Размещено на http://allbest.ru/

• Використання методів рухомого, середнього та експоненційного згладжування у прогнозуванні
• Зміст
• Вступ
• Використання методів рухомого, середнього та експоненційного згладжування у прогнозуванні
• Висновки
• Використана література

Вступ

Згладжування -- це спосіб, що забезпечує швидке реагування вашого прогнозу на всі події, що відбуваються протягом періоду довжини базової лінії. Методи, засновані на регресії, такі як функції ТЕНДЕНЦІЯ і РІСТ, застосовують до всіх точок прогнозу ту саму формулу. З цієї причини досягнення швидкої реакції на зрушення в рівні базової лінії значно ускладнюється. Згладжування дозволяє в досить простий спосіб обійти дану проблему.

Основна ідея застосування методу згладжування полягає в тому, що кожен новий прогноз отримується за допомогою переміщення попереднього прогнозу в напрямку, що дало би кращі результати в порівнянні зі старим прогнозом.

Використання методів рухомого, середнього та експоненційного згладжування у прогнозуванні

У практичній діяльності розрізняють прогноз і прогнозування. Прогноз -- оцінка майбутньої діяльності, а прогнозування -- це вид передбачення, оскільки ті, хто цим займається, отримують інформацію про майбутнє.

У системі управління соціально-економічними процесами суспільства, регулюванні динаміки його розвитку, забезпеченні нормального функціонування комерційних організацій особливе місце посідає прогнозування. Роль прогнозування зростає в умовах ринкової економіки. Це зумовлено двома важливими обставинами. По-перше, ринкова економіка, ринкове господарювання характеризуються постійними коливаннями кон'юнктури, що безпосередньо позначається на доходах кожного продавця і споживача товарів або послуг. Щоб уникнути значних, іноді й невиправних помилок, треба оцінити можливі альтернативи агентів та конкурентів на внутрішньому і зовнішньому ринках. Саме тому стратегічне прогнозування - необхідний елемент формування ринкової стратегії на будь-якому рівні господарювання - від індивідуального виробництва, комерційних організацій та їх асоціацій до суспільства в цілому. По-друге, при ринковому господарюванні стратегічне прогнозування є основою для обґрунтування проектів довготермінових програм і планів. Це зумовлено тим, що численні процеси що охоплюються відповідними програмами та планами, виступають як важливі елементи відтворення і мають надзвичайно високий ступінь невизначеності. Тому можливо лише прогнозувати їх динаміку та вплив на соціально-економічний розвиток.

Прогнозування -- це найважливіша процедура стратегічного планування розвитку національної економіки в цілому, її окремих ланок і структурних елементів. Суть стратегічного прогнозування полягає в розробці довготермінових та середньотермінових прогнозів щодо економіки підприємства в цілому та його структурних підрозділів.

Під стратегічним прогнозом слід розуміти емпіричне або науково обґрунтоване судження про можливі стани об'єкта прогнозування в майбутньому, альтернативні шляхи і терміни досягнення цих станів.

Стратегічне прогнозування виступає як важлива зв'язуюча ланка між теорією та практикою регулювання діяльності підприємства. Воно виконує дві головні функції. Перша з них

- передбачення (опис), друга, безпосередньо пов'язана з першою

- розпоряджувальна, що сприяє оформленню прогнозу в план діяльності.

Функція передбачення полягає в описі можливих або бажаних перспектив об'єкта прогнозування в майбутньому.

Розпоряджувальна функція передбачає підготовку проектів рішень щодо різних проблем планування, використання інформації про майбутнє в цілеспрямованій діяльності різних суб'єктів управління.

Процес і результати прогнозної діяльності можуть використовуватися в двох напрямах: теоретико-пізнавальному та управлінському. Теоретико-пізнавальне призначення стратегічного прогнозування передбачає вивчення та удосконалення методології і методики робіт зі складання прогнозів, виявлення тенденцій, характерних для розвитку економіки і соціальних відносин, факторів, що сприяють виникненню та здійсненню можливих змін цих чинників, а також самих тенденцій. Управлінський аспект стратегічного прогнозування - це використання прогнозів економічного і соціального розвитку підприємства для створення необхідних умов, що забезпечують підвищення наукового рівня відповідних управлінських рішень.

