 |
|
Анализ рядов динамики и прогнозирование
Анализ рядов динамики социально-экономических явлений, выявление тренда и сезонной волны, служат основой для прогнозирования в экономике. Прогнозирование – это оценка будущего состояния социально – экономических явлений на основе анализа тенденций их развития. Составление надежных прогнозов динамики спроса и предложения туристского рынка является необходимым условием рыночной конкуренции.
Статистическое прогнозирование основано на анализе рядов динамики, и состоит из трех этапов:
§ обобщение данных, собранных за длительный период;
§ выявление статистической закономерности;
§ распространение закономерностей на будущее.
Ведущую роль в прогнозировании играют статистические методы экстраполяции. Под экстраполяциейпонимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. Другими словами, экстраполяция – это определение уровней за пределами динамического ряда. При этом экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой, а в прошлое - ретроспективой. Тенденция развития может изменяться, поэтому данные, полученные путем экстраполяции ряда, следует рассматривать в качестве оценочных, вероятностных.
Любое прогнозирование основано на предположении, что закономерность, действующая внутри анализируемого ряда динамики, сохранится и в дальнейшем. В этой связи при экстраполяции большое значение имеют продолжительность базисного ряда динамики и сроки прогнозирования. Следует иметь в виду, что чем короче сроки прогноза, тем надежнее результаты экстраполяции.
Перечислим некоторые простейшие методы экстраполяции.
Метод среднего абсолютного прироста.
Если при анализе ряда динамики обнаруживается, что абсолютные приросты уровней примерно постоянны ( 
const), то необходимо определить средний абсолютный прирост 
. Затем последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд. Расчеты ведутся по формуле:
где 
- срок прогноза; 
- экстраполируемый уровень; 
- конечный уровень ряда; - средний абсолютный прирост.
Применение этого метода предполагает, что развитие явления происходит по арифметической прогрессии. Метод относится к классу «наивных» моделей, так как чаще всего развитие явления отличается арифметической прогрессии.
Однако в ряде случаев этот метод может использоваться в качестве предварительного прогноза. Например, если у исследователя нет динамического ряда, а есть лишь информация на начало и конец периода (например, данные баланса).