Zakalinska_K_O_Modeli_i_metodi_Lektsiyi_2012

3)коефіцієнт прибутку залишається незмінним.

Проте ці допущення матимуть місце не завжди, тому приведена вище формула не завжди дає надійні результати і тому її використовують для отримання приблизного прогнозу фінансових потреб і для перевірки результатів методу проектованого фінансового звіту.

5. ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗУВАННЯ.

Помилка прогнозу - це різниця між прогнозними і фактичними значеннями. Незалежно від використовуваної моделі важливо оцінити її ефективність з точки зору точності і в ідеалі помилки прогнозу мають бути зведені до мінімуму.

Точність і перевірка прогнозів - важливий аспект прогнозування. Прогнозування майбутніх значень на регулярній основі зутруднено із-за складної природи змінних.

З урахуванням цього необхідно включити в прогноз показник можливого відхилення значення змінної. Необхідність вибору еталону точності визначається:

різними показниками отримуваних прогнозів;

потребою мати в прогнозі декілька показників;

важливістю контролю помилок прогнозу (в порівнянні з еталоном). Помилка (П) в прогнозі означає різницю між фактичним і спрогнозованим

значеннями:

П = ФЗ - ПГ

де ФЗ - фактичне значення; ПГ - прогноз.

Помилка позитивна, якщо прогноз занижений, і негативна, якщо він завищений.

Визначити помилку у вичисленому значенні прогнозу неможливо, оскільки невідоме його істинне значення. Але існує вірогідність того, що помилка вичисленого прогнозу не перевищить деяку величину або максимальну помилку прогнозу, яку можна чекати із заданою вірогідністю :

математичне очікування (МО)

МО = Σ|ДЗ - ПГ|/n,

де ДЗ - дійсне значення;середнє квадратичне відхилення

СКО = Σ(ДЗ - ПГ) 2/(n - 1).

Точність прогнозу однозначно залежить від використовуваної моделі. Але при складанні того або іншого прогнозу допустима лише одна модель. Можливо, що в деяких випадках декілька різних моделей дадуть відносно надійні оцінки. У будь-якій моделі прогнозування основним елементом є тренд. Іншими елементами моделі прогнозування є сезонні і циклічні коливання, які неможливо передбачити в певний час.

Поєднання цих елементів також є важливою частиною моделі. Дуже важливо вибрати найбільш відповідний метод прогнозування.

10

Перш ніж використовувати модель для складання реальних прогнозів, її необхідно перевірити на об'єктивність, для того щоб забезпечити точність прогнозів. Цього можна досягти декількома способами :

I. визначити на основі яких історичних даних створюється модель, потім фактичні дані порівняти з відповідними оцінками, отриманими за допомогою цієї моделі. Розбіжності між двома значеннями покажуть, як модель виявить себе при визначенні майбутніх значень. Але при цьому існує вірогідність того, що міра точності прогнозування буде спотвореною, оскільки модель в середині діапазону даних виявить себе краще, ніж на тимчасових періодах за межами діапазону;

II. результати моделі порівняти з фактичними значеннями, коли ті проявляються. Після отримання фактичних даних можна перевірити точність моделі. Недоліком цього підходу є те, що перевірка моделі може зайняти багато часу;

III. щоб врахувати недоліки, описані в перших двох пунктах, необхідно розрахувати модель прогнозування виходячи з обмеженого набору історичних даних. Така перевірка реальніша, оскільки вона фактично моделює прогнозовану ситуацію. Недолік цього методу полягає в тому, що самі останні, значить, і найбільш значущі показники виключені з процесу формування витікаючої моделі.

Після перевірки такої моделі для скорочення очікуваних помилок необхідно вносити зміни у вже існуючу модель. Такі зміни вносяться протягом всього часу, поки модель використовується в реальному житті.

І, безумовно, модель необхідно уточнювати при зміні обставин. Зміни можна вносити безперервно в ті показники, які торкаються тренду, сезонних і циклічних коливань, а також будь-якого використовуваного причинно - слідчого відношення. Ці зміни потім перевіряються за допомогою вже описаних методів. Процес оформлення моделі включає декілька етапів: збір даних, розробку витікаючої моделі, перевірку, уточнення - і знову усе спочатку на основі безперервного збору додаткових даних з метою забезпечення надійності моделі в якості джерела прогнозної інформації.

На практиці точність прогнозних значень залежить від ряду зовнішніх чинників і непередбачених обставин.

Часто ці чинники неможливо передбачити, тому вони не включаються в модель прогнозування. Але якщо на підприємстві користуються методами прогнозування, то вони повинні знати важливість цих додаткових чинників.

11