Складання кожного виду прогнозу має свої особливості. У зв'язку з цим виникає потреба в їх класифікації. Вона може будуватися залежно від різних критеріїв та ознак, цілей, завдань, об'єктів прогнозування і методів його організації. Найважливішими з них є: масштаби прогнозування, термін, на який складається прогноз, характер та специфічні особливості об'єкта, призначення прогнозу.

За масштабом прогнозування прогнози розподіляються на:

- макроекономічні та структурні;

- розвитку окремих комплексів економіки;

- галузеві та регіональні;

- з діяльності господарюючих об'єктів, їх асоціацій, а також окремих виробництв і продуктів.

За терміном і характером розв'язуваних проблем виділяють такі прогнози:

- стратегічні;

- довгострокові;

- середньострокові;

- короткострокові;

- оперативні.

Стратегічні прогнози мають на меті передбачення найважливіших характеристик (параметрів) формування керованих об'єктів у середньостроковій та довгостроковій перспективах; оперативні - призначені для виявлення можливостей для вирішення конкретних аспектів стратегічних прогнозів, короткострокових перспектив і поточної діяльності.

За функціональною ознакою прогнози поділяють на:

- пошукові;

- нормативні.

Пошуковий прогноз базується на умовному продовженні в майбутньому тенденцій розвитку підприємства, виходячи з оцінки його діяльності в минулому і нинішньому етапі, й не враховує чинники, що можуть змінити ці тенденції.

Нормативний прогноз, на відміну від пошукового, розроблюється на підставі раніше визначених цілей. Його завданням є розробка шляхів і термінів досягнення можливих станів об'єкта прогнозування в майбутньому. Якщо пошуковий прогноз при визначенні майбутнього стану об'єкта прогнозування ґрунтується на його минулому і теперішньому, то нормативний прогноз розроблюється в зворотній послідовності -- від заданого стану в майбутньому з урахуванням існуючих тенденцій.

Прогнозуванням на підприємстві займаються працівники, які пройшли спеціальну підготовку. Для прогнозування створюються робочі групи, які в своїй роботі використовують різні методи.

Загальні методи прогнозування можна розподілити на такі групи:

- методи експертних оцінок;

- методи екстраполяції трендів;

- методи регресивного аналізу;

- методи економіко-математичного моделювання.

Методи екстраполяції трендів і методи регресивного аналізу об'єднуються поняттям «Методи аналізу рядів з урахуванням часу».

Методи регресивного аналізу і методи економіко-математичного моделювання разом складають поняття «Методи аналізу причинно-наслідкових зв'язків».

Складні методи прогнозування використовуються в стратегічних оцінках тоді, коли комбінація методів дає змогу отримати найкращі результати.

Метод експертних оцінок передбачає врахування суб'єктивних думок експертів про майбутній стан підприємства. Для експертних оцінок характерним є передбачення майбутнього на основі раціональних аргументів та інтуїції. Методи експертних оцінок, як правило, мають якісний характер.

У стратегічному аналізі розрізняють індивідуальні та колективні експертні оцінки. До першого типу відносяться: сценарії, метод інтерв'ю, аналітичні доповідні записки. Під методом інтерв'ю треба розуміти бесіду організатора прогнозів з прогнозистом-експертом. Самостійна робота експерта над аналізом ділової ситуації підприємства і можливими шляхами її розвитку становить зміст методу доповідних записок.

Колективні експертні оцінки можна охарактеризувати як комплексні методи прогнозування, оскільки вони включають:

- підготовку і збір індивідуальних експертних оцінок;

- статистичні методи обробки одержаних матеріалів.

До складу колективних експертних оцінок входять: метод «комісії», метод «мозкових атак», метод Дельфі.

Під методом «комісії» розуміють організацію «круглого столу» та інших подібних заходів, у рамках яких відбувається узгодження думок експертів. Колективну генерацію ідей та творче вирішення поставлених проблем називають методом «мозкових атак», що являє собою вільний, неструктурований процес генерації будь-яких ідей за обраною темою, які спонтанно висловлюються учасниками зустрічі.

