиме, при котором каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем с помощью какого-либо приема эти оценки обобщаются в одну. Например, простейший способ получения подобной обобщенной оценки состоит в вычислении средней арифметиче­ской;

б) метод Дельфи. Этот метод обладает следующими основ­ными особенностями: на первом этапе каждый эксперт работает изолированно от других; опрос экспертов проводится в несколько туров; после каждого тура экспертов знакомят с оценками других экспертов и их средним значением при сохранении анонимности экспертов и по­дробной аргументации минимального и максимального значений оценок.

Решение о необходимости проведения последующих туров экспертизы и достоверности групповой оценки принимается, исходя из показателя согласованности мнений экспертов. В качестве такого показателя используется коэффициент вариации V, рассчитываемый по формуле:

где — среднее квадратическое отклонение оценок;

у_т - среднее значение оценки;

- индивидуальная оценка каждого эксперта;

п - число экспертов.

Если V>40 %, то это свидетельствует о больших колебаниях и ненадежности средней величины - у_т. При определении согласованности мнений экспертов Vснижают и, как правило, считают приемлемым значение коэффициента вариации, не превышающее 33%.