Metody prognozowania

jakościowe, ilościowe

Ilościowe

• Modele szeregów czasowych
• Modele ekonometryczne
• Modele analogowe
• Modele zmiennych wiodących
• Modele analizy kohortowej
• Testy rynkowe

Jakościowe

• Opinie sprzedawców
• Opinie kierownictwa
• Opinie ekspertów
• Badania intencji nabywców

Modele szeregów

czasowych

Składowe szeregu czasowego

- Składowa systematyczna

I. poziom stały
II. trend (tendencja rozwojowa)
III. składowa okresowa (wahania
sezonowe, wahania cykliczne)

- Składowa przypadkowa

Metody naiwne

• bazują na bardzo prostych

przesłankach dotyczących przyszłości,
głoszących, że nie nastąpią zmiany w
dotychczasowym sposobie
oddziaływania czynników określających
wartości zmiennej prognozowanej

• Można je wyznaczyć tylko na okres t+1
• Mogą być stosowane tylko w przypadku

niedużych wahań przypadkowych

Metody naiwne

• Najbardziej popularna polega na

konstrukcji prognozy na
moment/okres t na poziomie
zaobserwowanej wartości
zmiennej prognozowanej w
okresie/ momencie t-1.

1

*





t

t

y

y

Metoda średniej

ruchomej

• Zastosowanie :

I. Wygładzanie szeregu czasowego
II. Prognozowanie

• Idea
Polega na zastąpieniu pierwotnych wartości

zmiennej prognozowanej średnimi

arytmetycznymi, obliczanymi

sekwencyjnie dla wybranej liczby

obserwacji

Metoda średniej ruchomej

prostej

• Wartość zmiennej prognozowanej

w następnym okresie/momencie
będzie równa średniej
arytmetycznej z k ostatnich
wartości tej zmiennej

• Model średniej ruchomej prostej











1

*

1

t

k

t

i

i

t

y

k

y

Liczba wyrazów stałej wygładzania (k) jest przyjmowana przez prognostę

Metoda średniej ruchomej

prostej

GŁÓWNA WADA:

Nie uwzględnia starzenia się

obserwacji

Metoda średniej ruchomej

ważonej

Postarzanie informacji uwzględnia model

ŚREDNIEJ RUCHOMEJ WAŻONEJ

















1

1

*

t

k

t

i

k

t

i

i

t

w

y

y

Prosty model wygładzania

wykładniczego

*

1

1

*

)

1

(











t

t

t

y

y

y







- parametr wygładzania

Zad:

??

1



