Регрессионный анализ и прогнозирование

Основным фактором в прогнозировании чаще всего оказывается трендовая компонента. Тренд может напрямую использоваться в целях прогнозирования не только на один шаг вперед по временной оси, но способен давать достаточно надежные прогнозы и на 4-5 шагов. Таким образом открывается возможность расчета оценок среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Во-вторых, если тренд построен, его влияние на отклик можно устранить с тем, чтобы выделить циклическую составляющую процесса и изучить ее особенности изолированно, в отрыве от трендовых явлений.

После того, как построено графическое представление явления, уже можно сделать некоторые заключения о характере трендовых явлений. Неожиданно часто, при корректном выборе интервала отсечек времени на временном ряду, тренд оказывается практически линейным, или с незначительными отклонениями от линейности. В этом случае наиболее надежным способом анализа будет построение линейного уравнения методом наименьших квадратов.

Несколько реже, особенно при длительных сериях наблюдений, тренд показывает отклонения от линейности; в экономике это особенно часто приходится на период перелома экономического цикла, а также проявляется для быстрорастущих новых производств, актуальных видов продукции, или наоборот, для отраслей, попавших в состояние длительной стагнации, умирающих. В этом случае линейные методы оказываются неприемлемы, и приходится обращаться к методам квадратичного или экспоненциального оценивания. Более сложные зависимости в методах оценивания и прогноза по временным рядам практически не применяются, в первую очередь из-за неразработанности экономического содержания более тонких математических моделей, да и сам стохастический характер экономических зависимостей с их большими дисперсиями воспроизводимости чаще всего не требует избыточных тонкостей моделирования.