ч. Такого роду прогнози називаються екстраполяцією. Потрібно з великою обережністю ставитися до прогнозів, отриманим за допомогою прогностичної моделі для даних, що лежать на значній відстані від безлічі. У таких областях пророцтва стають ненадійними. p> Методи екстраполяції тенденцій є, мабуть, найпоширенішими і найбільш розробленими серед всієї сукупності методів прогнозування. Використання екстраполяції у прогнозуванні має в своїй основі. припущення про те, що розглянутий процес зміни змінної являє собою поєднання двох складових - регулярної і випадковою:
Вважається, що регулярна складова f (a, х) являє собою гладку функцію від аргументу (у більшості випадків - часу), описувану конечномірні вектором параметрів а, які зберігають свої значення на періоді попередження прогнозу. Ця складова називається також трендом, рівнем, детермінованою основою процесу, тенденцією. Під усіма цими термінами лежить інтуїтивне уявлення про якусь очищеної від перешкод сутності аналізованого процесу. Інтуїтивне, тому що для більшості економічних, технічних, природних процесів не можна однозначно відокремити тренд від випадкової складової. Все залежить від того, яку мету переслідує цей поділ і з якою точністю його здійснювати.
Випадкова складова n (х) зазвичай вважається некоррелірованнимі випадковим процесом з нульовим математичним очікуванням. Її оцінки необхідні для подальшого визначення точностних характеристик прогнозу. Екстраполяційні методи прогнозування основний упор роблять на виділення найкращого в деякому сенсі описи тренда і на визначення прогнозних значень шляхом його екстраполяції. Методи екстраполяції багато в чому перетинаються з методами прогнозування по регресійним моделями. Іноді їх відмінності зводяться лише до відмінностей в термінології, позначеннях або написанні формул. Тим не менше, сама по собі прогнозна екстраполяція має ряд специфічних рис і прийомів, що дозволяють зараховувати її до деякого самостійного увазі методів прогнозування.
Специфічними рисами прогнозної екстраполяції можна назвати методи попередньої обробки числового ряду з метою перетворення його до вигляду, зручному для прогнозування, а також аналіз логіки і фізики прогнозованого процесу, надає істотне вплив як па вибір виду екстраполюючої функції, так і на визначення меж зміни її параметрів.
5. Правила складання інформації підсистем
Одним з основних властивостей економічної інформаційної системи є подільність на підсистеми, яка має ряд переваг з точки зору розробки та експлуатації економічної інформаційною системою, до яких належать [3, c.148]:
спрощення розробки та модернізації економічної інформаційної системи в результаті спеціалізації груп проектувальників по підсистемах;
спрощення впровадження та постачання готових підсистем відповідно з черговістю виконання робіт;
спрощення експлуатації економічної інформаційної системи внаслідок спеціалізації працівників предметної області.
