Тема 10. Методы прогнозирования деятельности предприятий.

Изучая тему, студенты должны повторить соответствующий материал по дисциплине «Статистика», собрать материал для исследования рынка конкретного товара (собирать материал студенты начали с самых первых занятий по дисциплине).

Для анализа эффективности текущей и перспективной деятельно­сти предприятий студенты применяют методы динамики: рассчитывают показатели динамики, строят графическое изображение динамического процесса, находят тренд, на основании которого выполняется прогноз. Основные способы статистического выявления тренда заключается в укрупнении интервалов, сглаживании ряда с помощью скользящей средней и аналитическом выравнивании. В общем виде трендовая модель для отдельной цены или индекса цен может быть выражена как функция , где t - номер периода. Модель отражает не только направление изменения, но и его характер (ускорение, замедление), а также дает количественную оценку среднего изменения за период, определяемая как первая производная соответствующей функции. Для количественной оценки случайных колебаний используется известный коэффициент аппроксимации (Ка). Поскольку студенты выбирают различные товары и услуги для исследования, в т.ч. студенты исследуют рынок информационных технологий, то анализ цен в динамике является обязательным.

При наличии сезонности в характере изменения месячных уровней цен коэффициент аппроксимации оценит чисто случайные колебания, если трендовые значения не были освобождены от сезонной компоненты. В противном случае будет оценена совокупность случайных и сезонных колебаний. Самый простой случай для изучения сезонных колебаний - неизменность среднегодового уровня цен в течение исследуемого периода. Тогда остается устранить случайные колебания каждого месяца путем расчета среднего арифметического уровня цен за каждый месяц по совокупности лет и построить сезонную волну из индексов сезонности. Силу колеблемости цены за год из-за сезонного характера показывает коэффициент сезонности.

Определяемые в анализе цен (как динамических рядов) показатели изменения уровней, тренда, сезонной волны имеют широкое применение при прогнозировании, т.е. при получении статистической оценки возможной меры цены на будущее.

Составление надежных прогнозов динамики спроса и предложения товаров, цен является необходимым условием регулирования рыночных отношений. Важное значение при этом имеют статистические методы экстраполяции. Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. Основой прогнозирования является предположение, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, выступающего в качестве базы прогнозирования , сохраняется и в дальнейшем. Точность прогноза зависит от того, насколько обоснованными окажутся предположения о сохранении на будущее действия тех факторов, которые сформировали в базисном ряду динамики его основные компоненты. Важное значение при экстраполяции имеет продолжительность базисного ряда динамики и сроков прогнозирования.

Практика прогнозирования динамики различных явлений показала, что при экстраполяции следует брать те периоды базисного ряда динамики, которые составляют определенный этап в их развитии. Установление сроков прогнозирования зависит от задачи исследования. Но следует иметь в виду, что чем короче сроки упреждения прогноза, тем надежнее результаты экстраполяции.

Самым ответственным моментом анализа, завершающим всю проделанную работу, является интерпретация полученных показателей и параметров построенных моделей, а также выводы, которые необходимо сформулировать в итоге исследования.

Практическая работа состоит в решении задач. Самостоятельная работа, как результат изучения дисциплины – написание реферата. Темы рефератов приводятся.

Лекция 11, 12. Конспект, литература [1 - 6 ].

Практическое занятие 7. 8.