Суть методу Дельфі, розробленого відомим експертом Аладьом Хельмером, математиком за освітою, полягає в організації проведення анкетних опитувань фахівців з обраної галузі знань. Метод Дельфі - це спосіб отримання узгодженої думки експертів. Згідно з цим методом вибирається група експертів для вивчення специфічного питання. Членів комісії не збирають разом у групу - вони навіть можуть не знати один одного. Членів комісії просять (як правило, з допомогою надсилання анкет) висловити думку щодо певних майбутніх подій або прогнозів. Після того, як у першому колі думки експертів були визначені і зібрані, координатор узагальнює їх і надсилає цю інформацію членам комісії. На підставі отриманої інформації члени комісії заново продумують результати перших відповідей і роблять другий прогноз. Ця процедура продовжується до моменту досягнення згоди між експертами або до моменту, коли відповіді перестають помітно відрізнятися. Метод Дельфі є відносно недорогим і комплексним.

Метод екстраполяції трендів базується на статистичних спостереженнях за динамікою певного показника, визначенні тенденції його розвитку і продовженні її у майбутньому періоді, тобто за допомогою методу екстраполяції трендів закономірності минулого розвитку об'єкта переносяться в майбутнє.

Метод системного аналізу ґрунтується на дослідженнях різних об'єктів за допомогою розгляду їх як систем і аналізу цих систем. У практичній діяльності можна виділити такі типові ситуації, які потребують застосування методів системного аналізу:

* виявлення і чітке формулювання проблеми в умовах невизначеності;

* вибір стратегії дослідження і розробок;

* точне визначення систем (межі дослідження, входи, виходи та інші компоненти);

* виявлення цілей розвитку і функціонування системи. Інформаційний метод передбачає використання оцінок ділової активності підприємства в минулому. Цей метод у сучасних умовах є найпоширенішим і найнадійнішим методом прогнозування. Його переваги -- високий рівень об'єктивності та строге кількісне визначення. Але цей метод має недоліки, пов'язані зі складністю врахування змін майбутньої ринкової ситуації.

Стратегічний аналіз дуже широко застосовує різноманітні методи прогнозування параметрів зовнішнього та внутрішнього середовища підприємства (якісні та кількісні). Якісні методи побудовані, передусім, на думках і припущеннях експертів та фахівців. Кількісні методи базуються на аналізі даних і використанні статистико-математичних методів.

Якісні методи прогнозування. Існує ціла низка якісних методів прогнозування, що передбачають використання оцінок експертів (індивідуальних і колективних).

До складу індивідуальних експертних оцінок належать: метод інтерв'ю, за якого здійснюється безпосередній контакт експерта зі спеціалістом за схемою запитання - відповідь; аналітичний метод, за якого здійснюється логічний аналіз певної ситуації, складаються аналітичні доповідні записки ; метод написання сценарію, який базується на визначенні логіки процесу або явища у часі за різних умов.

Метод написання сценарію - це опис логічно послідовного процесу, Виходячи з конкретної ситуації.. Сценарії переважно розробляються на основі певних техніко-економічних характеристик і показників основних процесів виробничої і наукової бази для вирішення поставленого завдання. Сценарій за своєю описовістю є акумулятором вхідної інформації, на основі якої повинна будуватися робота з впровадження досліджуваної стратегії. Тому сценарій у готовому вигляді повинен підлягати ретельному аналізу. У процесі розробки сценаріїв дуже часто використовують дерево цілей, що призначається для аналізу систем, об'єктів, процесів, де можна виділити і декілька структурних або ієрархічних рівнів. Дерево цілей будується шляхом послідовного виділення більш дрібних компонентів на нижчих рівнях.

Точка розгалуження називається вершиною. З кожної вершини має виходити не менше двох гілок. При побудові дерева цілей необхідно зазначити три умови:

* відгалуження, що виходять з однієї вершини, мають складати замкнену множину;

* відгалуження, що виходять з однієї вершини, повинні взаємно виключати одна одну, тобто не може бути часткового збігу об'єктів, представлених двома різними гілками;

* кожна вершина являє собою ціль для всіх своїх відгалужень.

