Нужна помощь в написании работы?

Представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

                                                                                       (9.2)

 - прогноз продаж на месяц t+1;

- продажи в месяц t (фактические данные);

 - прогноз продаж на месяц t;

а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

В прогнозировании методы экстраполяции трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

Методы регрессионного анализа

Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин. Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.

Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

-         наличие ежегодных данных по исследуемым показателям,

-         наличие одноразовых прогнозов, т.е. таких прогнозов, которые не поправляются с поступлением новых данных.

Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, имеющих сложную, многофакторную природу, таких как, объем инвестиций, прибыль, объемы продаж и др.

При нормативном методе прогнозирования определяются пути и сроки достижения возможных состояний явления, принимаемых в качестве цели. Речь идет о прогнозировании достижения желательных состояний явления на основе заранее заданных норм, идеалов, стимулов и целей. Такой прогноз отвечает на вопрос: какими путями можно достичь желаемого? Нормативный метод чаще применяется для программных или целевых прогнозов. Используются как количественное выражение норматива, так и определенная шкала возможностей оценочной функции

В случае использования количественного выражения, например физиологических и рациональных норм потребления отдельных продовольственных и непродовольственных товаров, разработанных специалистами для различных групп населения, можно определить уровень потребления этих товаров на годы, предшествующие достижению указанной нормы. Такие расчеты называют интерполяцией. Интерполяция — это способ вычисления показателей, недостающих в динамическом ряду явления, на основе установленной взаимосвязи. Принимая фактическое значение показателя и значение его нормативов за крайние члены динамического ряда, можно определить величины значений внутри этого ряда. Поэтому интерполяцию считают нормативным методом. Ранее приведенная формула (4), используемая в экстраполяции, может применяться в интерполяции, где уп будет характеризовать уже не фактические данные, а норматив показателя.

В случае использования в нормативном методе шкалы (поля, спектра) возможностей оценочной функции, т. е. функции распределения предпочтительности, указывают примерно следующую градацию: нежелательно — менее желательно — более желательно — наиболее желательно — оптимально (норматив).

Нормативный метод прогнозирования помогает выработать рекомендации по повышению уровня объективности, следовательно, эффективности решений.

Моделирование, пожалуй, самый сложный метод прогнозирования. Математическое моделирование означает описание экономического явления посредством математических формул, уравнений и неравенств. Математической аппарат должен достаточно точно отражать прогнозный фон, хотя полностью отразить всю глубину и сложность прогнозируемого объекта довольно трудно. Термин "модель" образован от латинского слова modelus, что означает "мера". Поэтому моделирование правильнее было бы считать не методом прогнозирования, а методом изучения аналогичного явления на модели.

В широком смысле моделями называются заместители объекта исследования, находящиеся с ним в таком сходстве, которое позволяет получить новое знание об объекте. Модель следует рассматривать как математическое описание объекта. В этом случае модель определяется как явление (предмет, установка), которое находиться в некотором соответствии с изучаемым объектом и может его замещать в процессе исследования, представляя информацию об объекте.

При более узком понимании модели она рассматривается как объект прогнозирования, ее исследование позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и путях достижения этих состояний. В этом случае целью прогнозной модели является получение информации не об объекте вообще, а только о его будущих состояниях. Тогда при построении модели бывает невозможно провести прямую проверку ее соответствия объекту, так как модель представляет собой только его будущее состояние, а сам объект в настоящее время может отсутствовать или иметь иное существование.

Модели могут быть материальными и идеальными.

В экономике используются идеальные модели. Наиболее совершенной идеальной моделью количественного описания социально-экономического (экономического) явления является математическая модель,  использующая числа,  формулы, уравнения, алгоритмы или графическое представление. С помощью экономических моделей определяют:

-         зависимость между различными экономическими показателями;

-         различного рода ограничения, накладываемые на показатели;

-         критерии,  позволяющие  оптимизировать  процесс.

