иділення покладено характер інформації, на базі якої складається прогноз: 1) фактографічні методи базуються на фактичному інформаційному матеріалі про минуле та сьогодення розвитку об'єкта прогнозування. Типи прогнозування:
а) пошукові,
б) нормативні,
в) засновані на творчому баченні.
Ступінь імовірності майбутніх подій:
а) варіантні,
б) інваріантні.
Спосіб представлення результатів прогнозу:
а) точкові,
б) інтервальні
Не варто відмовляти собі в можливості прогнозування із застосуванням нескладних статистичних методів, при правильному використанні вони показують результати досить високого ступеня точності. Середня точність таких прогнозів зазвичай убуває збільшенням горизонту прогнозування. У певному сенсі можна говорити про правило длиннее прогнози більше помилки raquo ;. Кожна з потенційних складових прогнозу - екстраполяція часових рядів і зв'язків між ними, зовнішня інформація, а також думки експертів - погіршується при подовженні горизонту прогнозування. Для прогнозування віддалених періодів майбутнього необхідне застосування інших методів.
. Перевірка гіпотези на наявність тенденції
Тенденція - це основний напрямок, закономірність у розвитку явища процесів.
Тренд - це аналітична функція, яка описує тенденцію зміни явища і пов'язує єдиним законом розвитку всі наступні рівні ряду динаміки.
Для полегшення сприйняття побудуємо графік зміни вантажообігу підприємств транспорту в Росії з 1994 р За 2013 р (малюнок 1).
Малюнок 1 Графік зміни вантажообігу підприємств транспорту с1994 - 2013 р г.
Аналізуючи дані в цілому можна сказати, що обсяг вантажообігу показує тенденцію до зростання за вказаний період, і цю загальну тенденцію (руху на підвищення або пониження) прийнято називати трендом.
Тренд, однак, не є єдиною складовою ряду. На тлі виразного підвищення відгуку можна виділити періоди прискореного та уповільненого росту, а іноді і падіння обсягу вантажообігу. Вважається, що тренд ускладнений існуванням циклічної компоненти (циклічної складової) та нерегулярної компоненти. При аналізі рядів з коротшим кроком (квартальні або місячні дані) можуть виявиться і короткоперіодічние відхилення від тренда, що повторюються з тієї чи іншої стійкістю з року в рік; ці відхилення пояснюють існуванням сезонної компоненти у відгуку.
Факторів, що впливають на значення даного часового ряду дуже багато, наприклад: держ. програми, зміна чисельності персоналу, добробуті, системі цінностей і т.д ..
Перш ніж перейти до виділення тренда, слід перевірити гіпотезу про те, чи існує він взагалі. Перевірку проведемо методом різниці середніх рівнів.
Метод полягає в тому, що весь вихідний ряд динаміки розбивається на дві, приблизно рівні частини, кожна з яких розглядається як самостійна незалежна нормально розподілена сукупність. Якщо вихідний ряд має тенденцію, то середні обчислені для двох сукупностей повинні істотно і значимо відрізнятися між собою. Якщо розбіжність між середніми не значимі і випадково, то в ряду динаміки відсутня тенденція середнього рівня. Висувається гіпотеза про рівність середніх двох нормально розподілених сукупностей. Перевірка гіпотези здійснюється на основі розрахунку і аналізу t-критерію Стьюдента, розрахункове значення якого визначається за формулою виду t розр.=(1)
Проведемо перевірку:
. Вихідний ряд розбиваємо на дві приблизно рівні частини, тобто n 1 ~ n 2, n 1 + n 2=n;
. Для кожної частини обчислюємо середні значення рівнів показника y 1 і y 2:
; (2)
Таблиця 2.Ісходное дані
Y 1, 3724368835203384326734613638375539764284Y 2 4558467648014915494844464751491555055915
і дисперсії S 1, S 2:
(3)
Таблиця 3. Обчислення середніх значень рівнів показників вихідних даних
37245530254558-3851482253688193614676-267712893520-149222014801-142201643384-285812254915-287843267-40216160449485253461-208432644446-4972470093638-319614751-1923686437558673964915-287843976307942495505562315844428461537822559159729447847925111785772
. Проводимо перевірку з використанням t- критерію Стьюдента
Необхідне значення S визначаємо за формулою середньої зваженої величини дисперсій окремих сукупностей:
