От автора

Поскольку экономические условия ведения бизнеса изменяются во времени, специалистам по управлению требуется "держать руку на пульсе" этих изменений для успешной реализации деловых операций. Одним из приемов, которым менеджеры могут воспользоваться при оценке эффективности будущих управленческих решений, является метод прогнозирования. К настоящему времени разработаны многие методы прогнозирования, но у всех из них есть одна общая цель – предсказать с той или иной степенью надежности будущие события и учесть этот прогноз при планировании тех или иных управленческих решений. Так, на уровне правительственных структур требуется оценка будущего уровня инфляции, безработицы, объема производства; специалисты предприятия со своей стороны должны уметь прогнозировать спрос на свою продукцию, предпочтения потребителей, будущий объем продаж, стратегию и эффективность рекламных кампаний.

Формально имеется два подхода к прогнозированию - качественное и количественное. Методы качественного прогнозирования особенно важны, когда данные за прошедшие периоды времени недоступны и/или ненадежны, например при прогнозировании объема продаж совершенно нового товара, не существовавшего ранее на рынке. Однако все качественные методы - метод экспертного оценивания, Дельфийский метод - крайне субъективны и потому подвержены высокой ошибке прогноза. Количественные методы с другой стороны основаны на существенном использовании информации за прошедшие периоды времени; при исследовании тенденции процесса за прошедшее время удается выяснить основные взаимозависимости между величинами и дать более надежный прогноз на будущее.

Все методы количественного прогнозирования также можно подразделить на два типа: причинные методы и методы, основанные на анализе временных рядов. Первые из них (часто называемые методами моделирования процессов) включают определение значимых факторов и функциональной зависимости отклика от этих факторов с применением множественного регрессионного анализа или эконометрического моделирования. Прогноз по временным рядам в свою очередь предусматривает определение прогнозного значения переменной исключительно на основе прошлых и текущих значений этой же переменной.

Настоящее учебное пособие посвящено как раз оцениванию тенденций и прогнозированию по временным рядам. Рассматриваются компонентный состав классической модели мультипликативного временного ряда, методы сглаживания временных рядов, прогнозирование по линейным, квадратичным и экспоненциальным моделям, построенным на основе метода наименьших квадратов, метод трендового прогноза по Хольту-Винтерсу и по авторегрессионным моделям, методы учета сезонных индексов. Все рассматриваемые методы иллюстрируются примерами анализа реальных экономических данных, выполненных в одном из табличных процессоров - Quattro Pro или Excel.

Пособие может быть рекомендовано студентам экономических специальностей при изучении ими курса "Эконометрика", а также в качестве дополнительного материала к курсу "Социально-экономическое прогнозирование".