Содержательное описание объекта может быть представлено в виде его формализованной схемы, которая указывает, какие параметры и исходную информацию нужно собрать, чтобы вычислить искомые величины. Математическая модель в отличие от формализованной схемы содержит конкретные числовые данные, характеризующие объект Разработка математической модели во многом зависит от представления прогнозиста о сущности моделируемого процесса. На основе своих представлений он выдвигает рабочую гипотезу, с помощью которой создается аналитическая запись модели в виде формул, уравнений и неравенств. В результате решения системы уравнений получают конкретные параметры функции, которыми описывается изменение искомых переменных величин во времени.

Порядок и последовательность работы как элемент организации прогнозирования определяется в зависимости от применяемого метода прогнозирования. Обычно эта работа выполняется в несколько этапов.

1-й этап — прогнозная ретроспекция, т. е. установление объекта прогнозирования и прогнозного фона. Работа на первом этапе выполняется в такой последовательности:

-         формирование описания объекта в прошлом, что включает предпрогнозный анализ объекта, оценку его параметров, их значимости и взаимных связей,

-         определение и оценка источников информации, порядка и организации работы с ними, сбор и размещение ретроспективной информации;

-         постановка задач исследования.

Выполняя задачи прогнозной ретроспекции, прогнозисты исследуют историю развития объекта и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

2-й этап — прогнозный диагноз, в ходе которого исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и выбора моделей и методов прогнозирования. Работа выполняется в такой последовательности:

-         разработка  модели  объекта  прогноза,  в том числе формализованное описание  объекта,  проверка  степени адекватности  модели  объекту;

-         выбор методов прогнозирования (основного и вспомогательных), разработка алгоритма и рабочих программ.

3-й этап — протекция, т. е. процесс обширной разработки прогноза, в том числе: 1) расчет прогнозируемых параметров на заданный период упреждения; 2) синтез отдельных составляющих прогноза.

4-й этап — оценка прогноза, в том числе его верификация, т. е. определение степени достоверности, точности и обоснованности.

В ходе проспекции и оценки на основании предыдущих этапов решаются задачи прогноза и его оценка.

Указанная этапность является примерной и зависит от основного метода прогнозирования.

Результаты прогноза оформляются в виде справки, доклада или иного материала и представляются заказчику.

В прогнозировании может быть указана величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта, которая называется ошибкой прогноза, которая рассчитывается по формуле:

; .                     (9.3)

Источники ошибок в прогнозировании

Основными источниками могут быть:

1. Простое перенесение (экстраполяция) данных из прошлого в будущее (например, отсутствие у фирмы иных вариантов прогноза, кроме 10% роста продаж).

2. Невозможность точно определить вероятность события и его воздействия на исследуемый объект.

3. Непредвиденные трудности (разрушительные события), влияющие на осуществление плана, например, внезапное увольнение начальника отдела сбыта.

Ошибки первой категории могут быть сужены путем применения методов регрессионного анализа, криволинейного сглаживания и других техник.

Ошибки второй категории частично могут быть преодолены при помощи метода Дельфи, сценариев, моделей, анализа модели жизненного цикла.

В целом точность прогнозирования повышается по мере накопления опыта прогнозирования и отработки его методов.

Объекты прогнозирования

Изучение общества как социального организма, его состояний и процессов, тенденций и перспектив развития является очень важной частью экономического развития страны. Для прогнозов характерны следующие группы показателей:

-         прогнозирование социально-экономических показателей (население, денежные доходы населения, уровень жизни населения);

-         прогнозирование спроса (эластичный или неэластичный спрос, вкус, число покупателей, цены, потребительские ожидания);

-         прогнозирование сбыта (продаж) продукции (состояние рабочей силы и ее квалификация, тенденции данного товарного рынка, конкурентов);

-         прогнозирование инвестиций (поток денежной наличности, нормы рентабельности капитала);

-         прогнозирование хозяйственного риска.

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость
Поделись с друзьями