80681

Методы прогнозной экстраполяции

Лекция

Экономическая теория и математическое моделирование

Цель такого прогноза показать к каким результатам можно прийти в будущем если двигаться к нему с той же скоростью или ускорением что и в прошлом. Прогноз определяет ожидаемые варианты экономического развития исходя из гипотезы что основные факторы и тенденции прошлого периода сохраняться на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений. Для данной цели необходимо чтобы прогностическая модель имела достаточную точность или допустимо малую ошибку прогноза. Ошибка статистического прогноза будет меньше чем...

Русский

2015-02-18

63 KB

10 чел.

2

Лекции по курсу ''Моделирование и прогнозирование в экономике''

Методы прогнозной экстраполяции

1. Введение

2. 

Экстраполяция на основе среднего уровня ряда3

. Экстраполяция по среднему абсолютному приросту4. Экстраполяция на основе среднего темпа

5.

«Наивные » экстраполяционные модели.

  1.  Введение

Наиболее часто принимаемым методом прогнозной экстраполяции является прогноз по одномерному временному ряду. Цель такого прогноза – показать, к каким результатам можно прийти в будущем, если двигаться к нему с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом.

Прогноз определяет ожидаемые варианты экономического развития исходя из гипотезы, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохраняться на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений. Подобная гипотеза выдвигается исходя из инерционности экономических явлений и процессов.

Инерционность в социально – экономических явлениях проявляется двояким образом:

  •  во-первых, как инерционность взаимосвязей, т.е. сохранение зависимости, корреляции прогнозируемой переменной от совокупности факторных признаков;
  •  во-вторых, как инерционность в развитии отдельных сторон явлений – темпов, направления, колеблемости основных количественных показателей на протяжении длительного времени. Инерционность развития экономики связана с длительно воздействующими факторами, например, такими как структура основных фондов, их возраст и эффективность. Большое значение для существования инерционности имеет и то, что сроки технических нововведений достаточно велики.

Статистический прогноз предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное изменение. Для данной цели необходимо, чтобы прогностическая модель имела достаточную точность или допустимо малую ошибку прогноза. Ошибка статистического прогноза будет меньше, чем меньше срок упреждения и чем длиннее база прогноза – прошлый период, однородный по закономерностям развития на основе которого построена прогностическая модель.

В большинстве случаев срок упреждения не должен превышать третьей части длины базы прогноза.

Экстраполяцию в общем можно представить в виде определенного значения функции:

- прогнозируемое значение;

     - период упреждения;

  - уровень ряда, принятый за базу экстраполяции;

 - параметр уравнения тренда.

2.Экстраполяция на основе среднего уровня ряда

При экстраполяции социально – экономических явлений на основе среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом, т.е. .

В данном случае экстраполяция дает прогностическую точечную оценку. Точное совпадение этих оценок с фактическими данными – явление маловероятное. Следовательно, прогноз должен быть дан в виде «вилки». Доверительные границы для средней при небольшом числе наблюдений определяются:

- табличное значение t кр. Ст. с n-1 степен. св.

- средняя квадратичная ошибка средней.

Среднее квадратичное отклонение S для выборки:

Полученный доверительный интервал учитывает неопределенность, которая связана с оценкой средней величины, и его применение для прогнозирования увеличивает степень надежности прогноза. Однако при этом остается в силе предположение о том, что отдельные значения исследуемого показателя варьировали вокруг средней в прошлом и, значит, будут варьировать и в будущем. Поэтому доверительный интервал для прогностической оценки должно учитывать и этот фактор. В этом случае общая дисперсия составит величину , тогда доверительный интервал для прогностической оценки:

Недостаток рассмотренного метода заключается в том, что доверительный интервал здесь несвязан с периодом упреждения.

3. Экстраполяция по среднему абсолютному приросту

Она может быть выполнена в том случае, если считать общую тенденцию развития явления линейной. Для нахождения прогнозного значения уровня  необходимо определить средний абсолютный прирост . Зная уровень ряда динамики, принятый за базу экстраполяции:

t - период упреждения.

4. Экстраполяция на основе среднего темпа

- уровень, принятый за базу экстраполяции;

- средний темп роста.

Применение среднего темпа предполагает только один тип развития – развитие по геометрической прогрессии или по экспоненциальной кривой. Во многих же случаях фактическое развитие явлений следует иному закону и нарушается основное допущение, принимаемое при экстраполяции – доказывающее о том, что развитие будет следовать основной тенденции наблюдавшейся в прошлом. Доверительный интервал прогноза по среднему темпу может быть получен в том случае, если средний темп роста определяется с помощью статистического оценивания параметров экспоненциальной кривой.

5. «Наивные » экстраполяционные модели

Используются в краткосрочных прогностических исследованиях.

;

.

Первая модель означает неизменность уровня.

Вторая – постоянство абсолютных изменений.

Такие модели могут быть применены также для получения базы сравнения и оценки качества краткосрочных прогнозов, полученных иными методами.

3

Методы прогнозной экстраполяции


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

74166. Состав пород раннего палеозоя платформ и складчатых областей 3.29 KB
  Состав пород раннего палеозоя платформ и складчатых областей. В начале раннего палеозоя платформы северного полушария испытывали опускания и на больших площадях были покрыты морскими водами. Опускания сменились медленными поднятиями которые в конце раннего палеозоя привели к почти полному осушению всех древних платформ....
74167. ОРГАНИЧЕСКИЙ МИР ПОЗДНЕГО ПАЛЕОЗОЯ 137.98 KB
  Численность многих групп морских животных уменьшилась плеченогие мшанки морские ежи офиуры аммоноидии наутилусы остракоды губки фораминиферы как и их разнообразие вплоть до полного вымирания целых классов трилобиты эвриптериды бластоидеи палеозойские группы морских лилий тетракораллы. В этот период вымерло 96 всех морских видов и 70 наземных видов позвоночных.
74168. Органический мир мезозоя 12.01 KB
  Органический мир мезозоя В мезозое вымирают гигантские папоротники древесные хвощи плауны. В юрском периоде вымирают семенные папоротники и появляются первые покрытосеменные растения тогда представленные только древесными формами постепенно распространившиеся на все материки. Вымирают растительноядные за ними хищные динозавры. В морях вымирают многие формы беспозвоночных и морские ящеры.
74169. Суть Теории Большого Взрыва 13.4 KB
  Суть Теории Большого Взрыва Теория Большого взрыва строится на том что материя и энергия из которых состоит все сущее но Вселенной ранее находились в сингулярном состоянии т. Изначально теория Большого взрыва носила название динамическая эволюционирующая модель. На данный момент теория Большого взрыва разработана настолько хорошо что ученые берутся описать процессы которые начали происходить во Вселенной через 10 43 с после Большого взрыва. Существует несколько доказательств теории Большого взрыва одним из которых является реликтовое...
74171. Области байкальской складчатости (образованы в среднем и позднем протерозое) 11.61 KB
  Области байкальской складчатости образованы в среднем и позднем протерозое: БайкалоЕнисейская СевероТаймырская ТиманоПечорская БайкалоЕнисейская складчатая область объединяет с востока на запад Байкальскую ВосточноСаянскую и Енисейскую области складчатости. На востоке граничит с Алданским щитом на северозападе с ЗападноСибирской платформой. СевероТаймырская складчатая область включает север полуострова Таймыр и острова Северная Земля. ТиманоПечорская складчатая область включает крайний северовосток европейской России.
74172. Эпигерцинские платформы (плиты) РФ и сопредельных территорий (название, расположение) 1.14 MB
  С юга Туранская плита ограничена молодыми горными сооружениями Копет-Дага и альпийским предгорным прогибом, а с юго-востока - глыбово-складчатыми структурами эпиплатформенного подвижного пояса Средней Азии.
74173. Состав и строение пород карбона Подмосковья Восточно-Европейской платформ 3.47 KB
  Нижний отдел представлен загипсованными глинами турнейского яруса с маломощными прослоями бурых углей и известняков затем песками песчаниками и глинами визейского возраста с отдельными пластами известняка а также пластами бурого угля и наконец карбонатными породами известняками и доломитами и глинами намюрского яруса общей мощностью до 100 м на севере области и до 250 м на юге. Средний отдел карбона слагают в Подмосковье осадки московского яруса представленные также карбонатноглинистой толщей и подразделяющиеся на четыре горизонта....