7.3. Формирование набора моделей прогнозирования

7.3.1. Методология экономического прогнозирования

Основная цель создания трендовых моделей экономической динамики – это сделать на их основе прогноз о развитии изучаемого процесса на предстоящий промежуток времени.

После того, как предварительный анализ информации убедил нас в том, что данные сопоставимы, однородны, аномальных наблюдений нет, число наблюдений достаточно для проявления тенденций, исследуемый процесс устойчив, а тенденция прослеживается отчётливо, можно приступить к подбору трендовых моделей и разработке прогноза.

Экономическое прогнозирование базируется на идее, что закономерность развития экономического процесса, действовавшая в прошлом (внутри ВР), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции (нахождение по ряду данных значений функции других её значений, находящихся вне этого ряда). Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективной, а в прошлое – ретроспективной.

Прогнозирование методом экстраполяции базируется на следующих предпосылках:

1. развитие исследуемого явления в целом следует описывать плавной кривой;

2. общая тенденция развития явлений в прошлом и в настоящем не должна претерпевать серьёзных изменений в будущем;

3. учет случайности позволяет оценить вероятность отклонения от закономерного развития.

Наиболее распространён метод экстраполяции на основе кривых роста экономической динамики.

7.3.2. Кривые роста и их выбор

Плавную кривую (гладкую функцию), аппроксимирующую ВР, принято называть кривой роста. Использование метода экстраполяции на основе кривых роста для прогнозирования базируется на двух предположениях:

• ВР экономического показателя действительно имеет тренд;

• общие условия, определяющие развитие показателя в прошлом, останутся без существенных изменений в течении периода упреждения.

Известно большое количество типов кривых роста для экономических процессов.

1. Полиноминальные кривые роста

– полином первой степени;

– полином второй степени;

– полином третьей степени и т.д.,

где a₁ – линейный прирост;

а₂ – ускорение роста;

а₃ – изменение ускорения роста.

Для полинома первой степени характерен постоянный закон роста и характеризуется первыми приростами:

Для полинома второй степени первые приросты представляют линейную зависимость:

вторые приросты – постоянная величина

.

Для полинома третьей степени первые приросты – полином второй степени; вторые приросты – полином первой степени; третьи приросты –постоянная величина и т.д.

Таким образом, можно сделать вывод, что от полинома высшей степени можно перейти к полиному более низкой степени посредством введения приростов. Кроме того, значения приростов любого порядка не зависят от значения самой функции , что позволяет прогнозировать процессы, развитие которых не зависит от достигнутого уровня.