Методы экстраполяции
Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.
При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.
Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд - это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.
В экономическом прогнозировании широко применяется метод математической экстраполяции, в математическом смысле означающий распространение закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения. Тенденция, описанная некоторой функцией от времени, называется трендом. Тренд - это длительная тенденция изменения экономических показателей. Функция представляет собой простейшую математико-статистическую (трендовую) модель изучаемого явления.
Выделяют следующие методы экстраполяции:
-метод подбора функций;
-экстраполяция по абсолютному приросту;
-экстраполяция по темпу роста;
-аппроксимация динамического ряда аналитическими функциями;
-адаптивные методы прогнозирования.
I. Метод подбора функций - выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Задача выбора функции заключается в подборе по фактическим данным формы зависимости (линии) так, чтобы отклонения данных исходного ряда, от соответствующих расчетных, находящихся на линии, были наименьшими. После этого можно продолжить эту линию и получить прогноз.
II. Экстраполяция по абсолютному приросту.\
данном случае возможно применение нескольких вариантов расчета значения прогнозируемого параметра.
Вариант А. Прогнозное значение определяется по формуле:
\
, (2.22)
где - абсолютный прирост, который находится из выражения:
, (2.23)
здесь - значение показателя текущего периода;
- значение показателя предыдущего периода.
Вариант Б. Если имеется динамика за ряд предшествующих периодов, то можно использовать средний абсолютный прирост:
; (2.24)
. (2.25)
Дата добавления: 2016-06-22; просмотров: 3824;