Modele analityczne:*składowe szeregu czas:trend+wahania przyp;*przesłanki:regularne zmiany dające się opisać f. Czasu, niezmienność trendu, stałość charakteru zmian, stabilność rozkładu składnika losowego;*mechanizm:reguła podst lub podst z poprawką, prog punktowe i rpzedziałowe;*horyzont prog krótkookresowe(reguła podst) i średniookresowe(reguła post z poprawką);*ocena dopuszczalności:błąd ex ante.*wady:ryzyko że prog będą oparte na modelu nieaktualnym, założenie o niezmienności mech rozwojowego zjawisk, Określenie trendu met analityczna polega na znależieniu funkcji f optymalnie w świetle przyjętych kryt oceny, pasującej do wyrazów szer czas zmiennej prog. Do oceny dopasowania modelu do danych empirycznych używa się na ogół współczynnika determinacji R².najczęstsza jest met linowa, która jest stała wyznaczona przez kierunkowy współczynnik prostej b.beta-współ stałego przyr wart zmiennej prog w ciągu jednostki czasu. F o rosnącym tempie wzrostu:*f wykładnicza(właściowść-stałe tmepo wzrosu)*wilomian stopnia 2(zaleta-duża elastyczność ze wzgl na 3 parametry, odzwierciedla nieliniowe tendencje rozwojowe);*f potęgowa: (odpowiednia do opisu tendencji rozwojowych, które wykazują przebieg liniowy).Np.przedsięb wprow jakiś prod na rynek i popyt nań szybko wzrasta; F o malejącym temp: kiedy wzrost wart zmiennej prognozowanej przebiega coraz wolniej i zdąża do pewnego poziomu.*logarytmiczna*potęgowa wykładnik>0ale<1*wielomian odwrotnościowy*wielomian stopnia2; *w przyp gdy wzrost jest coraz wolniejszy i zdąża do pewnego poziomu f liniowo-odwrotnościowa oraz ilorazowa-stosunek 2 f liniowych(bardziej elastyczny, lepiej odzwierciedlający przyp wklęsłości)Np.gdy mamy do czyneinia z prod już istniejącymi na rynku, stopniowo wypieranymi przez nowe lepsze prod.Przedział prog- przedział liczbowy do którego ze z góry zadanym prawdop (p), zwanym wiarygodnością prog, należeć będzie przyszła wart prognozowanej zmiennej.Współ determinacji R² - miara dopasowania liniowego modelu regresji do danych rzeczywistych, gdy parametry modelu są szacowane met najmniejszyc kwadratów, R2 przybiera wart[0,1]im>tym lepsze dopasowanie modelu, jeśli porów kilka modeli=skorygowany wsp determ; Współczynnik wyrazistości-inf jaka część śr wart zmiennej Y stanowi jej odchylenie standardowe reszt, jest charakterystyką zmienności losowej zmiennej Y, model tym lepszy im<wart w.

Współczynnik determinacji przyjmuje wartości z przedziału   1 ; 0 .

Informuje on, jaką część całkowitej zmienności zmiennej objaśnianej stanowi

zmienność wartości teoretycznych tej zmiennej, tj. część zdeterminowana przez

zmienne objaśniające. R2 przemnożony przez 100% mówi w ilu procentach

model wyjaśnia zmienność zmiennej objaśnianej. Dopasowanie modelu do

danych jest tym lepsze, im współczynnik determinacji jest bliższy jedności.

Odchylenie standardowe reszt modelu, które jest pierwiastkiem z ich wariancji okresla o ile wartości teoretyczne oszacowane na podstawie modelu roznia się srednio od wartości rzeczywistych y_t.

Współczynnik wyrazistości modelu

Jaki procent średniej wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie standardowe

---