5. Краткосрочное статистическое прогнозирование – простейшие методы.

Прогнозирование во всех науках производится на основе статистических методов. В настоящее время статистика разработала более 300 методов прогнозирования.

Простейшие методы прогнозирования основаны на инерционности социально-экономических явлений. Предполагается, что выявленная закономерность развития явления в прошлом сохранится некоторое время в будущем.

1. Прогнозирование (экстраполяция) на основе средних показателей динамики

– срок прогнозирования

1. Если выявлено равномерное развитие прогноза. Рекомендуется использовать средний абсолютный прирост

2. Рекомендуется, если выявлено ускоренное развитие в прошлом

2. Метод экстраполяции тренда - прогнозирование на основе трендовой модели

Все прогнозы имеют приближенный, вероятностный характер.

Результат экстраполяции прогнозируемых уровней обычно выражают не в виде точечных значений (оценок), а в виде интервальных оценок, т.е. необходимо определить доверительный интервал для прогноза

- Величина коэффициента доверия по распределению Стьюрдента

- Остаточное среднее квадратическое отклонение

n –число уровней ряда динамики

m – число параметров модели

n-m
2 3 4 5 6 7 8	4,30 3,18 2,78 2,57 2,45 2,36 2,31

Проверка адекватности производится по коэффициент детерминации, чем она больше, тем лучше.

6. Выявление и измерение периодических (сезонных) колебаний.

При проведении анализа распределения данных по месяцам или кварталам года часто обнаруживаются периодические колебания вызываемые сменой времен года. Такие колебания называются сезонными. В одни месяцы эта группа факторов увеличивает уровни ряда динамики, в другие – уменьшает. Сезонность следует изучать всегда по данным не менее чем за три-четыре года.

Статистика измеряет сезонность вычисляя индексы сезонности. Способ вычисления индекса сезонности зависит от характера общей тенденции.

1. Метод постоянной средней. Этот метод применяется если общая тенденция развития отсутствует вообще или слабо выражена.

Рабочая таблица №12

месяцы	Годы					,%
	2006	2007	2008	2009
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Итого:

m – число лет

n- число месяцев/кварталов

1. Для каждого месяца/квартала вычисляем уровень

2. Вычисляем средний уровень за весь изучаемый период

3. Для каждого месяца/квартала вычисляется индекс сезонности как процентное отношение средней за данный период к общей средней

4. Проверка правильности расчетов

5. Строится график сезонной волны и делаются выводы

Рис. Радиальная диаграмма

Годы и кварталы		t
2006 I II III IV
2007 I II III IV
2008 I II III IV
2009 I II III IV
Итого:

1. Выявляемая тенденция развития

2. Для каждого месяца/квартала вычисляется индекс сезонности как процент отношения фактических уровней к теоретическим

3. Вычисляются средние индексы сезонности за одноименные субпериоды (результат в таблице 13)

Рабочая таблица №13

Кварталы	Средние индексы сезонности, %
I II III IV
Итого:

4. Проверка правильности

5. График и выводы

В некоторых случаях целесообразно использовать гармонический анализ. Применяется ряд Фурье и трендовая модель имеет следующий вид:

; – параметры уравнения (тренда)

– показатель времени (12 точек окружности)

– порядковый номер гармонии