6.1. Основные положения и понятия в прогнозировании временных рядов
Следует различать два понятия, связанных с прогнозированием, - предсказание и собственно прогнозирование.
Под предсказанием понимают суждение о будущем состоянии процесса, основанное на субъективном «взвешивании» большого числа факторов качественного и количественного характера.
Прогнозирование — это исследовательский процесс, в результате которого получают прогноз о состоянии объекта. Прогноз является вероятностным суждением о возможном состоянии объекта или об альтернативных путях его достижения. Известно большое количество методов, методик и способов прогнозирования. Все они основаны на двух крайних подходах: эвристическом и математическом.Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не поддающихся формализации.
Для математических методов прогнозирования характерен под-бор и обоснование математической модели исследуемого процесса, а также способов определения ее неизвестных параметров. Задача прогнозирования при этом сводится к решению уравнений, описывающих данную модель для заданного момента времени.
Среди математических методов прогнозирования в особую группу выделяются методы экстраполяции, которые отличаются простотой, наглядностью и легко реализуются на ЭВМ. Методоло-гическая предпосылка экстраполяции состоит в признании преимущественной связи между прошлым, настоящим и будущим. При этом развитие экономических явлений наиболее полно находит свое отражение во временных рядах, которые представляют собой упорядоченные во времени наборы измерений каких-либо характеристик исследуемого объекта, процесса. Поэтому независимая переменная для временного ряда, это, как правило, календарные равные отрезки времени (год, квартал, месяц и т.
д.). Основной чертой, выделяющей временные ряды среди других видов статистических данных, является существенность порядка, в котором производятся наблюдения.В ходе решения задачи прогнозирования пользуются ограниченным количеством информации об одномерном временном ряде конечной длины. При этом в экономике исследуются дискретные временные ряды, наблюдаемые в дискретные моменты времени.
Дискретный временной ряд можно рассматривать как последовательность значений у j, у2, ..., уп в моменты времени t, или сокращенно^ = 1, 2, ..., п).
Временной ряд может быть представлен в следующем виде:
У/= */ + */, (6.1)
где xt - детерминированная неслучайная компонента процесса;
є, — стохастическая случайная компонента процесса.
Детерминированная компонента (тренд) xt характеризует существующую динамику процесса в целом, основную, длительную тен-денцию изменения изучаемого показателя. Стохастическая компонента є, отражает случайные колебания или шумы процесса. Задача прогнозирования, в частности, состоит в определении вида экстраполирующих функций xt и є, на основе исходных эмпирических данных.
Отрезок времени ? от момента времени t> для которого имеются последние статистические данные об изучаемом процессе, до момента, к которому относится прогноз, называется периодом упреждения (периодом прогноза). В зависимости от длительности периода упреждения применительно к экономике различают три вида прогноза:
краткосрочные — с периодом упреждения от нескольких дней до трех лет;
среднесрочные — от трех до 5 лет;
долгосрочные — от 5 лет и выше.
При прогнозировании, как правило, в точке прогноза оценива-ют математическое ожидание процесса (точечный прогноз) и величину интервала, в который с заданной вероятностью попадет прогнозируемое значение процесса (интервальный прогноз). Результаты экстраполяции наиболее надежны при кратко- и среднесрочном прогнозировании. При этом предполагается, что совокупность факторов, определявших тенденцию временного ряда в прошлом, в среднем сохранит свою силу и направление действия в течение прогнозируемого периода.
В экономической литературе предлагается широкий спектр методов экстраполяции. Остановимся на краткой характеристике основных методов данной группы.