м значення сезонної компоненти для Г-кварталу року:
F = Т х S = (64,6 + 1,36 х 16) х 1,055 = 83,36 х 1,055 = 91,1 (тис. шт. за квартал).
Розумно припустити, що величина помилки даного прогнозу буде трохи вище, ніж попереднього, оскільки цей прогноз розрахований на більш тривалу перспективу.
РЕЗЮМЕ
Під тимчасовим поруч розуміється будь безліч даних, що відносяться до певних моментів часу. Це можуть бути, скажімо, роки, квартали місяці або тижня. У моделях часового ряду ретроспективна тенденція використовується для прогнозування поведінки змінної в майбутньому. Короткострокові прогнози є більш точними, ніж довгострокові. Якщо прогноз складався на більш тривалий період часу за умови, що існуюча тенденція збережеться в майбутньому, то тим більше величина помилки.
Для моделювання часових рядів використовуються два типи моделей -Адитивна і мультиплікативна. В обох випадках передбачається, що значення змінної включає в себе ряд компонент. Часовий ряд може складатися з власне тренда - загальної тенденції зміни значень змінної; сезонної варіації - короткострокових періодичних коливань значень змінної; циклічної варіації - довгострокових періодичних коливань значень змінної; помилки або залишку. У даному навчальному посібнику не розглядалися масиви даних за тривалі проміжки часу, що містять циклічну варіацію
Розглянуті нами моделі мають наступний вигляд:
Аддитивна А = Т + S + Е, Мультиплікативна А = Т х S х Е.
В обох видах моделей для десезоналізаціі даних застосовується метод змінного середнього. Потім десезоналізірованние дані використовуються при побудові моделі тренда. З цієї моделі складають прогнози майбутніх значень тренда. У разі лінійної моделі для знаходження параметрів прямий найкращим чином апроксимуючої фактичні значення, використовується метод найменших квадратів. Процес побудови нелінійних моделей набагато складніший. p> На відміну від лінійних регресійних моделей для оцінки обгрунтованості або точності прогнозних моделей статистичні методи, як правило, не використовуються. Найкращу серед декількох моделей вибирає спеціаліст, що становить прогноз. Щоб визначити, наскільки точно розглянута модель апроксимує минулу дані, застосовуються два показники: Середнє абсолютне відхилення і Среднеквадратическая помилка.
Література
1.Замков О.О., Толстоп'ятенко А.В., Черемних Ю.Н. Математичні методи в економіці. -М.: "ДІС", 1997. p> 2.Еддоус М., Стенсфілд Р. Методи прийняття рішення. -М.: "Аудит", 1997. p> 3.Ароновіч А.Б., Афанасьєв М.Ю., Суворов Б.П. Збірник завдань з дослідження операцій. -М.: Видавництво Московського університету, 1997. p> 4.Ісследованіе операцій в економіці: Навчальний посібник для вузів. Н.Ш. Кремер та ін-М.: Банки і біржі, ЮНИТИ, 1997. (Гл.15, гл.16)
5.Ю.А. Толбатов. Економетрика. - К., 1997. p> 6.С.І. Шелобаев. Математичні методи і моделі в економіці, фінансах, бізнесі. -М.: ЮНИТИ, 2000. br/>
