Статистические методы экономического прогнозирования

Понятие прогнозирования

Иными словами, прогнозирование – это исследование перспектив развития какого-либо процесса, которое проводится для того, чтобы с большой долей вероятности предсказать положение изучаемого объекта в будущем. Инструментами выступают математические, статистические методы, экспертная оценка. Точность прогноза зависит от:

1. Полноты и прозрачности информации.
2. Свойств и особенностей изучаемой системы или объекта.
3. Методик и используемых в составлении прогноза.

Чем больше факторов влияют на конечный результат исследования, тем ближе оно становится к обычному рутинному расчету. Погрешность считается нормой.

Все прогнозы делят по срокам, масштабу, ответственности эксперта. По срокам они могут быть краткосрочными, долгосрочными и среднесрочными. Масштаб охватывает местность, определяя прогнозы, как частные, отраслевые, региональные, мировые, страновые и так далее. Уровень прогноза может быть личным, то есть проводиться на уровне предприятия, либо государственным.

Основными методами прогнозирования считаются статистические методы, экспертная оценка, методы моделирования, интуитивные методы, комбинированные. Прогнозирование широко используется в теоретической экономике, а так же в ее прикладных направлениях, например, в управлении цепочками поставок, технологиями, в маркетинге, продажах и телекоммуникациях.

Составление прогноза – емкая задача, требующая охвата большого массива данных. Развитие передовых технологий позволяет обрабатывать информацию с помощью программных продуктов. За счет этого повышается качество прогноза, снижается количество ошибок и погрешностей. Некоторые крупные компании заказывают разработку программ для прогнозирования под свои задачи. Несмотря на то, что покупка качественного продукта обходится дорого, составление максимально приближенных к реальности прогнозов снижает риски неопределенности, что положительным образом сказывается на деятельности предприятия или государства в целом.

Статистические методы

Статистические методы представляют собой инструменты научного изучения массовых событий и явлений. Они дают количественную и качественную характеристику объекту изучения. Изначально статистика применялась для управления государством. Сейчас она занимается сбором, обработкой данных, а так же выявлением результатов исследования с помощью выборок из общего массива данных.

Методы статистики могут быть теоретическими, экспериментальными или комбинированными. Она опирается на опыт исследований и наблюдений. Одним из направлений статистики является теория вероятности. Она изучает массовые случайные явления. Под массовостью понимается множество однородных, схожих по своей природе событий или процессов. Ее характеристикой является распределение вероятностей, то есть теория вероятности исследует вероятность распределения событий в системе.

Статистика выделяет три типа методов анализа данных:

1. Методы общего значения без учета особенностей исследуемой совокупности.
2. Изучение реальных явлений и событий с заранее заданным направлением.
3. Применение моделей и методов для анализа и получения определенного результата.

Методы статистики применяются во многих областях жизни человека. Они применяются всегда, когда нужно получить какие-то данные о поведении или особенностях группы, отдельных объектов или целой системы. Они применимы как для однородных объектов, так и для структур неоднородных внутри.

Статистические методы экономического прогнозирования

Экономика отличается своей динамичностью, в ней практически отсутствуют статические объекты или системы. Так же на исследуемые предметы оказывает влияние большое число факторов, которые необходимо учитывать в анализе. Для целей экономического прогнозирования используются следующие методы статистики:

1. Средние показатели, аналитические методы (метод наименьших квадратов, функции, тренды), адаптивные методы, учитывающие устаревание данных относятся к методу экстраполяции тенденции.
2. Статистическое моделирование включает в себя статистические, динамические методы, а так же агрегатное моделирование, регрессию по рядам динамики и по пространственно-временной информации.

Тренд позволяет вычислить основную тенденцию развития системы или объекта, а так же их группы. Для составления прогноза с помощью трендов применяют выравнивание временного ряда. Здесь хорошо работают инструменты наименьших квадратов, конечная разность и скользящая средняя. Линейный тренд показывает, что динамика изменяется с одинаковой скоростью, в параболическом тренде происходит относительное ускорение значений, в кубическом наблюдается смена трендов на противоположные.

Если показатели статистической выборки стабильно растут, то используется показательная кривая, которая демонстрирует геометрическую прогрессию ряда. Возможно применение логистической кривой в случае, если при исследовании выясняется, что существуют определенные ограничения. Прогнозирование подразумевает выбор наилучшего тренда. То есть, исследование статистической выборки не заканчивается выяснением направленности тенденции развития. Важным в результате оказывается выбор наиболее подходящего варианта из предложенных альтернатив.

Еще одним методом составления прогноза является вычисление индексов. Индекс характеризует величину и отклонение ее изменения относительно определенного эталона. Индексы применяются для оценки количественных величин. Но возможно их использование для исследования качества. Например, они могут показывать изменение себестоимости за счет изменения цены. То есть, с их помощью увязываются различные процессы и явления.