Методы статистического прогнозирования и использование в научно-технической сфере

1. Методы статистического прогнозирования ииспользование в научно-технической сфере Мотасова евгения Шебаршина анжела Москва 2014

2. Прогноз - это научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. Прогнозирование же обязано отвечать на два вопроса: • Что вероятнее всего ожидать в будущем? • Каким образом нужно изменить условия, чтобы достичь заданногосостояния прогнозируемого объекта?

3. Этапы прогнозирования • постановка задачи и сбор необходимой информации • первичная обработка исходных данных • определение круга возможных моделей прогнозирования • оценка параметров моделей • исследование качества выбранных моделей, адекватности их реальному процессу • выбор лучшеииз моделей • построение прогноза • содержательный анализ полученного прогноза. 


4. Статистическое описание развития экономических процессов во времени осуществляется с помощью временных рядов. • сопоставимость уровней ряда • достаточная длина временного ряда • отсутсвие пропусков • исключены «выбросы»

5. Решение любой задачи по прогнозированию временных рядов начинается с построения графика исследуемого показателя, но к сожалению не всегда при этом четко прослеживается присутствие тренда во временном ряду.

6. Прогнозрование на основе средних величин Определяют средние величины: средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста. Очевидно, что такой подход корректен, только если характер развития близок к линейному. К недостаткам следует отнести то, что они учитывают лишь конечный и начальный уровни ряда, исключают влияния промежуточных уровней.

7. Сглаживание временного ряда Фактические уровни временного ряда заменяются расчетными уровнями, которые меньше подвержены колебаниям. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса.

8. Метод прогнозирования с помощью кривой роста Этапы: • выбор одной или нескольких кривых • оценка параметров выбранных кривых • проверка адекватности выбранных кривых • расчет точечного и интервального прогнозов Кривые роста условно делят на три класса в зависимости от того, какой тип динамики развития они хорошо описывают.

10. Если вид функции, описывающей систематическую составляющую, выбран неудачно, то последовательные значения ряда остатков могут не обладать свойствами независимости, в этом случае имеет место автокорреляция ошибок. Существует несколько приемов обнаружения автокорреляции. Наиболее распространенным является метод, предложенный Дарбиным и Уотсоном.

11. Ошибка прогноза- величина, характеризующая расхождение между фактическим и прогнозным значением показателя. На практике широко используются: • относительная ошибка прогноза • средние ошибки по модулю (абсолютные и относительные)

12. Адаптивные методы Адаптивные методы позволяют учесть различную информационную ценность уровней временного ряда. Оценивание обычно происходит на основе рекуррентного метода. Важнейшим достоинством адаптивных методов является построение самокорректирующихся моделей, способных учитывать результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге.

13. Расчет ведется методом скользящей средней Экспорт высокотехнологичной продукции – это продажа на международном рынке товаров, при производстве которых использовались высокие технологии (аэрокосмические, компьютерные, фармацевтические, электрические и научные).

14. Количество рассчитанных по скользящей средней уровней нового ряда будет меньше, чем в исходном ряду динамики. Определение интервала сглаживания зависит: • если необходимо сгладить беспорядочные колебания, то интервал сглаживания берут большим (5-7 уровней) • если же есть необходимость сохранить периодически повторяющиеся колебания, то интервал сглаживания уменьшают  до 3 уровней.

15. м

17. Китай (457,1 млрд долл.) • Германия (183,4 млрд. долл.) • США (145, 3 млрд. долл.)

18. Спасибо за внимание