- •Псковский государственный
- •1. Основные понятия, классификация
- •1. Основные понятия, классификация прогнозов и планов
- •2. Методы прогнозирования
- •2.1. Экспертные методы прогнозирования
- •2.1.1. Методы индивидуальных экспертных оценок
- •Результаты экспертной оценки
- •2.1.2. Методы коллективных экспертных оценок
- •2.1.3. Метод построения прогнозного сценария
- •2.1.4. Метод морфологического анализа
- •Морфологический анализ упаковки молочной продукции
- •2.1.5. Метод прогнозирования по аналогии
- •Методы прогнозной экстраполяции
- •Экстраполяция по темпу роста
- •Объем продаж автомобилей фирмой «Шумахер»
- •Экстраполяция по темпу прироста
- •2.2.3. Аппроксимация динамического ряда аналитическими функциями
- •Расчет эмпирических коэффициентов линейной функции
- •2.2.4. Адаптивные методы прогнозирования
- •2.3. Методы моделирования
- •2.3.1. Экономико-статистические модели
- •2.3.2 Структурное (эконометрическое) моделирование
- •2.3.3. Оптимизационные модели
- •2.3.4. Имитационные модели
- •2.3.5. Модели теории игр
- •2.4. Оценка качества прогнозов
- •3. Методы планирования
- •3.1 Нормативный метод
- •3.1.1. Метод научного обоснования нормы
- •Объемы реализации хлеба в течение недели
- •Вероятность
- •3.1.2. Аналитически-расчётный метод определения нормы
- •3.1.3. Аналитическо-исследовательский метод определения нормы
- •3.1.4. Отчётно-статистический метод определения нормы
- •3.2. Программно-целевой метод
- •3.3. Балансовый метод планирования
- •Информационная модель межотраслевого баланса в стоимостном выражении
- •Информационная модель межотраслевого баланса в натуральном выражении
- •Баланс экономики страны в натуральном выражении, усл. Единицы
- •3.4. Графический метод планирования
- •Литература
- •Приложение Значение функции Лапласа:
- •Стрикунов Александр Владимирович
2.2.4. Адаптивные методы прогнозирования
Адаптивные методы позволяют строить описание процессов с учетом различной ценности членов динамического ряда, при этом влияние более поздних членов динамического ряда на дальнейшее развитие процесса учитывается с большим весом, чем более ранних. В связи с этим, появляется возможность более оперативно реагировать на изменяющуюся обстановку и давать на ближайшую перспективу более точные прогнозы.
Наиболее известным и рациональным адаптивным методом является метод гармонических весов. Для осуществления прогноза методом гармонических весов исходный динамический ряд разбивается на фазы (части). Рассмотрим процедуру прогнозирования данным методом на примере из параграфа 2.2.1.:
Год Номер п/п, Объем продаж
2001 1 1280I – фаза
2002 2 1350II – фаза
2003 3 1480III – фаза .
2004 4 1550
2005 5 1660
Каждую фазу аппроксимируем линейной функцией . Для первой фазы функция имеет вид:
,
для второй ,
для третьей .
При имеем:
.
При :
, ,
.
При :
, ,.
.
При :
, .
.
При :
.
Рассчитаем приросты по формуле:
.
, .
Рассчитаем гармонические веса. Если самая ранняя информация имеет вес: , то вес информации, относящийся к следующему моменту времени, равен:
т.е. .
Для нашего примера:
; .
Чтобы получить гармонические коэффициенты, удовлетворяющие условию , необходимо гармонические веса разделить на :
; .
Средний прирост:
Прогноз на 2006 год:
Чтобы избежать столь сложных расчетов часто весовые коэффициенты назначаются экспертным путём, например: ;;;. Приросты рассчитываются по формуле:. В нашем примере:
;
;
;
.
Средний прирост:
.
Прогноз на 2006 год:
2.3. Методы моделирования
В настоящее время моделирование считается наиболее эффективным методом прогнозирования. Алгоритм построения экономико-математической модели включает следующие этапы:
формулировка цели прогнозного исследования;
выделение в объекте прогнозирования структурных элементов, оказывающих влияние на характер и динамику его развития;
выявление внешних факторов, влияющих на развитие объекта прогнозирования;
логическое описание взаимосвязей между элементами объекта прогнозирования, внешними и результирующими факторами (построение информационной модели);
формализация (математическое описание) взаимосвязей между элементами объекта прогнозирования, внешними и результирующими факторами (показателями);
проведение расчетов, корректировка и уточнение модели.
Экономико-математические модели имеют следующие преимущества:
возможность отражения многосторонних связей между результирующими и влияющими факторами;
возможность использования экономико-математических моделей при управлении экономическими процессами и при поиске наиболее эффективных (оптимальных) управленческих решений.
В соответствии с математической формой построения выделяют следующие типы экономико-математических моделей:
экономико-статистические;
структурные;
оптимизационные;
имитационные и др.