Метод аналізу екстраполяції. - Механізми прогнозування попиту на продукцію суб'єктів господарювання вугільної галузі в процесі реструктурізації
Дана група методів є однією з найбільш поширених в системі прогнозування економічних явищ, зокрема і перспективного попиту на продукцію вугільної промисловості. Суть методу екстраполяції полягає у перенесені минулих і сьогоднішніх закономірностей, взаємозв'язків на майбутні періоди. Він дає можливість показати яких результатів можна досягти в майбутньому, якщо рухатися з тією ж швидкістю і з тим же прискоренням [1, с. 175]. При чому, за умови використання цього методу, необхідною умовою для отримання якісних результатів прогнозування попиту є стабільність основних факторів і тенденцій минулих років, яка зберігається на період прогнозу.
Таким чином важливою передумовою застосування даного методу є наявність тренду, тобто тенденції ряду динаміки, що характеризує основну закономірність руху в часі. Тому першим етапом буде перевірка гіпотези про наявність тренду. Одним серед найпоширеніших і найпростіших способів такої перевірки, є метод, що базується на порівнянні середніх рівнів ряду. Тобто, спочатку часовий ряд розбивається на дві приблизно однакові частини, після чого для кожної з них визначається середня. Якщо отримані середні суттєво відрізняються між собою, то тренд існує, якщо різниця є незначною - тренд не існує.
Крім того, з метою забезпечення реальності прогнозу слід пам'ятати загальне емпіричне правило, суть якого полягає в тому, що термін прогнозування не повинен перевищувати третьої частини довжини бази прогнозу, тобто наявного часового ряду. Так наприклад, для прогнозу на 5 років необхідно мати дані хоча би за 15 років. Відповідно чим більша база прогнозу і менший період прогнозу, тим надійнішими будуть його результати.
Для визначення перспективного попиту на продукцію вугільної промисловості регіону можливе використання наступних методів екстраполяції:
Засновані на середньому абсолютному прирості. Використовується за умови, що загальна тенденція є лінійною. Для визначення показників попиту (наприклад обсягів збуту) на наступний період використовується формула:
,
Де, - середній абсолютний приріст,
УN - кінцевий показник у ряді динаміки,
У1 - початковий показник у ряді динаміки,
П - кількість показників у ряді динаміки,
УN+1 - показник на прогнозований період.
Заснований на середніх темпах зростання. Екстраполяція за цим методом може здійснюватися, якщо тенденція ряду динаміки буде представлена показниковою (експоненційною) функцією. Для обрахунку перспективних показників використовується наступна формула:
,
Де - середній темп зростання.
Метод згладжування за експонентою. Автором цього методу є англійський вчений Р. Г.Браун. Цей метод дозволяє побудувати модель, яка враховує різну інформаційну цінність членів динамічного ряду розглянемо розрахунок перспективного обсягу збуту, як показник попиту. В даному випадку основою прогнозу є середньозважене значення обсягу збуту продукцію вугільної промисловості регіону за певну кількість попередніх періодів.
Де, - обсяг збуту, що прогнозується на перспективу,
А - коефіцієнт згладжування (0<а< 1) -- вага t-го значення ряду динаміки,
- обсяг збуту в періоді (t-1),
- згладжений обсяг збуту.
Для кожного конкретного продукту вугільної промисловості необхідно визначити рівень згладженого обсягу збуту і коефіцієнт згладжування. Рівнем згладженого обсягу збуту може бути середнє значення обсягу збуту за кілька останніх років чи місяців. Коефіцієнт згладжування розраховується за формулою:
Де, т - число рівнів, що входять в інтервал згладжування.
Таким чином, величина т, відповідно і а визначаються емпірично.
Також коефіцієнт згладжування може бути отриманий шляхом аналізу різних його значень (методом проб), доки не буде віднайдено значення, що найбільше відповідає обсягу збуту за минулий період. Тому автор даного методу рекомендує брати а в межах 0,1-0,3, як найбільш задовольняючий практичний варіант.
Таким чином, обсяг збуту, що прогнозується завжди знаходиться в інтервалі між його рівнем у поточному періоді і згладженим рівнем. А відносний вплив поточного і згладженого обсягів збуту на прогнозований залежить від коефіцієнта згладжування.
Використання методу згладжування за експонентою має свої переваги і недоліки. Основною перевагою є його точність, яка збільшується із збільшенням кількості рівнів часового ряду. Серед недоліків - відсутність методу, який би дав точну величину коефіцієнта згладжування, що веде за собою до падіння точності прогнозу із збільшенням прогнозованого періоду. Тому цей метод може використовуватися лише для короткострокового прогнозування попиту на продукцію вугільної промисловості регіону.
