Реферат: Сущность и классификация прогнозов
где - средняя ошибка; - дисперсия, определяемая по формуле
= ∑ ( - ) 2 / n;
Средняя ошибка прогноза составит 0,625 кг.
Вывод. Прогноз ежедневной продажи составляет 2,5 т и при неизменности формирующих спрос данных может иметь отклонение 0,625 кг.
Понятно, что такой прогноз будет справедлив, если в ближайшем будущем не закроется на ремонт соседняя булочная или не будет введён в эксплуатацию недалеко от магазина новый многоэтажный дом.
Пример 2. Составить прогноз объёма платных услуг в фирме на 2002 и 2003 гг. Известно, что в 1995 г. объём платных услуг в фирме составлял 207 денежных единиц ( д. ед.), а в 2001 г. – 228 д. ед. в сопоставимых ценах. Сложившиеся условия работы фирмы существенно не изменяется.
Расчёт. Для определения прогноза методом экстраполяции по сложившемуся приросту объёма услуг надо определить его среднегодовой рост за прошедшие годы и экстраполировать на будущие периоды. Рассчитаем среднегодовой темп роста (коэффициент) по формуле
k = √/l,
где k – среднегодовой темп роста;
- число периодов динамического ряда;
- объём платных услуг в отчётном году, д. ед.;
l – объём платных услуг в базисном году, д. ед.
Среднегодовой темп роста спроса на платные услуги фирмы составит:
k = 6√228 : 207 = 1,0244, или 102,44 %.
Соответственно прогноз объёма услуг составит :
на 2002 г. 228 Х 1,0244 = 233,6 д.ед.;
на 2003 г. 233,6 Х 1,0244 = 239,3 д.ед.
Вывод. Прогноз объёма в фирме составит: на 2002 г. – 233,6 д.ед., на 2003 г. – 239,3 д.ед.
Приведённые примеры использования метода экстраполяции в прогнозировании далеко не исчерпывают его обширные возможности. Если предполагается сохранение прошлых и настоящих тенденций развития на будущее, то говорят о формальной экстраполяции.
Если же фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике процесса развития с учётом физической и логической сущности, то говорят о прогнозной экстраполяции. Прогнозная экстраполяция может быть в виде тренда, огибающих кривых, корреляционных и регрессивных зависимостей, может быть основана на факторном анализе и др. Экстраполяция сложного порядка может перерасти в моделирование.
Для такого вида экстраполяции характерно нахождение плавной линии, отражающей закономерности развития во времени. Тренд обычно применяется как основная составляющая прогнозируемого временного ряда, на которую накладываются другие составляющие, например сезонные колебания. Экстраполяция на основе тренда включает:
сбор информации эмпирического ряда показателя за прошлые периоды;
выбор оптимального вида функции, описывающей указанный ряд с учётом его сглаживания и выравнивания;
расчёт параметров выбранной экстраполяционной функции;
расчёт прогноза на будущее по выбранной функции.
Экстраполяция на основе тренда показана в примере 3.
Пример 3. Составить прогноз спроса на кожаную обувь на 2001 г., используя метод экстраполяции динамического ряда. Известны данные о продаже населению товара за последние 5 лет (в денежных единицах):
1995 г. – 179,3 1998 г. – 216,9
1996 г. – 193,3 1999 г. – 226,6