Методи колективних експертних оцінок включають: метод комісій, колективної генерації ідей ( мозкова атака ), метод Дельфі, матричний метод. Ця група базується на принципі, що за колективного мислення точність результату є вищою, а також виникає більше продуктивних ідей. Зміст методу колективної експертної оцінки полягає у такому. Для організації експертних оцінок створюють робочі групи. Робоча група вибирає експертів, які дають відповіді на поставлені запитання (їх кількість може коливатися від 10 до 150 залежно від складності об'єкта).

Перед тим, як організовувати опитування експертів, встановлюють основні напрями розвитку об'єкта, складають матрицю, що відображає генеральну мету, цілі і підцілі дослідження. При розробці і формулюванні запитань для експертів необхідно забезпечити поступовий перехід від складних запитань до простих, від широких до вузьких. Крім того, запитання мають бути однозначними і не перехрещуватися за змістом. Експерти дають відповідь на запитання, і здійснюється обробка матеріалів, що характеризують узагальнену думку і ступінь узгодженості індивідуальних оцінок експертів. Кінцева оцінка визначається або як середнє арифметичне значень оцінок всіх експертів, або як найбільш поширена думка, або як середнє нормалізоване зважене значення оцінки.

Методика статистичної обробки матеріалів колективної експертної оцінки являє собою сукупність оцінок відносної важливості, визначених експертами різним аспектам альтернативних стратегій. Оцінки важливості виражаються в балах (від 0 до 1, від 0 до 100 тощо). Під час обробки матеріали групуються в таблицю, рядки якої відповідають аспектам стратегій, а колонки - окремим експертам.

Перелічимо деякі з експертних методів, що найчастіше використовуються у міжнародній практиці.

Колективних експертів-практиків. Згідно з цим методом, декілька менеджерів збираються і розробляють прогноз, що базується на об'єднанні їхніх думок. Переваги цього методу - простота і низька вартість. Головним недоліком є те, що прогноз не обов'язково базується на фактах.

Опитування продавців (дистриб'юторів). Згідно з цим методом прогноз обсягів продажу визначається, виходячи з комбінації комерційних передбачень досвідчених продавців (дистриб'юторів). Оскільки продавці перебувають у постійному контакті з клієнтами, то часто мають можливість досить точно передбачити обсяг продажу. Переваги цього методу - відносно низька вартість і простота. Головний недолік - торговельний персонал може бути необ'єктивним, особливо тоді, коли їхні блага залежать від величини комерційного прогнозу (наприклад, завищення прогнозу може бути вигідним дистриб'ютору, оскільки він може отримати вищий статус і додаткові пільги).

Оцінки покупців (клієнтів). Цей метод схожий на попередній, за винятком того, що опитування робиться для оцінки, що саме і скільки покупці сподіваються придбати. Індивідуальні оцінки покупців об'єднуються з метою отримання повного прогнозу. Цей метод найкраще спрацьовує тоді, коли невелика кількість покупців (клієнтів) забезпечує вагомий відсоток від загального продажу. Недоліки полягають у тому, що покупця (клієнта) важко зацікавити так, щоб він докладав значні зусилля для реалізації цього методу; крім того, метод оцінок покупців не дає можливості підключати до опитування нових покупців (клієнтів).

Огляди і опитування. Цей метод передбачає використання письмових анкетних опитувань, телефонних інтерв'ю або інтерв'ю з персоналом з метою передбачення намірів споживачів (клієнтів). Огляди і опитування - це форми здійснення вибірки, що має представляти значну кількість населення. Потенційні недоліки цього методу полягають у тому, що оголошені наміри не обов'язково будуть реалізовані, а також ризик того, що вибірка не репрезентує все населення. Цей метод звичайно супроводжується середніми витратами і середньою складністю.

Кількісні методи прогнозування. Існує ціла низка кількісних методів прогнозування, які є не менш доступними для використання, ніж якісні, але, як правило, бувають складнішими від них.

