Прогнозирование с помощью временных рядов
Все методы прогнозирования базируются на информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Прогноз, получающийся в результате применения методов прогнозирования, определяет ожидаемые варианты экономического развития. При этом предполагается, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспективе. Такую гипотезу выдвигают исходя из инерционности развития социально-экономических явлений и процессов. Инерционность проявляется во взаимосвязях, т. е. сохраняются зависимости, корреляции прогнозируемой переменной от совокупности факторных признаков, темпы и направление развития, вариация показателей на протяжении длительного периода времени. Инерционность развития экономики связана с длительно действующими факторами (структура основных фондов, их возраст и эффективность, степень устойчивости технологических взаимосвязей отраслей производства и др.).
Для того чтобы в прогнозе содержалось не только правильное качественное предсказание, но и наиболее вероятное количественное значение прогнозируемого признака, необходимо, чтобы прогностическая модель допускала малую ошибку прогноза. Ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше срок упреждения и чем длиннее прошлый период, на информации из которого построена прогностическая модель, т. е. чем длиннее база прогноза. Нет общих правил определения допустимого срока упреждения при заданной точности прогноза, и наоборот: нельзя указать точность прогноза в зависимости от срока упреждения. В большинстве случаев срок упреждения не должен превышать третьей части длины базы прогноза. Например, для прогноза на 5 лет желательно, чтобы база прогноза (ряд динамики) содержала не менее 15 уровней. В каждом конкретном случае соотношение длины базы прогноза и срока упреждения необходимо обосновывать, используя имеющуюся информацию.
При прогнозировании нужно взвешивать все существующие методы, чтобы воспользоваться тем из них, который наиболее полно отвечает данным обстоятельствам. Прежде всего, следует рассмотреть метод, в котором исследуемый динамический ряд экстраполируется. При этом тренд, краткосрочную осцилляцию, сезонный эффект объединяют сложением или умножением, в зависимости от обстоятельств, с тем чтобы сформировать прогноз. Затем исследуют ошибки прогноза, т. е. вычисляют стандартную ошибку оценки или доверительный интервал оценки, выражая на языке вероятностей степень уверенности в том, что оценка лежит в заданной области. Все эти действия основываются на том, что исследуемая выборка извлечена случайным образом из генеральной совокупности. При прогнозировании, осуществляя разложение (на тренд, краткосрочную осцилляцию, сезонную и случайную компоненты), строят модель. Ошибки прогноза проявляются и вследствие ошибок спецификации этой модели.
Наиболее точный способ оценивания надежности метода прогноза состоит в исследовании его «работы» за какой-либо период. По ряду рассчитанных ошибок можно сформировать хорошую эмпирическую оценку ошибки, которая, вероятно, встретится в будущем. Однако такой метод оценки надежности требует большего труда. Разумным компромиссом оказывается вычисление ошибок для прошлых моментов времени на основе текущих значений. Это может привести к недооценке истинных ошибок, но, по крайней мере, будет получено некоторое представление об ошибках в будущем.
Число единиц времени, на которое делается прогноз, называется горизонтом прогнозирования.
Рассмотрим теперь наиболее распространенные методы прогнозирования экономических явлений и процессов, называемые адаптивными, так как при получении новой информации о динамических рядах производится корректировка параметров моделирования, т. е. их адаптация к новым непрерывно изменяющимся условиям.
Эта лекция взята со страницы предмета «Эконометрика»
Предмет эконометрика: полный курс лекций
Эти страницы возможно вам будут полезны:
