Загальна характеристика методів прогнозування та їх використання

Прогнозування економічних показників за допомогою

Пакета Microsoft Excel.

ПЛАН.

1. Загальна характеристика методів прогнозування та їх використання

2. Прогнозування на основі динамічних рядів

3. Прогнозування за допомогою статистичних функцій

4. Багатофакторна регресія

Література:

1. Мур Д. и др. Экономическое моделирование в Microsoft Excel, 6-е изд.: Пер. с англ.. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 1024с.

2. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. Пособие. – М.: Вузовский учебник, 2008. – 365с.

3. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel, 4-е изд.: Пер. с англ./ Левин Д. и др. - Издательский дом «Вильямс», 2004. – 1312с.

4. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд.: Пер. с англ.. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003 – 656с.

5. Спіцина Н.М. Інформаційні системи і технології підприємства [Текст]: метод.вказівки та індивід. Завдання для проведення лаборатор. і самост. робіт з модуля «Використання програми Microsoft Excel для моделювання основних показників підприємства» для студ. ін.-ту економіки упр. спец. 6.050107 ден. і заоч. форм навчання/ Н.М. Спіцина, Т.В. Шабельник, Ю.І. Соломка. – Донецьк: [ДонНУЕТ], 2008. – 49с.

Загальна характеристика методів прогнозування та їх використання

Світ навколо нас завжди постійно змінювався. Саме в цих умовах працюють наші підприємства, а їх фахівці, керівництво повинні приймати рішення, що мають вплив на майбутнє своїх організацій. Обґрунтування рішень та прогнозування їх наслідків, передбачення розвитку підприємства – одна з суттєвих умов успішного розвитку економічного об’єкту.

Прогнозування (передбачення) в економіці - перенесення на майбутнє зако-номірностей, що діяли в минулому.

Існують два загально прийнятних підходів до прогнозування: якісний та кількісний. Методи якісного прогнозування використовуються, якщо фахівцю не доступні кількісні дані. В цьому випадку фахівець на базі своїх знань та досвіду складає прогноз. Звичайно, такі методи мають значну долю суб’єктивізму.

Кількісні методи дозволяють спрогнозувати майбутнє об’єкта на основі даних про його минуле. Прогнозування проводиться на основі математичної або математико-економічної моделі дійсності, при побудові якої використовуються статистичні матеріали і залежності між економічними факторами. Методи кількісного прогнозування розділяються на дві категорії: аналіз тимчасових (динамічних) рядів і методи аналізу причино-наслідкових залежностей.

Тимчасовий або динамічний ряд – це набір числових даних, які одержані на протязі послідовних періодів часу. Наприклад, динамічний ряд товарообігу може складатися з товарообігу за окремі квартали, місяці, дні, години.

Метод аналізу тимчасових рядів дозволяє передбачити значення числової змінної (товарообігу) на основі її минулих і поточних значень.

Методи аналізу причино-наслідкових залежностей дозволяють визначити, які фактори впливають на значення змінної, що прогнозується.

Відомий американський фахівець з прогнозування Макридакис [4] за допомогою емпіричних досліджень та лабораторних експериментів доказав, що прогнози побудовані за допомогою кількісних методів більш точні ніж побудовані за допомогою якісних методів. Людина намагається бути оптимістом і недооцінює ступінь невизначеності майбутнього. До того ж вартість прогнозування якісними методами часто буває вище ніж при використанні кількісних методів.

Але це не означає, що потрібно відкинути якісні методи. Тільки сполучання обох методів, розуміння й фахова оцінка результатів кількісного прогнозування надає змогу обґрунтувати рішення, що приймаються.

Прогнози, що складаються на майбутнє, класифікуються на короткострокові (до 1 року) й довгострокові. Довгострокові прогнози використовуються керівництвом підприємства для визначення стратегії розвитку бізнесу. Короткострокові прогнози використовуються фахівцями середнього і нижчого ланцюгів для розробки термінових рішень.

При обранні методів прогнозування слід керуватися тезою, що метод повинний давати точний, своєчасний і зрозумілий для фахівця прогноз для обґрунтування рішення, що приймається. Крім того, результати процедури прогнозування повинні приносити прибуток, який покриває витрати на її здійснення.

Процес прогнозування складається з 5 етапів:

1. Збирання даних. Дуже важливий і не простий етап, від якого залежить кінцевий результат, тому що точність прогнозу залежить від достовірності тих даних, на яких він побудований. Тому для прогнозування дані повинні бути достовірними і точними, відображати ті обставини, які аналізуються, узгодженими з попередніми спостереженнями (наприклад, зміна цін, складу корзини споживача і т. ін.), збиратися через визначені інтервали часу.

2. Редукція або стиснення даних. Якщо зібрано дуже багато або, навпаки, мало даних, дані не мають прямого відношення до задачі і т. ін. Всі такі обставини знижують точність прогнозу.

3. Побудова моделі та її оцінка. На цьому етапі підбирається модель, яка відповідає особливостям назбираних даних і має найменшу помилку прогнозу. При цьому модель повинна бути зрозуміла фахівцям, що приймають рішення.

4. Екстраполяція обраної моделі. Фактичний прогноз по одержаних і перевірених даних.

5. Оцінка одержаного прогнозу – порівняння одержаних значень з фактичними даними. Є цілий ряд методів оцінки рівня помилок, які допускає метод, що застосовувався.

Для прогнозування був розроблений цілий ряд програмних засобів, що прискорюють виконання роботи й значно зменшують її трудоємність. До них відносяться два типа пакетів програм: статистичні пакети (SPSS, Minitab, SAS, СТАТПРО та ін.) і пакети саме для прогнозування (Вериста, Олімп, Forecast Expert российской фирмы Pro-Invest, MetaStock, Matlab та ін.).

Однак перелічені пакети мають досить високу вартість і потребують затрат на навчання персоналу, тому багато користувачів обрали використання графічних і статистичних функцій Microsoft Excel. Excel – це вже невід’ємна частина робочого місця фахівця, її знають, легко навчаються її використовувати, деякі графічні функції Excel створюють більш ясне візуальне уявлення даних ніж деякі статистичні пакети. Але у Excel були знайдені помилки у деяких статистичних функціях, що приводить до некоректних результатів. Все з часом змінюється, програми удосконалюються, питання, має Excel більше переваг або недоліків для прогнозування не вирішене остаточно і мабуть не буде вирішене ніколи. А саме Excel надає нам можливість засвоїти найбільш використані у практиці методи прогнозування.