Показатель среднего абсолютного прироста используется для построения простейших так называемых наивных прогнозов

Прогноз на k- шагов вперед на момент вре­мени t=n+1получается по формуле:

Этот способ является очень привлекательным для многих экономис­тов и практических работников статистических органов ввиду своей простоты и легкости реализации.

Однако, кроме указанных достоинств он имеет несколько существенных недостатков.

Во-первых, все факти­ческие наблюдения являются результатом закономерности и случайнос­ти. Следовательно, "отталкиваться" от последнего наблюдения непра­вомерно.

Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использо­вания среднего прироста в каждом конкретном случае.

В-третьих, дан­ный подход не позволяет сформировать интервал, внутрь которого по­падет прогнозируемая величина и указать степень уверенности в этом. В этой связи данный подход используется лишь как первый ориентир будущего развития или же в условиях очень малого объема наблюдений при невозможности использования описываемых ниже статистических ме­тодов.

Автокорреляция во временных рядах.

Для характеристики динамики изменения экономических показателей часто используется понятие автокорреляции, которая характеризует не только взаимозависимость уровней одного и того же ряда, относящихся к разным моментам наблюдений, но и степень устойчивости развития процесса во времени, величину оптимального периода прогнозирования и т.п.

Степень тесноты статистической связи между уровнями временного ряда, сдвинутыми на t единиц времени определяется величиной коэффициента корреляции , так как измеряет тесноту связи между уровнями одного и того же временного ряда, поэтому его принято называть коэффициентом автокорреляции.

При этом длину временного смещения называют обычно лагом (t).

Коэффициент автокорреляции вычисляют по формуле

(1.12)

Порядок коэффициентов автокорреляции определяет временной лаг: первого порядка (при t= 1), второго порядка (при t= 2) и т. д.

Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго, третьего и т.д. порядков называют автокорреляционной функцией.

Значения автокорреляционной функции могут колебаться от -1 до +1, но из стационарности следует, что = - .

График автокорреляционной функции называется корреллограммой.

Выборочный коэффициент автокорреляции вычисляется по формуле:

(1.13)

Для расчета коэффициента автокорреляции по формуле (1.12) в Excel можно воспользоваться функцией КОРРЕЛ.

Предположим, что базовая переменная включает диапазон А1:А34. Тогда коэффициент автокорреляции равен:

=КОРРЕЛ(А1:А33;А2:А34).