Аналіз часових рядів. Ця методика прогнозування майбутнього базується на вивченні тих фактів і явищ, що мали місце у минулому. Головна ідея аналізу часових рядів полягає у побудові трендової лінії на основі минулих даних і наступному екстраполюванні цієї лінії у майбутнє. При цьому використовуються складні математичні процедури для отримання точного значення трендової лінії, визначення будь-яких сезонних або циклічних коливань. Для здійснення розрахунків, пов'язаних з аналізом часових рядів, звичайно використовуються спеціальні комп'ютерні програми. Перевага цього методу полягає у тому, що він базується на чомусь іншому, ніж думка експерта, а саме -- на цифрових даних. Аналіз часових рядів доцільно використовувати тоді, коли в наявності є достатній обсяг історичної інформації, а зовнішнє середовище досить стабільне. Недоліком можна вважати те, що головне припущення, що приймається при застосуванні аналізу часових рядів, може бути помилковим -- майбутнє насправді може бути несхожим на минуле.

До кількісних методів прогнозування належать дві підгрупи методів: екстраполяції і моделювання. Методи екстраполяції - це прийоми найменших квадратів, рухомих середніх, експоненційного згладжування. До методів моделювання належать прийоми структурного, сітьового і матричного моделювання.

Під час формування прогнозів за допомогою екстраполяції звичайно спираються на статистично обґрунтовані тенденції зміни тих чи інших кількісних характеристик об'єкта. Екстраполяційні методи є одними з найбільш поширених і розроблених серед усіх способів економічного прогнозування.

Вказані методи дуже широко застосовуються як менеджерами, так v спеціалістами-аналітиками. Наприклад, менеджеру з кадрів для прийняття стратегічного рішення про збільшення штату працюючих необхідно отримати обґрунтований прогноз збільшення кількості клієнтів (і, відповідно, обсягів продажу та доходів). Щоб отримати такий прогноз, необхідно знати і правильно використовувати всі елементи економічного прогнозу.

Першим елементом успішного прогнозування є вибір часового ряду (базової лінії). При цьому потрібно керуватися такими правилами:

* часовий ряд включає результати спостережень, починаючи від першого і до останнього;

* усі часові проміжки базової лінії повинні мати однакову тривалість - не варто включати в один ряд дані за декади і місяці;

* спостереження фіксуються в один і той самий момент . кожного часового періоду. Наприклад, складаючи базову лінію на основі щотижневих результатів, потрібно фіксувати дані в певний день тижня;

* пропуск даних у часовому ряді не допускається. Розглянемо найпростіші і найпоширеніші способи отримання

прогнозу на наступні періоди за допомогою часових рядів (базової лінії).

Найпростішим є метод рухомого середнього, який можна застосовувати тоді, коли не потрібен дуже точний прогноз. При його використанні прогноз будь-якого періоду являє собою середній показник декількох результатів спостережень часового ряду. У загальному вигляді формула рухомого середнього виглядає так:

згладжування експоненціальний економіка стратегічний

F_i+1=(D₁ + D_(t-1) + … + D_(t-N-1)) / N

де D_t+1--прогноз для часового періоду t+1;

D _t,..., D _(t-N-1) - фактичні значення показника;

N - кількість періодів у часовому ряді.

Якщо, наприклад, ми бажаємо вибрати рухоме середнє за три місяці, то прогнозом на квітень буде середнє значення показників за січень, лютий і березень (місяці позначені номерами - 1, 2, 3, 4):

F₄ = (D₃ + D₂ + D₁)/3

Розрахунки за допомогою цього методу достатньо точно відображають зміни основних показників попереднього періоду. Іноді вони навіть ефективніші, ніж методи, основані на довгострокових спостереженнях. У таблиці 3 наведено приклад застосування рухомого середнього з 3-місячним інтервалом для прогнозування обсягів продажу.

Таблица З - Приклад застосування рухомого середнього

Місяць	Обсяг продажу, млн грн	Прогноз (3-місячний інтервал)
Січень	1 212
Лютий	1,321	_
Березень	1,278
Квітень	1,341	1,270
Травень	1,257	1,313
Червень	1,287	1,292
Липень	1,189	1,295
Серпень	1.111	1.244