Аналітичне вирівнювання тренду (криві росту). Є досить популярним методом прогнозування попиту. Він передбачає побудову кривої попиту на продукцію вугільної промисловості, що відображає певну існуючу тенденцію.
Метод вирівнювання тренду може використовуватися у випадках, коли розвиток досліджуваного явища, тобто попиту на продукцію вугільної промисловості, досить добре описується побудованим рівнянням кривої і за умови, що чинники, які визначають тенденцію розвитку в минулому не зазнають змін в майбутньому. Крім того, для забезпечення надійного прогнозу необхідна достатня кількість спостережень. Так наприклад, для лінійного тренду не менше 6, для квадратичного - 13, кубічного - 23.
Загальна тенденція може бути описана наступними рівняннями:
- 1. Лінійна функція 2. Експоненційна 3. Степенева 4. Гіперболічна
- 5. Квадратична 6. Експоненційна модифікована 7. Крива Гомперца 8. Логістична крива
9. Логарифмічна
Невідомі параметри знаходяться за допомогою методів найменших квадратів, тобто мінімізуючи суму квадратів відхилень фактичних даних від теоретичних:
Де, n - кількість невідомих параметрів у рівнянні,
УT - реальне значення прогнозованого показника,
- теоретичне значення обчислене за допомогою рівняння тренду.
Розглянемо, для прикладу, процес знаходження невідомих параметрів рівняння за цим методом для лінійного рівняння. Таким чином отримаємо:
Звідси ми можемо отримати значення а0 і a1:
Проте, найскладнішим моментом методу аналітичного вирівнювання тренду є вибір кривої, яка б найкраще підходила для відображення наявної тенденції. Для цього використовуються різні методи, найпростіший серед них - візуальний, на основі графічного зображення часового ряду. Тобто відповідно до вигляду графіка підбирається рівняння кривої, яка є найближчою до існуючого тренду.
Інший метод вибору кривої базується на визначенні коефіцієнту кореляції. Даний коефіцієнт показує наскільки вибрана модель адекватно відображає дійсність, чи можемо ми її використати чи ні. Коефіцієнт кореляції розраховується після вибору конкретного рівняння і розрахунку невідомих параметрів.
Де, r - коефіцієнт кореляції,
- рівняння тренду,
YT - значення часового ряду, що відповідає значенню t,
- середнє значення по yT.
Відповідно до отриманого коефіцієнту кореляції, існують три можливі умови:
- 1) 0 ? r ? 0,5 - модель не адекватно відображає дійсність і відкидається, 2) 0,5 < r ? 0,7 - модель не достатньо адекватно відображає дійсність і приймається за відсутності кращої моделі, 3) 0,7 < r ? 1 - модель адекватно відображає дійсність і приймається.
Похожие статьи
-
У статті визначається перелік методів прогнозування попиту на продукцію вугільної промисловості, в період реструктуризації, які можуть застосовуватися у...
-
Даний метод дає можливість прогнозувати попит на основі статистичної моделі, яка характеризує залежність між об'єктом (обсягом збуту) та незалежними...
-
Даний підхід являє собою прогнозування попиту на продукцію вугільної промисловості регіону на основі показників, що випереджують його в часі. Найбільш...
-
Кореляційний і регресивний методи аналізу зв'язку
Кореляційний і регресивний Методи аналізу зв'язку Основне завдання кореляційного і регресійного методів полягає в аналізі статистичних даних для...
-
Ще однією можливістю підвищення зрізу фотоіонізації атома є збудження на останній стадії в автоіонізаційний стан. Автоіонізаційний стан (АС)- це стани...
-
Регресійна модель індексу ПФТС
Регресійна модель індексу ПФТС Постановка проблеми. Основним (нарівні з індексом UX) показником розвитку ринку цінних паперів України, визнаним не тільки...
-
Основные методы экономическо-математического прогнозирования Кратко рассмотрим различные методы прогнозирования (предсказания, экстраполяции),...
-
СУЩНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Динамический или временной ряд представляет собой совокупность численных данных, характеризующих...
-
, I=1,2,3,...,n, Де P J ? 1 - ваговий коефіцієнт J -го вихідного показника. Розташовуючи значення показника ПJ В порядку зростання, можна визначити...
-
В основі методології фінансово-економічного аналізу лежить діалектичний метод, тобто економічні явища, що вивчаються, аналізуються, розглядаються у...
-
Вступ, Економетричне моделювання і прогнозування - Сутність та фактори економічного моделювання
Економіка ніколи не перебуває у стані спокою. Тому важливою рисою економіки є її нестабільність. Процвітання змінюється крахом або панікою. Національний...
-
Теоретичні основи оптимізаційних рішень Умови оптимальності у формі принципу максимуму дають, узагалі говорячи, достатню інформацію для рішення задачі...
