Этапы разработка любого прогноза

1. подготовка к разработке прогноза включая формулирование задания на прогноз, формирование рабочей группы, экспертных комиссий, подготовку организационного и методического обеспечения, информационной базы для проведения прогноза, подготовка компьютерного сопровождения разработки прогнозов

2. анализ ретроспективной информации внутренних и внешних условий – происходит четкое разделение количественной и качественной информации.

3. определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий

4. проведение экспертизы, позволяющей определить и получить оценку ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом периоде

5. формирование альтернативных вариантов прогноза с использование подготовленной на предстоящих этапах информации

6. оценка качества прогноза – влияет на выбор варианта прогноза и эффективность решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

7. контроль хода реализации и корректировка прогноза – предполагают постоянный мониторинг, реализация решений с использованием данного прогноза

 

На экономическую деятельность влияет большое количество факторов, которые невозможно предвидеть со всей определенностью, поэтому разработка идеального прогноза практически невозможна. Поэтому гораздо целесообразнее ввести в практику постоянную корректировку прогноза с учетом новых данных, но это не означает, что нужно отказаться от совершенствования методики прогнозирования.

Делая прогноз – целесообразно использовать 2 или более метода, рассматривая их с точки зрения здравого смысла.

 

Классификация методов прогнозирования очень часто делится на:

1. качественное прогнозирование

2. анализ временных рядов

3. анализ причинно-следственных связей

4. моделирование

 

Еще методы прогнозирования могут быть разделены на 2 группы:

1. статистические

2. причинно-следственные

3. комбинированные

 

Хотя методы прогнозирования различны, их нельзя считать взаимно несовместимыми. Некоторые лучше подходят для краткосрочных прогнозов, а другие для долгосрочных.

Выбор метода должен осуществляться на основе сравнения, связанных с прогнозированием затрат и преимуществ каждого метода со следующих позиций:

1. доступности и точности ретроспективных данных

2. времени в наличии для проведения прогнозирования

3. требуемой степени точности прогноза

4. стоимости анализа и подготовки периодических прогнозов

5. продолжительности прогнозируемого периода

 

Формально различаются 2 подхода прогнозирования:

1. качественный

В качественном подходе доминирует интуиция, прошлый опыт, творчество, воображение, социологические исследования и экспертные методы.

Методы качественного прогнозирования особенно важны тогда, когда данные за прошедшие периоды недоступны или ненадежны.

 

2. количественный

Количественные методы основываются на существенном использовании информации за прошедшие периоды времени.

2 типа количественных методов:

а) причинные – включают в себя выделение значимых факторов определяющих поведение прогнозируемого показателя и функций зависимости отклика от этих факторов, с применением множественно – регрессионного анализа.

много факторное прогнозирование – требует решения сложной проблемы выбора самих факторов, оешения самих проблем которые необходимо включить в модели

б) основанные на анализе временных рядов

С этих позиций метода прогнозирования подразделяются на:

1) эвристические (при примени которых преобладает субъективные начала)

предполагают, что подходы используемые для формирования прогноза неотделимо от лица, делающего прогноз

2. экономико-математические – подходы и прогнозы четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами.

 

 

Анализ временных рядов – это простейшие методы восстановления зависимости в детерминированном случае исходя из заданного временного ряда.

Основная задача анализа – экстраполяция (т.е. собственно прогноз).

Экстраполяция является самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации. Суть экстраполяции – распространение тенденций сложившихся в прошлом на будущее. Многие рыночные процессы обладают некоторой инертностью – это необходимо учитывать при прогнозировании на отдаленный период.

Следует максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, при которых функционирует рынок. делается предположение что система развивается эволюционирует в достаточно стабильных условиях.

Чем крупнее система, тем более вероятно сохранения ее параметров без изменения, но на не слишком большой срок. Обычно рекомендуется, чтобы период прогноза не превышал 1/3 длительность исходной временной базы.

Временной ряд – серия числовых величин, полученных через регулярные промежутки времени. Основное положение, на котором базируется использование временных рядов для прогнозирования состоит в том, что факторы, влияющие на отклик изучаемой системы действовали в прошлом, действуют в настоящем и будут действовать подобным образом в не слишком далеком будущем.

Основная цель анализа временных рядов: оценка и вычленение этих факторов с целью прогноза дальнейшего поведения системы и выработки рациональных управленческих решений.

Прогноз на основе анализа временных рядов, как правило, краткосрочный в отношении периода которого принимается, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются – это требование часто оказывается реалистичным вследствие инерционности внешней среды. Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что прогноз предполагает сохранение прошлых тенденций в будущем. Эта гипотеза редко оправдывает в реальной, экономической и общественной жизни.

Экстраполяционные методы не позволяют действительно предсказать эволюцию спроса, т.к. при их использовании невозможно предвидеть какие либо поворотные точки. А временные ряды могу становиться ненадежной основой для разработки прогноза. Поэтому экстраполяционные методы следует применять для краткосрочного прогнозирования, для достаточно стабильных и хорошо изучены прогнозов.

Прогнозный период не должен превышать 25-30% исходной временной базы. При использовании управления регрессии – прогнозные расчеты надо проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров, получая таким образом соответствующие виды прогнозов.

В ряде случаев прогнозную оценку получают на основе экстраполяционных методов – использую как индикатор желаемой величины прогнозируемого параметра.

 

Временные ряды включают в себя элементы:

1. тренд – показывает общий тип изменений, долговременные изменения или увеличение ряда

2. сезонные колебания – колебания вокруг тренда, которые возникают на регулярной основе, обычно регулярные колебания возникают в периоды до года – эти колебания могу отслеживаться при ежеквартальных, ежемесячных и более частых наблюдениях

3. циклические колебания – колебания которые возникают в периоды свыше 1 года, они часто присутствуют в финансовых данных и связаны с резким спадом, бурным росто м и периодом застоя

4. случайные – непредсказуемые колебания, присутствующие в большинстве реальных временных рядов