Роль ретроспективной информации в разработке прогноза

Введение
1. Ретроспективная информация в различных методах разработки прогнозов
1.1. Экспертные (интуитивные) методы прогнозирования
1.2. Формализованные (фактографические) методы прогнозирования
2. Примеры использования ретроспективной информации при статистических методах разработки прогноза
2.1. Использование ретроспективной информации при статистических методах разработки прогноза: общая характеристика
2.2. Использование при применении метода наименьших квадратов
2.2.1. Использование при применении метода наименьших квадратов с весами.
2.3. Использование при применении метода экспоненциального сглаживания
2.4. Использование при применении метода гармонических весов
2.5. Использование при применении метода авторегрессии
Заключение
Список литературы

Доверительный интервал прогноза будет
(5.2)
где – фактическое значение уровня временного ряда;
 – прогнозное значение уровня ряда.
 
.
Заключение
Таким образом, роль ретроспективной информации при разработке прогнозов заключается в следующем:
Все прогнозы строятся с использование ретроспективной информации, т.е. все методы прогнозирования основаны на использовании количественной и качественной информации о состоянии и поведении прогнозируемого объекта, процесса. Эта информация является ретроспективной, т.е. она описывает состояние и поведение объекта в прошлые моменты времени.
Исследователь, анализируя эту информацию, выявляет качественную картину поведения объекта в прошлом, определяет тенденцию его развития. После анализа условий возникновения выявленной тенденции исследователь делает вывод о правомочности продолжения (экстраполяции) этой тенденции на будущие состояния объекта, после чего производит соответствующие количественные расчеты, позволяющие установить численные характеристики прогнозного состояния объекта. Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два этапа.
Первый заключается в обобщении данных, собираемых за некоторый период времени, а также создании на основе этого обобщения модели процесса. Модель описывается в виде аналитически выраженной тенденции развития (экстраполяция тренда) или в виде функциональной зависимости от одного или нескольких факторов-аргументов (уравнения регрессии). Построение модели процесса для прогнозирования, какой бы вид она ни имела, обязательно включает выбор формы уравнения, описывающего динамику и взаимосвязь явлений, и оценивание его параметров с помощью того или иного метода.
Второй этап — сам прогноз. На этом этапе на основе найденных закономерностей определяется ожидаемое значение прогнозируемого показателя, величины или признака. Безусловно, полученные результаты не могут рассматриваться как нечто окончательное, так как при их оценке и использовании должны приниматься во внимание факторы, условия и ограничения, которые не участвовали в описании и построении модели. Их корректировка должна осуществляться в соответствии с ожидаемым изменением обстоятельств их формирования.
Экстраполятивные методы прогнозирования одни из самых точных методов прогнозирования, если применяются правильно. Данная группа методов прогнозирования применяется в ситуациях, когда имеется определенный тренд, который, ожидается, будет продолжаться и в будущем Для успешного применения методов экстраполяции необходимо наличие довольно длинных временных рядов данных.
Метод экспоненциального сглаживания, по сравнению с другими методами прогноза, имеет достоинства и недостатки. В числе достоинств метода необходимо отметить его точность, которая увеличивается с увеличением числа уровней динамического ряда. Недостатком метода является то, что отсутствует точный метод для выбора оптимальной величины параметра сглаживания. Точность прогноза по этому методу падает с увеличением прогнозного интервала. Он эффективен для краткосрочных прогнозов, в прочих условиях его можно использовать для получения приближенных оценок.
 С помощью скользящей средней успешно прогнозируются временные ряды, однако на практике этот метод используется редко из-за грубых результатов.
 При использовании метода наименьших квадратов, метода скользящих средних, гармонических весов прогнозируется только детерминированная компонента ряда динамики и не учитывается случайная компонента. Чтобы сделать прогноз более точным, надо отыскать закономерность изменения во времени этой случайной величины и сделать ее прогноз. Затем результаты прогноза детерминированной и случайной компонент объединяются. Сумма двух полученных таким образом прогнозов дает общий суммарный прогноз экономического показателя по одному ряду динамики.
Список литературы
Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. – М.: Финансы и статистика, 2004.
Афитов Э.А. Планирование на предприятии. Мн.: Выш.шк., 2007. – 285 с.
Балабанов И.Т. Анализ и. планирование финансов хозяйствующего субъекта. — М.:, Финансы и статистика ,2008. – 324 с.
Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 260 с.
Бухалков М.И. Планирование на предприятиях машиностроения: Учеб. пособие. — Самара: СамГГУ, 2005. – 402 с.
Бухалков М.И. Внутрифирменное планирование: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2007 —392 с.
Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: Издательский дом «Дашков и К°», 2006. – 308 с.
Гурков И., Авраамова Е. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях //Вопросы экономики. - 2008. - № 6.
Горемыкин В.А., Бугулов Э.Р., Богомолов А.Ю. Планирование на предприятии: Учебник. — М.: Филинъ, 2005 с.
Егоров Ю.Н. Планирование на предприятии. – М.: ИНФРА-М, 2001. –176 с.
Идрисов А.Б., Картышев С.В., Постников А.В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. Изд. 2-е, стереотипное. - М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 2008. - 272 с.
Ильин А.И. Планирование на предприятии: Учеб. посо6ие в 2 ч.— Мн.: ООО "Мисанта", 2008. – 296 с.
Колпина Л.Г., Марочкина В.М. Финансовые планы предприятий. Мн.: Выш. шк., 2004. — 114 с.
Прогнозирование и планирование в условиях рынка. /Под ред. Т.Г. Морозовой, А.В.Пикулькина. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2005 - 318 с.
Хан Д. Планирование и контроль: Концепция контроллинга / Пер. с нем.; Под ред. и с предисл. А.А. Турчака, Л.Г. Головача, М.Л. Лукашевича. М.: Финансы и статистика, 2007. 800 с.
Царев В.В. Внутрифирменное планирование. – СПб.: Питер, 2006. – 496 с.
В литературе, посвященной методологии прогностики, указанные методы часто называют эвристическими, или интуитивными. Эвристика — наука, изучающая продуктивное творческое мышление.
Хан Д. Планирование и контроль: Концепция контроллинга / Пер. с нем.; Под ред. и с предисл. А.А. Турчака, Л.Г. Головача, М.Л. Лукашевича. М.: Финансы и статистика, 2007. 106 с.
К продуктивным идеям необходимо относить неординарные, фантастические, абстрактные и сказочные идеи
Идрисов А.Б., Картышев С.В., Постников А.В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. Изд. 2-е, стереотипное. - М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 2008. - 102 с.
Гурков И., Авраамова Е. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях //Вопросы экономики. - 2008. - № 6.
Прогнозирование и планирование в условиях рынка. /Под ред. Т.Г. Морозовой, А.В.Пикулькина. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2005 - 208 с.
Прогнозирование и планирование в условиях рынка. /Под ред. Т.Г. Морозовой, А.В.Пикулькина. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2005 - 211с.
Бухалков М.И. Внутрифирменное планирование: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2007 —112 с.
Ильин А.И. Планирование на предприятии: Учеб. посо6ие в 2 ч.— Мн.: ООО "Мисанта", 2008. – 156 с.
18