Таблица 4 Приклад застосування експоненційного згладжування

Місяць	Обсяг продажу, млн грн	Прогноз (а = 0,2)
Січень	1,212	1,212
Лютий	1,321	1,212
Березень	1,278	1,234
Квітень	1,341	1,243
Травень	1,257	1,262
Червень	1,287	1,261
Липень	1,189	1,266
Серпень	1,111	1,251
Вересень	1,145	1,223
Жовтень	1,150	1,207
Листопад	1,298	1,196
Грудень	1 331	1 216
		1,239

Дещо складнішим, ніж рухоме середнє, є метод експоненційного згладжування, що забезпечує досить швидке реагування прогнозу на всі події, що відбуваються протягом періоду, що охоплюється. часовим рядом. Основна ідея цього методу полягає в тому, що кожен новий?прогноз отримується шляхом зсування попереднього прогнозу в напрямку, який би давав кращі результати порівняно зі старим прогнозом. Базове рівняння має такий вигляд:

F_t+I = D_t + (l - )F_t

де F_t+1 - прогноз для часового періоду t + 1;

D _t - фактичне значення показника у момент часу t;

F _t - прогноз, зроблений у момент часу t;

- константа згладжування (0 < a < 1).

Константа згладжування є самокоригованою величиною. Припустимо, ми вибрали = 0,2 (табл. 4). Прогноз на січень визначається довільно - цю величину потрібно розрахувати іншим способом. У нашому прикладі прогноз на січень дорівнює фактичному значенню обсягів продажу. Далі почергово розраховуються прогнози на кожен місяць. Наприклад, прогноз на червень розраховується таким чином:

F ₆ = 0,2 * D ₅ + (1 - 0,2) * F₅ = 0,2 * 1,257 + 0,8 * 1,262 = 1,261

Аналогічно розраховуються й інші прогнози.

Наведені методи рухомого середнього й експоненційного згладжування належать до прийомів трендового аналізу. Тренд - це тривала тенденція зміни економічних показників у часі. Під час розробки моделей прогнозування тренд є основною складовою прогнозованого часового ряду, на який вже накладаються інші складові.

Аналіз доводить, що жоден з існуючих методів не може дати достатньої точності прогнозу на 20-25 років. Метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалий термін, тому що він базується на даних минулого і теперішнього часу, і похибка поступово збільшується в міру віддаленості прогнозу. Тому екстраполяція дає позитивні результати на близьку перспективу - 5--7 років.

Регресійний аналіз. Регресійний аналіз - це математичний метод прогнозування, результатом якого є рівняння з однією або більшою кількістю незалежних змінних, що використовується для визначення залежної змінної. Зміст регресійного аналізу полягає у дослідженні того, як зміна незалежних змінних впливає на залежну змінну. Один раз визначені взаємозв'язки вважаються усталеними (у вигляді рівняння регресії), а майбутні значення залежної змінної прогнозуються шляхом підстановки у рівняння певних значень незалежних змінних. Регресійний аналіз є відносно дорогим, але комплексним і надійним прийомом.

Для знаходження параметрів приблизних залежностей між двома або декількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями найчастіше застосовується метод найменших квадратів. Його зміст полягає у мінімізації суми квадратичних відхилень між величинами, що спостерігаються, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), розрахованими згідно з підібраним рівнянням зв'язку.

Наприклад, для, побудови рівняння зв'язку між обсягом реалізації та показником продуктивності праці і рівнем оплати праці можна формально записати:

Y = a_o+a₁x₁ + a₂-x₂,

де Y - показник обсягу реалізації;

а₀ -- вільний член рівняння, який самостійного економічного значення не має.

А₁, а₂ - коефіцієнти, які показують вплив відповідно продуктивності праці і рівня оплати праці на зміну обсягу реалізації;

x₁, x₂ -- значення продуктивності праці і рівня оплати праці відповідно.

Для знаходження конкретних значень коефіцієнтів у рівнянні будується система нормальних рівнянь.

Економетричне моделювання. Цей метод є найскладнішим серед методів кількісного прогнозування. Економетричні моделі прив'язуються до математичної моделі всієї економіки. Складні економетричні моделі базуються на численних рівняннях регресії, що кількісно описують взаємозв'язки між різними секторами економіки. Насправді дуже обмежена кількість компаній може застосовувати власні економетричні моделі. Інші зазвичай користуються сервісними послугами консультаційних центрів або фірм, що спеціалізуються в галузі економетричного моделювання. Описаний метод є найточнішим і дуже дорогим, тому використовується переважно у дуже великих компаніях.

