Замечание 5. Существуют объективные взаимосвязи между числом оцениваемых коэффициентов тренда и длиной изучаемого ряда экономической динамики N, а также между параметром N и периодом упреждения L.
Число N должно в 3-4 раза превышать число оцениваемых коэффициентов тренда.
Должно выполняться условие: L ≤ N/3, т.е. длина периода упреждения (прогнозирования) не может превышать трети длины периода предыстории.
41
Программа STATISTICA
Таблица 8
Точечный прогноз и 95-процентный интервал прогноза прибыли фирмы на январь следующего года
Predicting Values for (new.sta) |
|
||
variable: VAR6 |
|
|
|
|
|
|
B-Weight |
|
B-Weight |
Value |
* Value |
VAR5 |
1,425175 |
13 |
18,52727 |
Intercpt |
|
|
6,619697 |
Predictd |
|
|
25,14697 |
-95,0%CL |
|
|
18,05408 |
+95,0%CL |
|
|
32,23986 |
42
Таблица 9
Точечный прогноз и 99-процентный интервал прогноза прибыли фирмы на январь следующего года
Predicting Values for (new.sta) |
|
|||
|
|
|
|
|
variable: VAR6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
B-Weight |
|
|
B-Weight |
Value |
* Value |
|
|
|
|
|
VAR5 |
|
1,425175 |
13 |
18,52727 |
|
|
|
|
|
Intercpt |
|
|
|
6,619697 |
Predictd |
|
|
|
25,14697 |
-99,0%CL |
|
|
|
15,05814 |
|
|
|
|
|
+99,0%CL |
|
|
35,2358 |
|
|
|
|
|
|
43
|
|
Рис. 10.7. - Фактические, выравненные по линейному |
|
|
|||||||||
|
тренду и прогнозные значения прибыли фирмы в январе |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
следующего года |
|
|
|
|
|
|||
|
40 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
грн. |
25 |
|
|
|
|
y = 1,4252x + 6,6197 |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
R2 = 0,5205 |
|
|
|
|
|
|||
тыс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Прибыль, |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
|
|
|
|
|
|
|
Месяцы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
44 |
Y
а0
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
X
Рис.8. Доверительные интервалы прогноза (заштрихованные вертикальные линии) для разных периодов упреждения
(L = 1, 2, 3)
45
Способы увеличения длины ряда динамики
Добавить |
Дезагрегировать |
|
более |
||
наблюдения |
||
ранние |
||
|
||
наблюдения |
|
46
7. Измерение и прогнозирование сезонных колебаний
Сезонность явление отрицательное.
Сезонные колебания могут наблюдаться:
-отрасль промышленности (производство холодильников, кондиционеров, резиновых сапог);
- строительство (бетонные конструкции) ;
- торговля (кондитерские изделия,
прохладительные напитки, мороженое, консервация продуктов);
- сельское хозяйство.
47
Чем чреваты сезонные колебания?
Сезонные подъемы и спады часто наносят ущерб экономике, вызывая неравномерное в течение года использование трудовых ресурсов и производственных мощностей, что нередко ведет к снижению производительности труда, повышению себестоимости продукции и т. п. Поэтому обычно стремятся уменьшить или смягчить сезонные колебания.
48
Определение основных понятий:
1.Сезонные колебания – это внутри- годичные колебания, имеющие более или менее регулярный, устойчивый характер.
2.Индекс сезонности – это процентное отношение фактического уровня за тот или иной месяц (квартал) к выровненному уровню за тот же период.
49
1. Индекс сезонности:
Iсезонности YYфактический *100 выровненный
Поскольку в каждом году сезонные колебания могут быть смешаны с чисто случайными, индексы сезонности исчисляют обычно за несколько лет и находят их среднюю величину
за одноименные месяцы.
2. Средний индекс сезонности: |
||||
|
|
|
I сезонности |
|
I сезонности |
||||
n |
||||
|
|
|
||
где n – количество лет. |
|
|||
50