Статистический анализ и прогнозирование — страница 10

  • Просмотров 586
  • Скачиваний 9
  • Размер файла 173
    Кб

проведена на основе средних характеристик ряда: среднего уровня, среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста. Наиболее простым и известным является метод скользящих средних, осуществляющий механическое выравнивание временного ряда. Суть метода заключается в замене фактических уровней ряда расчетными средними, в которых погашаются колебания. Для целей краткосрочного прогнозирования также может использоваться

метод экспоненциального сглаживания. Средний уровень ряда на момент t равен линейной комбинации фактического уровня для этого же момента и среднего уровня прошлых и текущего наблюдений. где – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t; α – вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней; – фактический уровень динамического ряда в момент времени t; –экспоненциальная средняя

предыдущего периода. Экстраполяция тренда возможна, если найдена зависимость уровней ряда от фактора времени t, в этом случае зависимость имеет вид: . Модель стационарного процесса, выражающее значение показателя в виде линейной комбинации конечного числа предшествующих значений этого показателя и аддитивной случайной составляющей, называется моделью авторегрессии. , где α – константа, β – параметр уравнения, - случайная

компонента. Системно-структурные методы и модели В морфологическом анализе систематически исследуются все комбинации при проведении качественных изменений основных параметров концепции и посредством этого выявляются возможности новых комбинаций. Матричный подход используется для проверки согласования с различными горизонтально действующими факторами. Двумерные матрицы дают быстрый метод оценки первоочередности того

или иного из предполагаемых вариантов. Этому принципу соответствует распространенный в менеджменте метод SWOT анализа, т.е. учет слабых и сильных сторон объекта, угроз и преимуществ во внешней среде. К методам статистического моделирования относятся уравнения регрессии. Описывающие взаимосвязи временных рядов независимых признаков и результативных признаков. Прогнозные уровни рассчитываются посредством подстановки в

уравнение регрессии прогнозных значений признаков-факторов, которые могут быть получены, например, на основе экстраполяции. Инструментом прогнозирования, учитывающим требования системного подхода к объекту и его количественным характеристикам, являются эконометрические модели. Областью их приложений являются макроэкономические процессы на уровне национальной экономики, ее секторов и отраслей, экономики территорий. 2.2