одом екстраполяції
Застосування прогнозування передбачає, що закономірність розвитку, що діє в минулому (всередині ряду динаміки), збережеться і в прогнозованому майбутньому, тобто прогноз заснований на екстраполяції. Точність прогнозу залежить від того, наскільки обгрунтованими виявляться припущення про збереження на майбутнє дій тих факторів, які сформували у базисному ряду динаміки його основні компоненти. Тому будь-якому прогнозуванню у вигляді екстраполяції ряду має передувати ретельне вивчення тривалих рядів динаміки, яке дозволило б визначати тенденцію зміни. Оскільки тенденція розвитку також може змінюватися, то дані, отримані шляхом екстраполяції ряду, треба розглядати як імовірнісні, як свого роду оцінки. p align="justify"> Виявлення та характеристика трендів і моделей взаємозв'язку створюють базу для прогнозування, тобто для визначення орієнтовних розмірів явищ у майбутньому.
Під екстраполяцією розуміють знаходження рівнів за межами досліджуваного ряду, тобто продовження в майбутньому тенденції, що спостерігалася в минулому. Оскільки насправді тенденція розвитку не залишається незмінною, то дані, одержувані шляхом екстраполяції ряду, слід розглядати як імовірнісні оцінки. p align="justify"> За допомогою екстраполяції можна визначити очікуваний рівень собівартості зерна в 2009 році.
Складемо рівняння лінійного тренду:
= а 0 + а 1 t, (19)
де Y t - вирівняне значення ряду;
а 0 , а 1 < span align = "justify"> - параметри рівняння.
Таблиця 9 - Динаміка собівартості 1 ц зерна
ГодиСебестоімость 1 ц зерна, р. YНомер року, tРасчетние велічіниY * t t 2 Y t Yt 2 Для знаходження параметрів цього рівняння необхідно вирішити систему рівнянь:
? Y = na 0 + a 1 ? t
? Yt = a 0 ? t + a 1 ? t 2 (20)
Рівняння лінійного тренду має вигляд:
= 130,87-27,51 t, (21)
За д...
