Прогнозирование с учетом сезонного эффекта

Не загромождая излагаемый материал большим количеством чисел, приведем часть расчетных данных и графическое представление прогнозов, данных по методу квадратичной регрессии и, в сравнении, неудачным в данном случае методом Хольта-Винтерса.

Результаты расчета коэффициентов регрессии

Все коэффициенты регрессии получились значимыми. Можно было бы усложнить модель, вводя более высокие степени регрессии, но учитывая невысокую надежность экономических данных, в этом нет жизненной необходимости и можно ограничиться моделью второго порядка.

Результаты прогноза с учетом сезонного эффекта
Указана только часть исходных данных

Оказывается наши данные относятся к периоду завершения экономического подъема и началу рецессии; квадратичная модель отчетливо показывает, что при сохранении сезонной цикличности начинается сокращение инвестиционной активности в строительстве, а модель Хольта-Винтерса, преувеличивая тенденции последнего времени, прямо говорит о катастрофическом спаде. Спад конечно ожидается, но маловероятно, что он будет столь глубоким, учитывая характерную тенденцию метода Хольта-Винтерса преувеличивать мгновенные изменения в отклике и недооценивать долговременные тенденции в состоянии системы.

Заметим, что нам удалось дать достаточно надежный прогноз в сложных для моделирования условиях перехода от одной фазы экономического цикла к другой. Более того, рассмотренный метод может применяться не только в экономических исследованиях; циклические процессы известны и в других областях знаний, и методы, аналогичные рассмотренному, применяются в исследованиях экологии, в геофизике и других естественных науках, важно лишь представить в качестве сезонных эффектов иные периодические процессы, возможно с другим периодом повторения.

Так, в одном из разделов представлено несколько задач с сезонным эффектом, и применение рассмотренного в этом разделе метода позволяет корректно промоделировать данные и дать надежный прогноз.