Прогнозирование является одним из ключевых компонентов для принятия эффективных управленческих решений, особенно в современных условиях. Данный метод позволяет установить совокупность всех факторов, и их влияние на развитие различных бизнес-процессов.
Существует множество экономико-математических и статистических методов прогнозирования. Среди них самыми важными являются метод наименьших квадратов и метод математической экстраполяции. В статье рассмотрены различные регрессионные модели прогнозирования показателей.
Выделяют пять основных этапов прогнозирования, а именно:
- Сбор данных и последующая их проверка на достоверность, целостность и точность;
- Уплотнение данных: подбор данных оптимально достаточных, имеющих прямое отношение к рассматриваемой предметной области;
- Подбор модели прогнозирования;
- Фактическое получение прогноза по выбранной модели;
- Оценка результатов прогноза, сравнение величин, полученных в результате вычисление, и наблюдаемых значений.
Методы — это совокупность вычислительных и аналитических приемов, благодаря которым составляется этот прогноз. Методы составления прогнозов различны по своему характеру. Для выбора методов необходимо:
- Отчетливо представлять задачу поставленную, т.е. рассмотреть ситуацию и составить окончательный прогноз;
- Знать основные характеристики методов, которые будут использованы.
Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.
Математической экстраполяции методы позволяют количественно охарактеризовать прогнозируемые процессы. Приемы, а также методы математической статистики, теории вероятности дают возможность использовать огромный круг функций для прогнозирования необходимого показателя во времени. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Этот данный метод позволяет научно обосновать показатели и конечно нормативы, используемые при планировании.
Статистические методы прогнозирования помогают определять темпы роста продаж на будущее, исходя из тенденций, которые сложились в прошлом.
Как правило, данные методы используются для кратковременного прогнозирования до года, когда количество изменений имеет минимальный показатель.
К более распространенным статистическим методам прогнозирования относятся:
- Метод экстраполяции скользящей средней. Данный этот метод применяется при краткосрочном прогнозировании. Он заключается в замене фактического уровня динамического ряда на расчетный уровень, имеющий значительно меньший показатель колебаний. План прогнозирования состоит из следующих шагов: выбор объектов прогнозирования; определение временных интервалов; выбор и обоснование модели прогнозирования; сбор и обработка данных для формирования прогноза; анализ и контроль полученных результатов. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения.
- Метод экспоненциальной средней. Представляет элементарный способ сглаживания динамического ряда за счет «устаревания». Суть метода заключается в применении линейных комбинаций за прошедшие и настоящие периоды времени.
- Прогнозирование на основе метода сезонных колебаний. Еще одним эффективным статистическим методом прогнозирования является расчет на основании сезонного колебания уровня ряда динамического. Обнаруживаются колебания с совершенно разной интенсивностью в любой области человеческой жизни. Они имеют цикличный характер — повторяются ежегодно, хотя сама продолжительность времени года имеет свои колебания. Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности.
- Прогнозирование методом линейной регрессии. Этот метод прогнозирования представляет собой один из наиболее используемых формализованных методов прогнозирования. В основание этого заложено требование наименьшего показателя сумм квадратов отклонений эмпирических данных от выровненных показателей. Регрессия линейная — этот метод восстановления зависимости между 2 переменными.
В управлении хозяйственными процессами наибольшее значение имеют прежде всего экономико-математические модели, часто объединяемые в системы моделей. Экономико-математические методы позволяют решать большой круг плановых, учетно-статистических и управленческих задач, анализ результатов производства, выявление основных тенденций его развития, определение прогнозных уровней экономических показателей, обоснование оптимального варианта использования различных ресурсов и т.д. ЭВМ дает возможность учитывать одновременно очень большое число условий и перерабатывать большую массу информации. В настоящие время в таком анализе хозяйственной деятельности организаций все большее применение находят математические методы исследования. Это способствует совершенствованию экономического анализа, его углублению и повышении действенности его. А также используют различные виды экономико-математических моделей: корреляционные модели и производственные функции, модели балансовые, модели оптимизации.