Сделай Сам Свою Работу на 5

Динамика прибыли предприятия (тыс.грн.)





ЛЕКЦИЯ 3. ПРОСТые МЕТОДЫ ПРОГНОЗНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

 

1. ОСОБЕННОСТИ ПРОСТЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

2. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОСТЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

 

1. При построении оперативных научно-технических прогнозов исследователь сталкивается с проблемой получения достаточного объема необходимой информации. Как правило, в той ситуации приходится иметь дело с короткими временными рядами, длина которых может не превышать 10 точек. В связи с этой неполнотой количественной информации использовать довольно сложные методы формализованного прогнозирования не приходится, и на практике при построении количественных прогнозов используют простые методы экстраполяции.

Экстраполяционные методы основываются на идеи распространения в будущее тенденций прошлого.

Методы экстраполяции основаны на предположении о практически неизменном характере протекающего процесса, об отсутствии важных изменений в состоянии внешней и внутренней среды объекта прогнозирования.

Эти методы, как правило, используются для получения оперативных и краткосрочных прогнозов в условиях неполной информации.



 

К преимуществам простых методов следует отнести:

● достаточно простой аппарат исследования;

● скорость выполнения расчетов в оперативном режиме;

● наличие относительно небольшого массива информации.

Все динамические процессы, которые происходят в научно-технической среде, проявляются в виде ряда значений того или другого показателя, который, изменяясь, отображает ход развития научный явлений. На основе этих значений разрабатываются прогнозные модели.

Поэтому, основу экстраполяционных методов составляют динамические ряды.

Динамическим рядом (рядом динамики) называется последовательность показателей, которые характеризуют изменение явления (процесса, объекта) во времени. Отдельные наблюдения динамического ряда называются уровнями.

При построении динамических рядов следует в первую очередь уделять внимание на сравнимость уровней ряда. Это значит, что все уровни должны выражаться в одинаковых единицах измерения, рассчитываться по единой методологии, включать единый круг объектов.



Обозначим:

– начальное значение уровня динамического ряда;

– конечное значение уровня динамического ряда;

– условно принятый (i) уровень динамического ряда;

– количество элементов динамического ряда.

Динамический ряд в общем виде можно представить как: ,

Символы, которые используются при прогнозировании динамических рядов:

 

Исходные данные Прогноз
Данные у1 у2 у3.. …….... уt-2 уt-1 уt уt+1 уt+2
Период 1 2 3 t-2 t-1 t t+1 t+2

Суть прогнозирования сводиться к тому, что мы находимся в конце периода t и делаем прогноз на период t+1, t+2, ...…......

 

2. Характеристика простых методов прогнозирования:

 

1. Экстраполяция на основе простой средней, используется для получения прогноза в предположении неизменности в будущем средних значений предыдущих уровней. Средний уровень ряда не должен иметь тенденции к изменению или это изменение должна быть незначительной. В этом случае можно принять, что прогнозируемый уровень равняется среднему значению уровни в прошлом.

Т.е. ,

Пример 1.

Фирма реализует хлебобулочные изделия. В табл.. приведены данные о реализации изделий (шт..) Сделает прогноз на следующую неделю.

Спрос, шт. 4 недели назад   3 недели назад 2 недели назад на прошлой неделе   Прогноз на следующую неделю  
Понедельник
Вторник
Среда          
Четверг          
Пятница          
Суббота          

 

2. Экстраполяция на основе взвешенной средней.



 

В этом методе используют специальные весовые коэффициенты - α.

 

Пример 2:

 

Спрос, шт. 4 недели назад (α =0,1)   3 недели назад (α =0,2)   2 недели назад (α =0,3)   На прошлой недели (α =0,4)   Прогноз на следующую неделю  
Понедельник 2200*0,1+2400*0,2+2300*0,3+2400*0,4=2350 шт.
Вторник 2000*0,1+2100*0,2+2200*0,3+2200*0,4=2160 шт.
Среда          
Четверг          
Пятница          
Суббота          

 

3. Прогнозирование на основе среднего темпа роста заключается в следующем: если в основу прогностического расчета положенный средний темп роста, то значение уровня, который экстраполируется, получают за формулой:

 

где yi _- уровень, принятый за базу для экстраполяции;

- средний темп роста.

 

Пример 3.

Известны следующие данные о динамическом ряде за 6 периодов. Сделайте прогноз на следующий 7 период.

 

Период
уt
Коэффициент роста Ti= - 1,2 0,75 1,66 0,93 1,14

Средний коэффициент роста: =1,13

 

Прогнозное значение показателя составит:

Метод двух крайних точек

В ряде случаев при отсутствии достаточного количества данных (например, количество точек ряда меньше 5) для простого прогноза можно использовать метод прогнозирования по прямой, проведенной через две крайних точки. Недостатком этого метода являются предположения о линейном характере тенденции изменения показателя во времени, которое не всегда так.

Рассмотрим сущность метода прогнозирования на основе прямой, проведенной через две крайних точки.

Из упорядоченной выборки берут две крайние точки (t1, y1) и (tn , yn) и через них проводят прямую вида :

 

yt01t

Оценка параметров проводится по формулам: а01 - а1*t1

 

Схема метода объясняется на рис.

 

yn

 

 

y=а01t

 

 

y1

х1 хn

 

 

Пример 4.

Известна динамика прибыли предприятия на период 2010-2015 гг. (тыс. грн.). Постройте прогноз прибыли на 2016г., 2017 г.

 

Динамика прибыли предприятия (тыс.грн.)

Год
ti
yi 40.8 50.5 40.2 16.6 22.0 24.8

Найдем оценки параметров модели:

 

тыс.грн.

 

а0 =40,8-(-3,2) *1=44 тыс. грн.

 

Таким образом, модель имеет вид: yt=44-3,2*t

 

Модель может быть использована для простого прогноза:

 

у2016=44-3,2·7=21,6 тыс. грн.

 

у2017=44-3,2·8=18,4 тыс. грн.

 








Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.