<<
>>

Экстраполяционные методы прогнозирования

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:

У(х) = /(а, х) + п(х).

Считается, что регулярная составляющая / (а,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 составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной осно­вой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, по­тому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей.

Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.

Случайная составляющая Г| (х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальней­шего определения точностных характеристик прогноза.

Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделе­ние наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Некоторые авторы объединяют эти методы в одну группу. Тем не менее сама по себе прогнозная экс­траполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к не­которому самостоятельному виду методов прогнозирования.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобно­му для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как на выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

<< | >>
Источник: Лисичкин В.А., Лисичкина М.В.. СТРАТЕГИЧЕСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ: — М.: Изд. центр ЕАОИ. — 329 с.. 2007

Еще по теме Экстраполяционные методы прогнозирования:

  1. § 4. Методы прогнозирования
  2. 36. Количественные методы прогнозирования
  3. 34. Качественные методы прогнозирования
  4. 2.3.2. Методы научно-технического прогнозирования
  5. 6.3. Методы государственного налогового планирования и прогнозирования
  6. 9.5. Методы прогнозирования валютного курса
  7. Алгоритм и методы социального прогнозирования
  8. 79 МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
  9. 4.5. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЫНКА
  10. Обзор методов прогнозирования и оценки спроса
  11. Глава 3. Прогнозирование конъюнктуры рыка, методы.
  12. Финансовое прогнозирование. Методы расчета финансовых показателей
  13. 11. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ЛОГИСТИКЕ
  14. 18.3. Методика прогнозирования
  15. 3.2. Методика прогнозирования
  16. 3.3. Финансовое прогнозирование
  17. 28. Прогнозирование в области финансового планирования
  18. 7.4. Бюджетное прогнозирование
  19. Бюджетное прогнозирование
  20. 71. Политическое прогнозирование и моделирование