|
29 Наиболее часто для этой цели используется метод наименьших квадратов. Он заключается в минимизации ошибки прогноза по уже имеющимся данным: 2 1 = 1 Критерий минимума суммы квадратов применяется по следующим соображениям: ущерб при малых значения ошибок мал, а при больших ошибках он многократно возрастает; кривая строится вне зависимости от отклонения ошибок в сторону уменьшения или увеличения. Таким образом, построенная зависимость будет как бы сглаживать исходные данные, определяя тенденцию их изменения. Для нахождения стандартной ошибки прогноза используется понятие доверительного интервала, который дает представление о точности прогноза. Стандартная ошибка Se определяется по формуле: п п 2 Методы экстраполяции достаточно просты, наглядны и теоретически хорошо проработаны: для большинства гладких функций получены общие выражения, определяющие параметры теоретического тренда. Но данный подход требует тщательного сбора большого объема статистической информации. Кроме того главный постулат метода: изучаемое явление сохранит имеющуюся тенденцию развития и в будущем, ограничивает сферу применения этих методов только для случаев стабильности внешних экономических и политических явлений, что отнюдь не является характерным для современной ситуации. |
42 Могут быть, найдены и другие виды зависимостей (логарифмические, тригонометрические и т. д.). Когда вид функции зависимости нам известен, необходимо найти способ расчета коэффициентов зависимости, который бы наияучшим образом позволял описать ряд данных и имел бы простой математический аппарат. Наиболее часто для этой цели используется метод наименьших квадратов. Он заключается в минимизации ошибки прогноза по уже имеющимся данным: Критерий минимума суммы квадратов применяется по следующим соображениям: • ущерб при малых значения ошибок мал, а при больших ошибках он многократно возрастает; • кривая строится вне зависимости от отклонения ошибок в сторону уменьшения или увеличения. Таким образом, построенная зависимость будет как бы сглаживать исходные данные, определяя тенденцию их изменения. Для нахождения стандартной ошибки прогноза используется понятие доверительного интервала, который дает представление о точности прогноза. Стандартная ошибка Seопределяется по формуле: Методы экстраполяции достаточно просты, наглядны и теоретически хорошо проработаны: для большинства гладких функций получены общие выратребует тщательного сбора большого объема статистической информации. Кроме того главный постулат метода: изучаемое явление сохранит имеющуюся S= £(x, -f(0) П X ' f e e t y ) 2 жения, определяющие параметры теоретического тренда. Но данный подход 43 тенденцию развития и в будущем, ограничивает сферу применения этих методов только для случаев стабильности внешних экономических и политических явлений, что отнюдь не является характерным для современной ситуации. В ситуациях, когда на поведение какой-либо системы значительное влияние оказывает человеческий фактор, с наилучшей стороны зарекомендовали себя прогнозы, основанные на экспертных оценках. Математические методы, основанные на анализе трендов, не всегда могут уловить изменения в каждый конкретный период времени. Для анализа текущей ситуации формируется группа экспертов в области прогноза. Эксперты должны удовлетворять следующим критериям [20]: • компетентность, то есть быть хорошим специалистом в данной отрасли (обладать достаточным количеством знаний); • креативность быть способным к решению творческих задач: • конформизм подверженность влиянию авторитетов; • аналитичность и широта мышления; • конструктивность мышления; • коллективизм; • самокритичность; • отношение к экспертизе. При условии, что набрана группа специалистов, обладающих перечисленными признаками, можно строить экспертный прогноз интересующего показателя. Для этого группе экспертов предлагается ответить на вопрос о значении интересующего показателя в следующем временном периоде (на следующий день, неделю, месяц или год). Получив набор прогнозов S ,, i= l,..., п , мы можем найти среднее их значение, приняв его за прогноз группы. В первом периоде прогноза мы не имеем еще сведений о квалификации экспертов, поэтому все их мнения имеют одинаковый вес. После получения фактического значения показателя S можнорассчитать ошибку каждого эксперта по формуле (1.3.1): |