Эта группа объединяет простейшие методы прогнозирования, которые могут быть использованы при недостатке информации и времени на разработку прогноза. Прогноз, полученный данными методами, не будет отличаться высокой точностью, но будет давать некоторое представление о возможном значении исследуемого параметра в будущем.
Наивное прогнозирование основано на предположении, что предыдущее значение лучше всего предсказывает будущее. На практике предлагается несколько его вариантов.
Первый вариант. Прогнозное значение принимается равным предыдущему фактическому значению, такой прогноз называют прогнозом без изменений:
Этот вариант оценки будущего рекомендуется использовать, если в предыдущие периоды времени не происходило существенных изменений исследуемой характеристики или если изменения носили разнонаправленный характер и взаимно погашались.
Например, возьмем данные о валовом сборе плодов и ягод. В первый год было собрано 17,5 тыс. т, во второй — 16,0 тыс. т, в третий — 16,5 тыс. т, в четвертый — 16,3 тыс. т, а в пятый — 16,4 тыс. т.
Самым простым методом разработки прогноза на шестой год будет прогноз без изменений. В этом случае прогнозное значение У = 16,4 тыс. т. Проверить качество прогноза можно, применив данный метод для оценки прогнозных значений в периоды со второго по пятый и сравнив их с фактическими значениями (табл. 5.1).
Второй вариант. Наивный прогноз, который можно получить, учитывая последние абсолютные или относительные изменения показателей. Он применяется, если значения фактических величин изменяются во времени.
Методы прогнозирования, основанные на усреднении, применяются, когда оперативно нужно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных. Ограниченность их применения заключается в том, что они позволяют получить прогнозное значение только на период времени, непосредственно следующий за анализируемым.
Методы простых средних. Прогнозное значение рассчитывается на основе обобщенных средних характеристик временного ряда в ретроспективном периоде. Эти характеристики представляют собой выражение динамики за весь период одним средним числом. К средним характеристикам динамики относятся:
-средний уровень ряда, или средняя хронологическая;
-средний абсолютный прирост;
-средний темп роста;
-средний темп прироста.
Средний уровень ряда показывает, какая средняя величина уровня характерна для всего анализируемого периода. К его расчету прибегают для рядов, состояние или изменение которых стабильно в течение большого периода времени, и рядов с уровнями, колеблющимися в короткие промежутки времени. Показатель рассчитывается различно для интервальных и моментных рядов.
Для интервального ряда сумма значений фактических показателей временного ряда делится на число показателей:
Для моментного ряда расчет осуществляется по формуле (5.3). Следует учесть, что значения первого и последнего показателей временного ряда берутся в половинном размере, поэтому в знаменателе количество показателей уменьшается на единицу.
Средний абсолютный прирост ряда показывает скорость развития явления и рассчитывается по формуле
Средний темп роста может быть рассчитан по формуле средней геометрической, при сравнении последнего показателя временного ряда с первым расчет осуществляется по формуле
Следует учесть, что средние показатели можно использовать только для равномерно меняющихся явлений.
Метод простого скользящего среднего.
Прогноз строится с учетом не всех наблюдений, а определенного количества последних наблюдений. Как только новое наблюдение становится доступным, оно включается в расчетную формулу (5.7.), а наиболее старое исключается. Скользящее среднее порядка k — это среднее значение k последовательных наблюдений:
Величина k может принимать произвольно выбранное значение (3, 4, 5 и т.д.). Заметим, что величина k зависит от размера изучаемой совокупности, чем большее количество наблюдений анализируется, тем большее значение она может принимать.
Прогнозом на следующий период принимается скользящее среднее за предыдущий период.
Метод простого скользящего среднего может быть применен к стабильным данным, при незначительных колебаниях. В случае однонаправленных изменений исследуемого показателя (повышения или понижения) более точный прогноз может быть получен методом двойного скользящего среднего.
Метод двойного скользящего среднего представляет более сложную двухэтапную процедуру усреднения. Сначала временной ряд сглаживается методом простого скользящего среднего (5.7), а потом повторяется процедура усреднения для рассчитанных значений (5.8).
