Ćw 17.12.2012r

Prognoza jest to przewidywanie kształtowania się zjawisk i procesów w przyszłości oparte na podstawach naukowych. Prognoza odnosi się do określonego obiektu. Obiektem może być np. przedsiębiorstwo, kraj, województwo. W obiektach zachodzą zjawiska np. gospodarcze, biologiczne itp. Zjawiska dają się opisać za pomocą zmiennych np. zdrowotność społeczeństwa opisuje się podając liczbę zgonów noworodków, średnią życia mieszkańców, liczbę zawałów itp. Zjawiska można opisać za pomocą jednej zmiennej lub co najmniej dwóch zmiennych. W przypadku jednej zmiennej mówimy o zjawiskach prostych, a zatem o prognozach prostych. Np. wydobycie węgla na Śląsku da się opisać za pomocą podania wielkości wydobycia. W przypadku co najmniej dwóch zmiennych mówimy o zjawiskach złożonych, a zatem o prognozach złożonych np.: warunki mieszkaniowe w Polsce opisuje się podając między innymi powierzchnię mieszkań w m2 przypadających na 1 osobę oraz wyposażenie mieszkań w energię elektryczną i inne media.

Metody prognozowania:

1. Metody matematyczno statystyczne – oparte na modelach ekonomicznych (modele trendu i adaptacyjnych)

2. Metody niematematyczne – analogowe, ekspertyz, delficka.

Głównym celem prognozowania jest wspomaganie procesów decyzyjnych.

MODELE TENDECNCJI ROZWOJOWYCH PROGNOZOWANIA

Każde zjawisko ekonomiczne, ujmowane dynamicznie za pomocą szeregu czasowego jest wypadkową przyczyn głównych i pobocznych. Dla względnie długich okresów, działanie przyczyn głównych powoduje pojawienie się tendencji rozwojowych (trendu )badanego zjawiska. Trend reprezentuje trwałe zmiany zachodzące w ogólnym poziomie badanego zjawiska w sposób powolny, ciągły, regularny. Statystyczna formą opisu są funkcje trendu.

SPOSOBY WYODREBNIANIA TRENDU.

1. Mechaniczne

2. Analityczne

Metoda mechaniczna - wyodrębnienie trendu z szeregów czasowych opiera się na założeniu że zmiany w szeregu czasowym następują pod wpływem dwóch różnych przyczyn. Przyczyny główne działają stale, regularne i wpływają na systematyczny wzrost badanego procesu gospodarczego. Przyczyny uboczne mają charakter przypadkowy, zakłócają w poszczególnych latach systematyczny wzrost procesu (powodują wahania w kształtowaniu się badanego zjawiska w czasie). Do metod mechanicznych zaliczymy:

1. Odręczną linię trendu (trudność studiowania, obiektywizm wyznaczającego, metoda najprostsza)

2. Metoda średnich ruchomych (średnich łańcuchowych)

$$\overset{\overline{}}{y} = \frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{n + m - 1}y_{i}\ \ \ \ (i = 1,2,\ldots,n + m - 1)$$

Gdzie:

y_i - wartości zmiennej y w kolejnych jednostkach czasu

m – stała wygładzania (liczba nieparzysta oznaczająca długość okresu ruchomego, umiejscowiona w roku środkowym, każdorazowej średniej). Im wyższe m tym trend jest dokładniejszy.

Metoda ta służy do wyznaczania trendu, ale nie umożliwia prognozowania, gdyż poszczególne trendy są krótsze od wykresu danych.

Wady:

1. Obliczone wartości średniej ruchomej w poszczególnych badanych okresach nie reprezentują czystego trendu, są obciążone pewnymi błędami wynikającymi z istnienia wahań ubocznych.

2. Trend wyznaczony za pomocą średniej ruchomej nie może być ekstrapolowany, a więc na jego podstawie nie można wnioskować na przyszłość.

1. Technika wykładnicza Browna

$$\hat{y_{i}} = \alpha y_{i} + (1 - \alpha)\ \hat{y_{i - 1}}$$

Gdzie:

y_i – wartości zmiennej y w kolejnych jednostkach czasu (i=1,2,3,…,n)

α – stała wygładzania (αє(0,1;0,4)

$$y_{i =}\frac{\hat{y_{i}}}{y_{i}}$$

Czym mniejsze α tym szereg jest bardziej wygładzony – niskie wartości α należy stosować gdy szereg wykazuje duże wahania losowe.