Теоретические аспекты построения трендовых моделей прогнозирования - виды прогнозов, аспекты и особенности моделей

Содержание:

Процесс корпоративного управления представляет собой непрерывное развитие управленческих решений и их применение на практике. Успех компании во многом зависит от эффективности разработки этих решений. И прежде чем начать бизнес, необходимо определить цель его действий. В производственном процессе руководители предприятия очень часто сталкиваются с критическими проблемами, и от того, как будут приниматься оптимальные решения, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Потребность в решении возникает только тогда, когда возникает проблема, которая обычно характеризуется двумя состояниями - заданным и актуальным (прогнозом), и именно прогноз будет являться отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Несоответствие между этими двумя состояниями определяет необходимость разработки управленческого решения и контроля за его выполнением.

Для того чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, позволяющие оценить степень ее достижения. Без этих критериев невозможно реализовать одну из основных функций управления - контроль. Можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой может быть определена количественно, всегда лучше, чем цель, сформулированная только в устной форме.

Прогнозирование - это своего рода прогностическая способность, анализ ситуации и ее ожидаемого хода и изменения в будущем. Поскольку любое решение является прогнозом на будущее, а будущее содержит элемент неопределенности, важно правильно определить степень риска, связанного с выполнением принятых решений.

Прогнозы и виды прогнозов

Прогнозирование (греческий прогноз - знание заранее) - это своего рода предвидение (предсказание), так как оно связано с получением информации о будущем. Прогнозы "включают в себя описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего". Помимо формального прогнозирования, которое основано на научных методах, прогнозирование также включает в себя предвидение и предвидение. Прогнозирование - это описание будущего, основанное на эрудиции, работе подсознания. Форсайт использует жизненный опыт и знание обстоятельств". В самом широком смысле как научное прогнозирование, так и прогнозирование и прогнозирование подразделяются на термин "прогнозирование бизнеса".

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в вербальной, математической, графической или иной форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности, компании) и его окружения в будущем периоде времени [5, pp. 123-230].

Для некоторых прогнозов могут быть применены другие особенности классификации прогнозов. Например, для прогноза конъюнктуры рынка важно выделить такое свойство, как объем исследуемых объектов - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Таким образом, он может охватить весь рынок страны или быть ограничен рынком определенного региона, он также может охватить местный рынок одной компании. Он может рассматривать ситуацию на рынке в целом или его субъектом является рынок одного продукта.

В зависимости от горизонта прогноза, прогноз может быть подготовлен на очень короткий период до одного месяца (например, еженедельный и ежемесячный прогноз объемов продаж, движения денежных средств), на один год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), на 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы также называются прогнозными. Пятилетние прогнозы часто называют среднесрочными.

В зависимости от типа прогноза проводится различие между разведывательными, нормативными и творческими прогнозами.

Исследовательское прогнозирование - это вид научного прогнозирования из настоящего в будущее: прогноз начинается с сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Прогнозы в экономике

Прогнозирование в экономике - это совокупность научных подходов, позволяющих разрабатывать алгоритмы формирования представлений о будущем состоянии экономических систем.

Прогнозирование используется в различных областях экономики для решения определенных стратегических задач. Прогнозы обычно делятся на субъективные и модельные. Для первых характерно отсутствие строгих правил, которые обычно разрабатываются экспертами. Эксперт использует неформальный подход, основанный на гипотезах. Прогнозные модели формализуют зависимость переменных друг от друга. Причинные модели используют связи между переменными, они пытаются определить их поведение. Модели, не являющиеся каузальными, делают прогнозы, основанные на прошлых значениях.

Некаузальные модели часто используются для изучения изменений с течением времени. Если за исследуемый период произошло много изменений, то используется данная модель. Есть также одномерная модель Box-Jenkis. Он выражает зависимость от предыдущих значений. Графики часто используются для визуализации при прогнозировании. Они помогают определить повторяющиеся моменты, которые позволяют получить представление о будущем. Графики хорошо подходят для изучения котировок акций и их трендов. Модели, не связанные с причинно-следственной связью, просты в использовании. К сожалению, они не учитывают причины изменений. Другое неоднозначное предположение в них заключается в том, что тенденция прошлого сохраняется и в будущем.

