макроплан1

•+ методов экстраполяции:

•1. простая и наглядная процедура реализации;

•2. относительно невысокие затраты времени и средств на реализацию;

•3. возможность построения прогноза на небольшой статистической базе.

•Экстраполяция применяется, если соблюдаются 2 условия:

•1) есть основания предположить, что основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем;

•2) исследуемое явление развивается по траектории, которую можно описать математической функцией.

Рекомендация по применению экстраполяции:

•срок упреждения прогноза не должен превышать 1/3 базы прогноза.

•Период (срок) упреждения прогноза - это интервал времени, на который разрабатывается прогноз.

•База прогноза - это статистическая информация за ряд периодов, на основании которой разрабатывается прогноз.

•Построенные с помощью методов экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать как конечный этап процесса прогнозирования, наоборот, полученный показатель - это отправная точка, которую следует оценить и корректировать с помощью экспертов.

3.Разработка прогнозов методом скользящих средних.

•Одним из наиболее старых и широко известных методов сглаживания временных рядов является метод скользящих средних.

•Применяя этот метод, можно исключить случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов.

•Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения.

•Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени.

•Полученное значение относится к середине выбранного периода.

yt1 mt1 1n*( yt yt1),n 3

Недостатки мнк:

•1) изучаемый процесс исследователь пытается описать с помощью математического уравнения, поэтому прогноз будет точен для небольшого периода времени и уравнение регрессии следует пересчитывать по мере поступления новой информации;

•2) сложность подбора уравнения регрессии. Эта проблема разрешима при использовании типовых компьютерных программ, например, Excel, Statgraf.

•В основу построения прогноза закладываем уравнение регрессии – уравнение прямой.

•Yпрогн.=a*x+b