5.1. Типы моделей динамики данных и методы прогнозирования
Для разработки прогнозов определенный интерес представляют данные о развитии объекта в течение времени. Задача состоит в изучении таких данных с последующим перенесением сложившейся тенденции на будущий период.
Прогнозы, основанные на экстраполяции данных, считают развитие объекта инерционным, сохраняющим в будущем периоде траекторию движения.Любая характеристика, которая собрана или зафиксирована через последовательные промежутки времени, называется временным, или динамическим, рядом. Выбор метода прогнозирования для временного ряда определяется типом моделей динамики данных.
Выделяют четыре основных типа моделей динамики данных.
Горизонтальную модель используют, если наблюдения колеблются относительно постоянного уровня или среднего значения, в этом случае временной ряд называют стационарным. Внешние воздействия относительно постоянны. Прогнозирование включает использование его предыстории для оценки среднего значения, которое становится прогнозным. Для оценки будущей динамики могут быть использованы методы наивного прогнозирования, простого среднего, скользящего среднего, простое экспоненциальное сглаживание.
Трендовая модель применяется, если значения временного ряда возрастают или убывают в течение некоторого, достаточно большого промежутка времени. Методы прогнозирования должны дать возможность выявить закономерность и рассчитать параметры средней теоретической линии развития объекта. Эта задача может быть решена методами прогнозной экстраполяции, для оценки одного будущего значения используют методы скользящей средней и линейного экспоненциального сглаживания.
Сезонная модель используется, если на данные наблюдений влияют не только общие закономерности развития, но и сезонные факторы. В прогнозировании могут быть использованы модели экстраполяции с аддитивной и мультипликативной компонентой.
Л. Бутакова М. М. 49
Циклическая модель применяется, если данные характеризуются подъемами и спадами, не зависящими от времени. Циклическая компонента обычно имеет причиной общие закономерности экономического развития (жизненный цикл продукции, деловой цикл, бизнес-цикл). Методы прогнозирования — классическое разложение, экономические индикаторы, эконометрические модели, многомерная регрессия.
В данной главе мы рассмотрим горизонтальную и трендовую модели.