. Відрізняються також статистичні прогнози expost і прогноз exante. Прогноз ex post - «прогноз» минулих значень залежних змінних на основі оцінених параметрів моделі економетричних та фактичних значень незалежних змінних для періоду прогнозування - розраховується для перевірки якості моделі, її прогностичних властивостей (точності і надійності). Прогноз exante - реальний прогноз майбутніх значень залежних змінних економетричної моделі на основі оцінених параметрів і так чи інакше заданих майбутніх значень незалежних змінних.
Методи прогнозування поділяються на загальнонаукові, тобто застосовні до всіх наук (наприклад, прогноз за аналогією), і приватно наукові, тобто застосовні в якійсь одній науці (наприклад, опитування населення в соціології, проективні тести в психології та ін.). Всього налічується до двохсот різних методів прогнозів, більшість з яких можна звести до трьох груп: трендові моделі екстраполяції та інтерполяції прогнозованих процесів, аналітичні моделі (прогнозні сценарії, матриці і т.д.), індивідуальні та групові, очні та заочні опитування експертів. У найзагальнішому вигляді розробка прогнозу включає в себе: програму прогностичного дослідження; побудова вихідної, або базової, моделі (бажано у вигляді системи математичних рівнянь або хоча б упорядкованої сукупності кількісних і якісних показників прогнозованого явища); побудова прогнозного фону (врахування зовнішніх факторів, що впливають на прогнозований процес); прогнозну розробку профільних і фонових показників і зведення їх в систему; верифікацію (перевірку достовірності) отриманих результатів.
Динамічні ряди - найважливіше джерело вихідної інформації для аналізу та прогнозування економічних і соціально-економічних процесів. Інтервальний динамічний ряд складається з показників, що характеризують результати розвитку досліджуваних явищ за певні відрізки (інтервали) часу.
Слід мати на увазі, що окремий динамічний ряд відображає зміну лише однієї сторони, одного ознаки досліджуваних явищ, а завдання аналітика - дати всебічну характеристику явищ. Тому дослідник повинен будувати не тільки окремі ізольовані динамічні ряди, а взаємозалежні динамічні ряди, що дозволяють досліджувати досліджуваний об'єкт як систему. Саме система динамічних рядів в змозі дати досить повну картину розвитку явищ у часі і в багатьох випадках дозволяє виявити причини змін.
Необхідність формувати динамічні ряди по строго однорідним періодам або етапам не означає, що ми відмовляємося від побудови і вивчення динамічних рядів, що охоплюють тривалі історичні відрізки часу, що включають різні етапи розвитку явища.
однокачественностью динамічного ряду. При побудові динамічного ряду треба домагатися, щоб рівні ряду об'єднували явища одного якості. Це означає, що в межах кожного інтервалу або на певний момент, до якого відносяться рівні ряду, попередньо повинна бути проведена типологічна або структурна угруповання матеріалу. Після виділення однорідних груп або типів явищ можуть бути утворені відповідні рівні динамічного ряду.
Порівнянність рівнів динамічного ряду. Для наукового формування динамічних рядів необхідна порівнянність рівнів ряду. Це означає, що рівні повинні бути виражені в однакових одиницях виміру, підраховані за єдиною методологією, ставитися до однакової території. Важливо, щоб в динамічному ряду інтервали або моменти, за якими визначено рівні, мали однаковий зміст.
Послідовність і безперервність у часі рівнів динамічного ряду. Ця вимога означає, що рівні динамічного ряду по можливості повинні послідовно охоплювати весь етап розвитку явища від початку до кінця. Відсутність даних за ті чи інші проміжки часу (або за станом нате чи інші моменти часу) може спотворити уявлення про динаміку при подальшому аналізі ряду.
При аналізі даних за протяжні проміжки часу особливо яскраво з'являються методи прогнозування часових рядів - статистичні методи прогнозування часових рядів, характерна особливість яких - проведені послідовно в часі спостереження за об'єктом прогнозування. У відповідності зі структурою і закономірностями часових рядів виділяють наступні методи їх прогнозування (застосовувані як незалежно, так і спільно):
при наявності тренда або довгострокової тенденції в розвитку часового ряду використовуються екстраполяційні методи прогнозування;
при наявності сезонної тенденції або змін в динаміці ряду, повторюваних через певні періоди, застосовуються методи кореляційного аналізу даних з визначенням періоду (тимчасового лага) сезонності;
для перерваних часових рядів при наявності різких змін тенденції процесу під яким-небудь впливом (зазвичай зовнішнім), часто званим інтервенцією, застосовується спеціальний клас моделей, в властивості яких закладається один з ти...
