Вариант 9. Этапы прогнозирования спроса с помощью экономико-математических моделей

  • ID: 26698 
  • 16 страниц

Содержание:


29. Этапы прогнозирования спроса с помощью экономико-математических моделей

Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на экономико-математических моделях: экстраполяцию и моделирование[1. c 213]

В первом случае в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения, конечно, на срок не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.

Во втором случае строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь место, и характер их влияния на изучаемый параметр.

Данные модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях[2. c 185]

При построении прогнозных моделей чаше всего используется парный и множественный регрессионный анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии:

где оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);

свободный член уравнения;

независимая переменная (факторный признак), используемая для

определения зависимой переменной;

коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения — вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

Коэффициенты и рассчитываются на основе наблюдений величин и помощью метода наименьших квадратов.