Тема 5. Кількісні методи прогнозування

 

1. Кількісні методи прогнозування. Екстраполяція як інструмент прогнозування

2. Основні засади прогнозування на базі рядів динаміки

3. Екстраполяція на основі аналітичних показників рядів динаміки

4. Вибір оптимального варіанту прогнозу методом “ex-post прогноз”

 

1. Кількісні методи прогнозування. Екстраполяція як інструмент прогнозування

Як уже було зазначено раніше, визначальною рисою кількісних (формалізованих) методів прогнозування є використання при їх побудові формалізованих процедур (які, як правило, містять у своїй основі той чи інший математичний апарат). Це означає, що маючи заданий набір статистичних даних щодо динаміки процесу, шляхом застосування певного математичного апарату, покладеного в основу обраного методу прогнозування, можна отримати прогноз майбутнього стану цього процесу. Причому результат не залежатиме від думки та особистих якостей конкретного дослідника, від його суб’єктивного очікування. Іншими словами, при використанні цих методів припускають існування деяких правил, що можуть бути формально описані (наприклад, у вигляді певного алгоритму), знаючи які можна на основі статистичних даних про минулий розвиток процесу досить точно спрогнозувати його майбутній стан. Щоб визначити таке правило, треба лише виявити, що саме впливає на зміну динаміки досліджуваного процесу.

Кількісні методи є одними з найбільш розроблених і найчастіше використовуваних методів прогнозування, навіть незважаючи на те, що вони не мають механічного і тісного зв’язку з економічною теорією.

Основний інструмент кількісних методів прогнозування – екстраполяція. Суть прогнозної екстраполяції полягає у поширенні закономірностей, зв’язків і відношень, виявлених у певному минулому періоді, за його межі. Робиться припущення, що ці зв’язки є достатньо стійкі в часі, і при відсутності різких змін в найближчому майбутньому вони також залишаться у силі.

Залежно від гіпотез щодо механізму формування і подальшого розвитку процесу використовуються різні методи прогнозної екстраполяції. Їх можна об’єднати у дві групи:

- екстраполяція закономірностей розвитку – тенденцій і коливань;

- екстраполяція причинно-наслідкового механізму формування процесу – багатофакторне прогнозування (або моделювання).

Ці методи розрізняються за способом опису об’єкта прогнозування.

Під тенденцією розуміють деякі загальні напрямки розвитку процесу (явища), довгострокову закономірність. Екстраполяція закономірностей розвитку ґрунтується на вивченні передісторії процесу, на виявленні загальних і усталених тенденцій, траєкторії їх зміни в часі. Закономірності розвитку процесу розглядають лише як функцію часу. При цьому не виявляються стійкі взаємозв’язки прогнозованого процесу з іншими економічними явищами, його внутрішня структура, не відокремлюються причини, які змушують його змінюватися. Вважається, що все це акумулює у собі один показник – час. Методи прогнозування, побудовані на такому підході, стають більш мобільними, оскільки не треба додатково займатися вивченням цілої структури та її елементів (а значить, менше шансів для помилки прогнозу через невірно визначені фактори чи їх зв’язок). Інформаційною базою прогнозування тенденцій слугують одномірні динамічні ряди. Типовими прикладами в цій частині є методи екстраполяції трендів, адаптивні прогнози та ін.

При багатофакторному прогнозуванні процес розглядається як функція певної множини факторів, вплив яких аналізується одночасно або з деяким зміщенням. Як випливає з назви, специфіка методів побудови прогнозу цієї групи полягає в тому, що для опису (і відповідно передбачення) поведінки прогнозованого процесу використовуються знання про поведінку інших змінних, факторів, які суттєво на нього впливають і тому у значній мірі визначають його зміни. Іншими словами, саме зміни факторів пояснюють зміни, що відбувалися у розвитку досліджуваного процесу. Тому часто в літературі фактори називають пояснюючими змінними, а досліджуваний процес – пояснювальною змінною. Інформаційною базою багатофакторного прогнозування виступає система взаємозв’язаних динамічних рядів. Типовим прикладом факторних прогнозів, які широко використовуються на практиці, є прогнози за регресійними моделями.

Методи прогнозування на основі екстраполяції широко використовуються в управлінні виробництвом, оскільки мають ряд переваг, до яких слід віднести:

- потреба у відносно невеликому масиві легко доступної інформації;

- достатньо простий апарат дослідження, що привертає до нього широке коло спеціалістів;

- швидкість виконання розрахунків в оперативному режимі;

- можливість використання для виконання розрахунків портативних і нескладних обчислювальних засобів;

- відсутність значних вимог до прогнозистів, яким достатньо мати лише базові навички;

- досить висока точність результатів, особливо для короткострокового прогнозування;

- результати прогнозування мало залежать від суб’єктивних міркувань прогнозиста.

Разом з тим, оскільки методи екстраполяції виходять з минулого, їм притаманні певні недоліки:

- вони дають позитивні результати лише при прогнозуванні найближчої перспективи і їх дієвість обмежується, як правило, періодом до 3-х років (рідко 5-7 років);

- ці методи не можуть бути використані за відсутності ретроспективних даних (наприклад, для нового продукту чи нових видів обладнання);

- їм притаманна сильна схильність до проекції у майбутнє старих схем;

- аналіз часових рядів, як правило, не враховує випадкових чинників, що впливають на процес, а дає лише імовірнісну базу для аналізу.