113067

Wyróżnić można następujące klasy metod analizy i prognozowania:

•    Metody, uwzględniające związki przyczynowo-skutkowe pomiędzy zmiennymi systemu

•    Metody symptomatyczne, polegające na analizie (ogólnie: wielowymiarowych) szeregów czasowych oraz ew. dynamicznych związków pomiędzy poszczególnymi ich zmiennymi składowymi,

•    Metody heurystyczne, sprowadzające się do procedur wytwarzania i syntetyzowania opinii ekspertów oraz innego rodzaju materiałów typu ankietowego.

Można powiedzieć, że wszystkie te klasy metod winny być stosowane w systemie prognoz krótkookresowych.

Rozwój systemu oznaczać będzie nie tyle całkowite odrzucanie którejś z w/w klas, ale przechodzenie w ramach z każdej klas od procedur i metod uproszczonych do bardziej zaawansowanych.

Niewątpliwie jednak w miarę rozwoju systemu wzrastać winna rola metod opartych na identyfikacji związków przyczynowo skutkowych.

2. Metody symptomatyczne

2.1. Analiza szeregów czasowych

Oparcie prognoz na analizie dotychczasowej dynamiki zmiennych jest szczególnie użyteczne w sytuacji, gdy nie potrafimy sformułować miarodajnych zależności behawióraInych (przyczynowo-skutkowych).

Dzieje się tak zwykle w sytuacji, gdy na zmienną prognozowaną oddziałuje wiele różnorodnych czynników i/lub zależności są trudno identyfikowalne.

Takie warunki są charakterystyczne np. dla okresu transformacji systemowej i wiążą się zarówno z niepełnym jeszcze wykształceniem stabilnych mechanizmów funkcjonowania gospodarki (niejako zgodnych z dostępną teorią) jak i trudnościami natury statystycznej. Ogólny model szeregu czasowego zmiennej y jest następujący: y[t] = f( y[t-l], y[t-2], ... y[t-k], t, e) gdzie: k - wielkość opóźnienia e - składnik losowy

Uwzględnienie opóźnionych wartości zmiennej wiąże się z przyjęciem hipotezy o wpływie prehistorii kształtowania zmiennej na jej teraźniejsze i przyszłe wartości. W analizie zjawisk ekonomicznych ma to szczególne znaczenie, charakteryzują się one bowiem określoną bezwładnością: szybkie, dowolne zmiany wartości kategorii