Статистическое прогнозирование на основе рядов динамики

Существует две большие группы методов прогнозирования:

- фактографические

- экспертные.

Фактографические методы - это прогнозирование с помощью тренда. Тренд можно представить как однофакторную регрессионную модель, где факторным признаком является время, а результативным интересующий нас показатель. Прогноз делается следующим образом - берется прогнозный горизонт (выбирается год, месяц) в соответствующий тому моменту времени, который нас интересует, и подставляется значение года или месяца в уравнение тренда. В результате получаем прогнозное значение интересующего нас показателя. Применение данного метода ограничено точностью данной модели, чем дальше прогноз, тем хуже точность предсказания. Поэтому прогноз по тренду используется для кратко и среднесрочных предсказаний.

Кроме прогнозирования по тренду можно использовать методы прогнозирования по регрессионным моделям:, где - факторные признаки. Прогнозирование по регрессионной модели происходит в два этапа:

Мы находим прогнозное значение факторов признаков. Некоторые факторные признаки можно прогнозировать по тренду, а другие можно задавать нормативно или экспертным методом.

Прогнозные значения факторных признаков подставляются в регрессионную модель и находятся прогнозные значения результативного признака.

Недостаток этого метода - это невозможность прогнозировать долгосрочно. В некоторых случаях, перед построением тренда или регрессионной модели используются методы кластерного анализа или факторного анализа. Так есть неоднородная статистическая совокупность, если мы ее разобьем на группы, то точность исследования увеличивается. Факторный анализ применяется для того, чтобы уменьшить число факторных признаков, поскольку большое число факторных признаков уменьшает точность регрессионной модели.