Спеціальні застереження, пов'язані з методами прогнозування зовнішнього середовища. Перед тим, як прогнозувати параметри зовнішнього середовища, необхідно знати спеціальні застереження, пов'язані з цим процесом . Кількісні прогнози - це не стовідсоткові передбачення, а лише припущення. Різниця між цими поняттями величезна. Коли історичні тенденції проекціюються (екстраполюються) у майбутнє, може статися розрив між минулим і майбутнім -- тоді прогнози будуть неточними.

Це застереження потрібно враховувати навіть тоді, коли прогноз викликає повну довіру, оскільки ґрунтується на достовірних джерелах і підготовлений компетентними фахівцями. Справа полягає у тому, що різні тенденції можуть мати взаємний вплив, тобто можуть бути тенденції, приховані в інших процесах.

Наприклад, статистичні дані про середній розмір будинків свідчать, що він зменшувався протягом багатьох років. Водночас, відсоток працюючих жінок, постійно збільшувався. Ці дві тенденції мають вивчатися як такі, що впливають одна на одну, коли аналізуються потреби родин у побутовій техніці та обладнанні. Якщо середній розмір будинку зменшився, розмір кухні і ванної кімнати, навпаки, в середньому збільшився. Всі ці тенденції разом пояснюють популярність великих холодильників і холодильних камер. Люди мають менше часу для купівлі і щоб часто не їздити в супермаркет, вибирають великі холодильники для тривалого зберігання запасів, а великі кухні дають змогу розміщувати ці холодильники без обмеження вільного пересування по квартирі.

Наведені застереження повною мірою стосуються і прогнозування внутрішніх параметрів і показників, що характеризують фінансово-господарську діяльність підприємства. Уміння аналізувати отримані дані залишається необхідною складовою кожного методу прогнозування.

Таким чином, роль, види і методи прогнозування відіграють у стратегічному аналізі неабияку роль.

Висновки

Сутність алгоритмічних методів полягає у послідовній заміні фактичних рівнів часового ряду  їхніми згладженими значеннями , які за певним алгоритмом розрахунку оцінюють невідому функцію тренду  у будь-якій наперед заданій точці , не претендуючи при цьому на аналітичне (тобто у вигляді певної формули) представлення функції  для всього базового періоду . Вони мають механізм автоматичного налагодження на зміну досліджуваного показника. Завдяки цьому модель постійно пристосовується до зміни інформації й наприкінці інтервалу прогнозової бази відображає тенденцію, що склалася на поточний момент. Прогноз отримують як екстраполяцію тенденції поточного рівня ряду, тобто останнього на даний момент.

Найвідомішими ітераційними методами згладжування часових рядів є метод ковзної середньої, експоненціального згладжування, адаптивного згладжування та їхні модифікації.

Використана література

1. Наконечний С.І., Савіна С.С. Математичне програмування: Навч. посіб. - К.:КНЕУ, 2003.- 452 с.

2. Барвінський А.Ф та ін. Математичне програмування: Навчальний посібник /

3. А.Ф. Барвінський, І.Я. Олексів, З.І. Крупка, І.О. Бобик, І.І. Демків, Р.І. Квіт, В.В. Кісілевич - Львів: Національний університет “Львівська політехніка” (Інформаційно-видавничий центр “Інтелект+” Інститут післядипломної освіти) “Інтелект - Захід”, 2004. - 448 с.

4. Акулич М.Л. Математичиское програмирование в примерах и задачах: Учебное пособие для студентов экономических специальних вузов. - Вища школа, 1985-319с.,ст.270-274.

5. Вітлінський В.В., Наконечний С.І., Терещенко Т.О. Математичне програмування: Навч. - метод. посібник для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 2001. - 248 с.

6. Математичне програмування (методичний посібник для студентів економічних спеціальностей)/Укладачі: Лавренчук В.П., Веренич І.І., Готинчан Т.І.,

7. Дронь В.С., Кондур О.С., - Чернівці: „Рута”, 1998.-168 с.

Размещено на Allbest.ru