Прогнозирование и интерполяция

Выявление основной тенденции развития динамических рядов

Существует два подхода: механическое и аналитическое выравнивание.

Механическое выравнивание:

– Выявление основной тенденции может быть осуществлено графически.

– Способ укрупнения интервалов.

– Метод скользящей средней.

Рассмотрим подробнее последний метод. Итак, смысл аналитического выравнивания методом скользящей средней состоит в том, что он позволяет сглаживать случайные колебания в уровнях развития явления во времени. Поэтому период охватываемой средней постоянно меняется.

Период осреднения как правило выбирается равным временному периоду, в течение которого начинается и заканчивается цикл развития какого-либо явления.

Пример расчета пятилетней скользящей средней:

Год	у	Скользящая средняя
	10,9	–
	9,7	–
	13,1	11,40
	11,1	11,98
	12,2	12,78
	13,8	12,82
	13,7	13,26
	13,3	13,24
	12,8	–
	12,6	–

У этого метода есть ряд недостатков:

– в зависимости от периода осреднения мы теряем 1, 2, 3 и более уровней ряда;

– подсчитанные нами показатели не относятся ни к какому конкретному периоду времени.

Из-за этого не представляется возможным осуществлять прогнозирование развития изучаемых явлений.

Скользящая средняя может быть рассчитана и как взвешенная.

Методы аналитического выравнивания

Это наиболее эффективные методы выравнивания. Имеют конечный вид функции времени (уравнения времени). Возможно выравнивание по прямой, по гиперболе, по параболе 2-го или 3-го порядка.

Задача состоит в том, чтобы подобрать для конкретного ряда динамики такую логарифмическую кривую, которая бы наиболее точно отображала черты фактической динамики. Решение этой задачи часто связано с методом наименьших квадратов, т.к. наилучшим считается такое приближение выровненных данных к эмпирическим, при которых сумма квадратов их отклонений является минимальной:

Техника аналитического выравнивания по прямой имеет наиболее простое выражение.

Система уравнений упрощается, если значение подобрать таким образом, чтобы
т.е. перенести начало отсчета в середину рассматриваемого периода.

Годы	Cтудентов	t	t^2	yt	yt
	98,4	-4		-393,6	94,8
	97,9	-3		-293,7	96,0
	97,2	-2		-194,7	97,2
	95,7	-1		-95,7	98,4
	95,0				99,6
	99,2			99,2	100,6
	102,4			204,8	102,0
	104,0			312,0	103,2
	106,2			424,8	104,4
	896,0			73,4	896,4

Прогнозирование (экстраполяция) – это определение будущих размеров экономического явления.

Интерполяция – это определение недостающих показателей уровней ряда.

Наиболее простым методом прогнозирования является расчет средних характеристик роста (средний абсолютный прирост, средний темп роста и т.д.) и перенесение их на будущие даты. Прогнозирование на основе аналитического выравнивания является наиболее распространенным методом.

Дата добавления: 2014-10-15