Презентация на тему Статистическое прогнозирование

закономерности, регулярно повторяющиеся из месяца в месяц, из квартала

в квартал, из года в год

развития явления или процесса.
Прогноз - это вероятностное научно обоснованное

суждение о состоянии объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его достижения.

словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном

состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

однозначно определить его истинность и ложность, так как прогноз

касается ненаблюдаемого события;
он должен содержать указания на пространственный и временной интервал, внутри которого произойдет прогнозируемое событие;
в момент высказывания необходимо располагать методами верификации прогноза, с помощью которых можно оценить точность и надежность прогноза.

задачи:
численно выразить проявление сезонных колебаний;
выявить их силу и характер

в условиях отдельных отраслей экономики;
обнаружить факторы, вызывающие сезонные колебания;
определить экономические последствия проявления сезонности.

следующие виды прогнозов:

фактические значения изучаемого явления, чтобы выяснить, присутствует ли сезонная

волна, выявить характер тренда.
Рассчитать показатели сезонности (4-квартальные суммы, 4- квартальные средние, центрированные средние, показатели сезонности).
Определить индексы сезонности.
Вычислить параметры уравнения, описывающего тренд изучаемого явления.
Построить прогноз и вычислить его ошибку (точность прогноза).

это страна в целом);
структурные прогнозы (межрегиональные, межотраслевые и т.п.);
прогноз

развития отраслевых комплексов;
региональные прогнозы (объектом прогнозирования выступает регион);
прогноз первичных звеньев экономики (объект - предприятие, фирма);
глобальные прогнозы (объект - мир в целом, крупные мировые регионы).

анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров

в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени.

Прогнозирование на основе метода сезонных колебаний;
Прогнозирование методом линейной регрессии.

скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние

как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений.
Экспоненциальная

средняя рассчитывается по формуле:
Qt+1 = L Х yt + (1 - L) Х Q t-1
L - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0t - индекс текущего периода;
y - фактическое значение уровня ряда.

для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой

колеблемости уровней. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней

динамического ряда.
При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года.
Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении.
Их роль очень велика в торговле продуктами питания, на транспорте и др.
Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания.

основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры

сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.
В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда к теоретическим (расчетным) уровням, выступающих в качестве базы сравнения.

Х Yi ,
где Is t - индивидуальный индекс сезонности;
Yt

- эмпирический уровень ряда динамики;
Yi - теоретический уровень ряда динамики.

для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is):
Is = Is t / n
где n - число периодов годового цикла.

является одним из наиболее широко применяемых формализованных методов прогнозирования.

Метод базируется на взаимосвязи (линейной зависимости) факторного и результативного показателя:
Y (x) = a + bx,
где x - факторный показатель;
Y - результативный показатель.

прогнозирования спроса. Поскольку итоговый прогноз играет очень важную роль

для всех аспектов внутрифирменного планирования, то желательно создать прогнозную систему, в которой может использоваться любой вводимый фактор.

начинается с анализа продаж существующих товаров и существующих потребителей

в динамике за ряд лет (прогноз сбыта А).
При этом необходимо ответить на следующие вопросы:
-Каким был объем реализации продукции на предприятии за последние 3-5 лет и в прошлом году?
-Будут ли потребители и дальше продолжать приобретать продукцию?
-Можно ли в дальнейшем рассчитывать на такой же спрос, как и в прошлом периоде?

ожидаемого спроса на новые товары на существующих рынках) гораздо

сложнее, чем предыдущего, а сам прогноз менее точен. Здесь придется существенно расширить применение экспертных методов прогнозирования - в первую очередь, необходимо опереться на мнение своих агентов (метод совокупных мнений работников сбыта), провести опросы непосредственных потребителей (метод ожидаемых запросов потребителей), а также привлечь экспертов в этой области “со стороны”.

ожидаемого спроса на новые товары на новых рынках) наиболее

сложна, а такой способ развития предприятия наиболее рискованный. Методы прогнозирования спроса, скорее всего, будут аналогичны методам, применяемым при разработке предыдущего прогноза.

трендов:
По своему содержанию прогнозы бывают:
Индексы сезонности
Прогнозирование на основе сезонных

колебаний.