8. Статистическое прогнозирование динамических рядов

8.1. Сущность и виды статистических прогнозов

Прогноз представляет собой научно-обоснованное предположение о величине показателя в будущем и о способах достижения этого состояния. Прогноз необходимо отличать от экспертной оценки, предсказания, плана и гипотезы [6].

Система научных исследований количественного и качественного характера, направленных на выявление тенденций развития системы и на поиск оптимальных путей достижения целей этого развития, называется прогнозированием.

Горизонт прогнозирования (время упреждения) – это крайний срок, до которого прогноз действителен с заданной точностью или промежуток времени, на который рассчитывается прогноз.

Диапазоном осуществления прогноза (прогнозным размахом) называют интервал между максимальным и минимальным значениями осуществимости прогноза.

Ошибка прогноза трактуется как расхождение между фактически достигнутым и прогнозируемым значениями показателя.

Различают следующие виды прогнозов.

1. В зависимости от горизонта прогнозирования:

• оперативные (до одного месяца);

• краткосрочные (от нескольких месяцев до одного года);

• среднесрочные (от 1 до 5 лет);

• долгосрочные (от 5 до 20 лет);

• перспективные (более 20 лет).

2. По способу представления результатов:

• точечные (единственное значение);

• интервальные (с указанием доверительной вероятности).

3. В зависимости от объекта прогнозирования:

• экономические;

• социальные;

• экологические;

• маркетинговые и т.п.

4. По методикам разработки:

• активные, основанные на системе моделей экономической динамики, которая учитывает воздействие внешней среды на объект;

• пассивные, базирующиеся на изучении экономических процессов, обладающих большой степенью инерционности, например, демографических.

5. По степени формализации методов разработки прогнозов:

• неформализованные, т.е. качественные методы перспективного исследования систем (экспертные оценки, метод Дельфи, сценарии, синектика, морфологический анализ и т.п. [3,6]);

• формализованные (экстраполяция; прогнозирование на основе: экспоненциального сглаживания, модели авторегрессии, модели регрессии, систем эконометрических уравнений и т.п.).

6. По цели прогнозирования (по функциональному признаку):

• нормативные (целевые), предназначенные для указания возможных путей и сроков достижения заданного, желательного конечного состояния прогнозируемого объекта;

• поисковые (дескриптивные), которые не ориентируются на заданную цель, а рассматривают возможные направления будущего развития.

Для оценки качества прогнозов могут использоваться различные виды ошибок прогноза, которые также классифицируют в зависимости от различных признаков.

А. По способу расчета:

• абсолютные (обязательно именованные величины);

• относительные (безразмерные величины, либо могут быть выражены в процентах);

B. По причине возникновения:

• ошибки исходных данных (причины – неточность измерений; некачественность выборки, в т.ч. случайные ошибки [7], связанные с несоответствием эмпирического распределения теоретическому);

• ошибки, связанные с моделями прогноза, т.е. с несовершенством теоретических предположений и гипотез;

• ошибки согласования, обусловленные использованием статистических данных, рассчитанных по разным методикам;

• ошибки стратегии, возникающие по причине неправильного выбора оптимистических или пессимистических вариантов прогноза.