Принципы эконометрического анализа — страница 4

  • Просмотров 401
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 80
    Кб

экстраполяции часто производят серьезные содержательные ошибки. Классическим примером подобной ошибки в прогнозе является результат работы комиссии Форрестера, породивший "экологическое движение". Участники комиссии экстраполировали уравнение и пришли к выводу о конечности ресурсов Земли, массовом загрязнении всего всем и т.п. При этом, никто не поставил вопрос о роли технологических скачков и фазовых переходов в

развитии человеческой цивилизации. Другой пример: есть ряд авторов, утверждающих, что во Второй Мировой войне Советский Союз потерял не 20, а 50 миллионов человек, причем только убитыми. Используя стандартные статистические приемы, чтобы определить число раненых, искалеченных и пленных, получаем, что к концу войны страна имела отрицательную численность работоспособного населения. Что-то около минус сорока миллионов человек.

Экстраполяция трендов, как методика, имеет ряд встроенных проблем: Количественные данные могут быть неверными или ошибочно подобранными. Результаты экстраполяции могут легко быть неверно интерпретированы. Неспособность метода оценить движущие факторы изменений и эволюцию этих факторов. Качественные изменения могут оказывать серьезное влияние на количественные данные Могут быть не замечены качественные изменения. Оценки

границ экстраполяции могут базироваться на недостаточной информации. 4. Экстраполяция и ее использование в анализе Экстраполяция - это прогнозирование неизвестных значений путем продолжения функций за границы области известных значений [4, c.235]. Зачастую, прогностические модели используются для построения прогноза отклика для произвольных точек, которые не были включены в множество. Такого рода прогнозы называются

экстраполяцией. Нужно с большой осторожностью относиться к прогнозам, полученным с помощью прогностической модели для данных, лежащих на значительном расстоянии от множества. В таких областях предсказания становятся ненадежными. Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в

прогнозировании имеет в своей основе. предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих--регулярной и случайной: Считается, что регулярная составляющая f (a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев - времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта