|
Основная задача данной стадии исследования - спрогнозировать динамику выходного показателя всеми имеющимися в распоряжении способами, т.е. с помощью темпов роста, уравнения тренда, множественного уравнения регрессии.
Важно подчеркнуть то обстоятельство, что статистическое прогнозирование основано на экстраполяции сложившихся тенденций развития исследуемого объекта и, следовательно, на предположении об определенной устойчивости выявленных закономерностей. Поэтому в каждом конкретном случае возможность экстраполяции, т.е. распространения на будущее закономерностей, свойственных объекту в прошлом и настоящем, должна быть логически проверена и обоснована.
После проведения обоснования устойчивости, неизменности в перспективе сложившихся к данному моменту тенденций осуществление самих прогнозных расчетов особых трудностей вызвать не должно.
При сохранении постоянного темпа роста
Yt+k=Yt* (1.32)
В случае существования в динамике темпов роста какой-либо выраженной тенденции и уверенности в том, что эта тенденция сохранится на определенное время, вначале прогнозируется по соответствующему уравнению регрессии Yt,t-1=f (t) значения темпов роста, а затем определяются прогнозные значения исследуемого показателя, Yt+k (k=1, …, T), где Т - продолжительность прогнозируемого периода.
Чтобы произвести прогноз показателя по уравнению тренда Yt= (t), достаточно в это уравнение подставить соответствующие значения фактора времени (t).
Множественное уравнение регрессии вызывает наибольшие трудности при проведении прогнозных расчетов, так как наряду с изменением во времени показателя, рассматриваемого в качестве выходного, неизбежно меняются и входные характеристики (факторы).
Для выявления закономерностей движения факторов Хl (l=1,…,m) следует воспользоваться методами, рассмотренными выше - темпами роста, уравнением тренда, выбрав для каждого фактора соответствующий наиболее эффективный способ оценки характера его изменения. Затем на основе обнаруженных закономерностей необходимо найти прогнозные значения интересующих переменных Хl (l=1,…,m), подставив их в множественное уравнение регрессии и осуществить по нему прогноз показателя Y.
|