Эконометрика позволяет формализовать многие динамические процессы в экономике. Особенностью эконометрического подхода к прогнозированию является научная обоснованность исследования, поскольку оно основано на данных экономической теории.

Теоретические аспекты построения трендовых моделей

Экстраполяция позволяет изучать кривые роста. Он основан на нескольких предположениях:

1. Тенденция имеет преобладающую тенденцию.
2. Прошлые факторы остаются прежними.
3. Построенная модель адекватна заданным условиям.

Кривые роста бывают разных форм. Для максимально точного описания желаемого процесса выбирается наилучшая кривая. Наиболее часто используются полиномиальные, 5-образные и экспоненциальные кривые. Полиномиальные кривые считаются самыми простыми. Для них характерен закон постоянного роста. Когда увеличения рассматриваются для полинома второй степени, они имеют линейную временную зависимость и являются постоянными. Полином третьей степени характеризуется непрерывностью. Чем выше порядок полинома, тем легче перейти к полиному более низкого порядка. Приращение в них не зависит от значения функции. Такие кривые часто используются для приблизительных прогнозов, которые не учитывают текущее состояние развития в будущем.

Экспоненциальные кривые строятся исходя из предположения, что дальнейшее развитие зависит от достигнутого уровня. В математике используются простые и модифицированные экспоненты. Они хорошо подходят для описания процессов, которые сначала медленно растут, а затем резко ускоряются. Например, запуск завода требует длительной подготовки, которая практически не приносит дохода, и тогда предприятие начинает формировать прибыль. Для приближения прогноза к реальности обычно строится несколько временных кривых тренда.

Кривые роста должны учитывать принципы разумности и динамики и подстраиваться под заданные параметры. Статистические методы прогнозирования обычно сглаживают начальные серии для более детального изучения процесса. Точно так же определяется тенденция, определяющая общее направление развития. Для выбора кривых роста используются инструменты статистического анализа. Модели оцениваются в соответствии с критериями статистического анализа.

Сегодня существуют программные продукты, которые используются для исследования экономических тенденций. Они чаще всего используются на фондовом рынке для расчета цен. Знание методологии прогнозирования позволяет осуществлять более реалистичное планирование.

Особенности моделей трендов

Моделирование является одним из наиболее эффективных методов формализации динамических процессов в экономике. Это подразумевает использование математического языка, позволяющего описывать практически любые события и вычислять их возможные тенденции.

Трендовые модели характеризуются следующими особенностями:

1. Текущее направление является наиболее вероятным направлением движения тренда.
2. Применение для технического анализа.
3. Пересечение определенного уровня становится сигналом.
4. Подтверждающие сигналы любого типа необходимы для подтверждения сигнала.

Модели тенденций делятся на три типа. Первый тип включает в себя модели, которые предупреждают о развороте тренда. Второй тип подтверждает текущую тенденцию, а третий работает в режиме тренда. На графике тренд не всегда представлен прямой линией. Это может быть кривая, и даже геометрическая фигура - овал или окружность. Тенденцию трудно проследить через небольшие промежутки времени. В этом случае это будет временным, а также приведет к непоследовательному восприятию основного направления.

Изучение тенденций выявляет ряд противоречий. Часто существует разница между прогнозом тренда и фактическим направлением. Это играет роль при развороте тренда. Противоречия также возникают при рассмотрении различных временных интервалов.

Трендовые модели характеризуют динамику экономической системы через тренд. Целью их создания является изучение динамики, получение картины эволюции явления или процесса по прошествии определенного периода времени. Изучение временных рядов обычно основано на экстраполяции. Экстраполяция является продолжением тенденции прошлого и настоящего в будущее. Предполагается, что на эту тенденцию влияют различные факторы. Однако их трудно выделить или описать, потому что о них не хватает информации.