Проверяемый текст
Трушакин, Александр Геннадьевич; Перспективный экономический анализ деятельности торговой организации (Диссертация 2002)
[стр. 119]

не научное предвидение, а догадку.
В то же время любой прогноз является анализом, исследующим будущее.
Наиболее доступным и часто используемым методом прогнозирования
коммерческо-предпринимательской деятельности некоторых показателей социально экономического развития является экстраполяция тенденций динамического ряда, а также других динамических моделей.
Прогнозируя какой либо процесс или показатель на основе рядов динамики, необходимо прежде всего изучать экономическую сущность явления, что и является первым этапом прогнозирования.
Для того, чтобы определить возможность прогнозирования на основе продления динамического ряда, необходимо изучить тесноту связи, степень зависимости показателя от времени.
Не будем забывать, что чаще всего
прогнозируемые показатели находятся в сложной причинно следственной зависимости от времени.
Если время не является причиной изменения экономического показателя, то в прогнозировании коммерческо-предпринимательской деятельности используются статистические, а не причинно следственные зависимости.
Для измерения тесноты связи, силы зависимости
показателей коммерческопредпринимательской деятельности используют коэффициенты корреляции.
С их помощью можно определить:
зависимость прогнозируемого показателя от времени; зависимость данных за два года; зависимость показателей между наблюдениями за какой-либо год и этим же годом, но сдвинутым на один или несколько интервалов времени (эта зависимость изучается на основе вычисления коэффициентов автокорреляции).
Для тех процессов, в которых выявлена устойчивая тенденция изменений моделируемого показателя в зависимости от времени, можно применять методы прогнозирования
коммерческо-предпринимательской деятельности, основанные на уравнении тренда.
Под трендом понимается количественная характеристика основной закономерности движения, или развития процесса во времени, в какой-то мере свободной от случайных воздействий.
В этом случае предполагают, что прогнозный показатель является функцией от времени (еще раз подчеркнем, что здесь рассматривается статистическая зависимость, а не причинно следственная).

123
[стр. 134]

134 Взаимосвязь между анализом и прогнозом заключается в следующем.
Анализ это исследование пропшого и настоящего.
Любой прогноз основан на глубоком анализе существующих тенденций, закономерностей, зависимостей.
Без анализа прогноз представляет собой не научное предвидение, а догадку.
В то же время любой прогноз является анализом, исследующим будущее.
Наиболее доступным и часто используемым методом прогнозирования
некоторых показателей социально экономического развития является экстраполяция тенденций динамического ряда, а также других динамических моделей [44].
Прогнозируя какой либо процесс или показатель на основе рядов динамики, необходимо прежде всего изучать экономическую сущность явления, что и является первым этапом прогнозирования.
Для того, чтобы определить возможность прогнозирования на основе продления динамического ряда, необходимо изучить тесноту связи, степень зависимости показателя от времени.
Не будем забывать, что чаще всего
I прогнозируемые показатели не находятся в причинно следственной зависимости от времени^ то есть время не является причиной изменения экономического показателя.
В данном случае в прогнозировании используются статистические, а не причинно следственные зависимости.
Для измерения тесноты связи силы зависимости
используют коэффициенты корреляции.
С их помощью можно определить:
щ зависимость прогнозируемого показателя от времени; зависимость данных за два года; зависимость показателей между наблюдениями за какой-либо год и этим же годом, но сдвинутым на один или несколько интервалов времени (эта зависимость изучается на основе вычисления коэффициентов автокорреляции).
т

[стр.,135]

135 Для тех процессов, в которых выявлена устойчивая тенденция изменений моделируемого показателя в зависимости от времени, можно применять методы прогнозирования, основанные на уравнении тренда [71].
Под трендом понимается количественная характеристика основной закономерности движения, или развития процесса во времени, в какой-то мере свободной от случайных воздействий.
В этом случае предполагают, что прогнозный показатель является функцией от времени (еще раз подчеркнем, что здесь рассматривается статистическая зависимость, а не причинно следственная).

Тенденция сохраняется до тех пор, пока не изменится влияние факторов причин, не ослабнет сила влияния, не появятся новые факторы причины.
Таким образом, вторым этапом прогнозирования по уравнениям трендов является анализ тесноты связи данного процесса со временем.
Когда выявлена подобная ситуация статистической зависимости изменений показателя от времени, можно пытаться применять для прогнозирования уравнения трендов.
В практической деятельности, рассматривая динамический ряд, трудно определить, имеются ли закономерные изменения показателя во времени, так как любой динамический ряд содержит несколько составляюпщх: долговременную тенденцию, сезонные колебания, случайные отклонения.
Прежде чем начинать прогнозирование, надо разложить динамический ряд на основные компоненты, определить, можно ли пренебречь сезонными или случайными колебаниями.
Для выявления основной тенденции динамического ряда необходимо провести сглаживание динамического ряда, для чего можно использовать методы скользящей средней и наименьших квадратов.
Разработка же прогноза систем в равной мере, как и комплексное прогностическое исследование становится реальной возможностью на основе накопленного уровня знаний по теории и методологии прогностики, обширного

[Back]