-
Досить універсальним методом розв'язку лінійних однорідних систем з сталими коефіцієнтами є матричний метод. Він полягає в наступному. Розглядається...
-
Введение, Методы экстраполяции - Формализованные методы прогнозирования
К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории. Среди методов экстраполяции...
-
Розглядаючи моделі для аналізу фінансового стану можна зробити висновок, що вони дуже подібні між собою, але їхнім недоліком є те, що вони розраховують...
-
Розробка математичного забезпечення інформаційної системи Характеристика моделей і методів рішення економічної задачі Фінансовий аналіз здійснюється за...
-
Розвиток будь-якого підприємства потребує визначення його реального планування та ефективності його фінансово-господарської діяльності, у зв'язку з чим...
-
При такому способі збуджений атом іонізується допоміжним лазерним випромінюванням або випромінюванням, що використовується в на одному з ступінів...
-
Розробка нових аналітичних методів визначення ультранизьких вмістів елементів в різних речовинах є на сьогодні актуальною для багатьох галузей сучасної...
-
Макрорегулювання грошово-кредитної системи - Макроекономіка
Кожний рубль, призначений для угод, звертається в середньому 5 разів і направляється на покупку кінцевих товарів і послуг. ВНП номінальний дорівнює 2800...
-
Імовірнісна методика технологічного розрахунку підприємств інженерно-технічної служби
Імовірнісна методика технологічного розрахунку підприємств інженерно-технічної служби Модель системи ТЕА-АСУ у вигляді СМО - це аналітико-імовірнісна...
-
Використання поняття похідної в економіці Розглянемо задачу про продуктивність праці. Нехай функція и = и(t) відображає кількість виробленої продукції u...
-
Так як підприємство має інвестиційні ресурси, що можуть бути вкладені тільки в один з проектів, то для дослідження ефективності розподілу інвестиційних...
-
Адсорбционные методы исследования свойств поверхности позволяют количественно охарактеризовать происходящие при адсорбции межмолекулярные взаимодействия,...
-
Методы неорганического синтеза - Синтез ацетата натрия ("Горячий лед")
НЕОРГАНИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ, получение неорганических соединений. Как правило, состоит из нескольких последовательных или параллельных процессов -...
-
Методы непараметрической статистики - Основы теории систем и системного анализа
Использование классических распределений случайных величин обычно называют "параметрической статистикой" - мы делаем предположение о том, что...
-
Методы защиты бетона от коррозии - Основы химии
Для защиты бетона и повышения его долговечности вам следует применять первичную и вторичную защиту. К методам первичной защиты относится введение...
-
Легирование стали повышает ее антикоррозионные свойства. Например, совершенную стойкость к атмосферной коррозии показывают нержавеющие легированные...
-
Нехай ми маємо вибірку значень випадкової величини Х= x1, x2, .... xN, з кількістю спостережень - N. Розіб'ємо весь діапазон можливих значень...
-
В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно...
-
Основные понятия теории экономико-математического моделирования Кибернетический подход к исследованию экономико-математических систем Обычно...
-
Из перечисленного обзора типов ММ, составляющих предмет ИСО, можно выделить следующие особенности ММ ИСО [3]. - Системный подход, заставляющий...
-
Заключение - Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Возникновение идеи...
-
Методы отбора выборок - Основы научных исследований
Известны три метода отборок выборок: случайный, систематический и комбинированный. В результате случайного отбора получается случайная выборка. Выборка...
-
Грошовий потік Витрати в перший рік служби системи розраховуються як сума капітальних і експлуатаційних витрат. Грошовий потік розраховується як різниця...
-
Динамическое программирование Динамическое программирование -- один из разделов оптимального программирования, в котором процесс принятия решения и...
-
Методы устранения жесткости - Жесткость воды и способы устранения
Чтобы избавиться от временной жесткости необходимо просто вскипятить воду. При кипячении воды, гидрокарбонатные анионы вступают в реакцию с катионами и...
-
Решение транспортной задачи методом потенциалов - Математическая модель решения транспортной задачи
Этот метод позволяет автоматически выделять циклы с отрицательной ценой и определять их цены. Пусть имеется транспортная задача с балансовыми условиями...
-
Вычисления для следующих входных данных F=1000H m=200 кг m'=1 кг/сек k=2 t0=0 сек V0=0 м/сек B=50 n=50 V1 (t) - результаты, полученные с помощью...
-
Методы разработки плановых нормативов и норм
Применяемые при планировании нормативные материалы должны в условиях рынка ориентировать каждое предприятие на получение высоких результатов своей...
Метод аналізу екстраполяції. - Механізми прогнозування попиту на продукцію суб'єктів господарювання вугільної галузі в процесі реструктурізації