Данные о спросе на пиловочник II и III сортиментных групп и на балансы II и IV групп сортиментов за шесть лет, по которым определяется прогнозные значения спроса потребителей на данные продукты на следующий год, представлены в таблице 6.

Таблица 6 – Данные о спросе на пиловочник и балансы за шесть лет

В метрах кубических

2 Прогнозирование

2.1 Методологические основы техники прогнозирования

Прогнозирование осуществляется на основе числовых данных характеризующих изменения экономических процессов или явле­ний. Такие числовые данные в виде конкретных показателей, изменяющихся во времени, образуют ряд динамики или времен­ной (динамический, хронологический) ряд.

Каждый член ряда динамики является уровнем ряда. Различают начальный, конечный и средний уровни ряда динамики.

При сборе исходных данных для формирования ряда дина­мики необходимо придерживаться следующих правил:

а) все данные должны быть сопоставимы;

б) необходимо исключить все случайные отклонения.

Прогнозирование производится методом экстраполяции рядов динамики. Сущность этого метода заключается в том, что на основе статистической обработки и анализа динамического ряда определяется его тенденция, так называемый тренд ряда. Зная тренд ряда, можно определить предполагаемые значения показателей.

Для прогнозирования экономических процессов используются корреляционные и регрессионные модели, а также метод экспоненциального сглаживания.

При аналитическом выравнивании ряда динамики на базе регрессионных моделей подбирается аналитическая функция (кривая), наиболее точно характеризующая закономерность раз­вития данного явления или процесса во времени. Найденная функция позволяет получить выровненные значения уровней ряда динамики (его теоретические оценки), т. е. те уровни, ко­торые наблюдались бы, если бы динамика явления или процес­са полностью совпадала с выбранной кривой (линией регрес­сии).

Для расчета параметров кривой используют метод наимень­ших квадратов, который требует, чтобы сум­ма квадратов отклонений значений, лежащих на линии регрессии (теоретических оценок уровней), от фактических значений уров­ней была минимальной, т. е. чтобы соблюдалось условие (2.1)

, (2.1)

где

- фактическое значение уровня ряда динамики;

- теоретическая оценка уровня.

Аналитическим выражением прямолинейного тренда является функция (2.2)

, (2.2)

где а и b – параметры;

t – очередной номер уровня ряда с начала отсчета.

Формулы для вычисления значений параметров (2.3), (2.4)

, (2.3)

(2.4)

Об устойчивости ряда и целесообразности использования методов аналитического выравнивания для определения тренда ряда можно судить по величине коэффициента корреляции ряда.