Анализ прогнозирования в деятельности СУ-167 ОАО "МОЗЫРЬПРОМСТРОЙ"

курсовая работа

1.1 Понятие и основные этапы разработки прогноза. Понятие временных рядов

Прогнозирование (греч. рrognosis - знание наперед) - это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане, как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия». Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени. [4]

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова - метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности. Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса. Теоретической основой методов прогнозирования являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки. [7]

Методика - это: 1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; 2) учение о методах преподавания той или иной науки. Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология - это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования .

Прогнозирование - процесс разработки прогнозов. Прогностика - научная дисциплина, изучающая принципы построения и использования методов и моделей прогнозирования, а также закономерности процесса разработки прогноза. Объект прогнозирования - любой предмет, процесс, явление реального мира, их свойства и отношения, относимые к познавательной деятельности субъекта. Прогнозный фон - совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, являющихся существенными для решения прогнозной задачи. Период упреждения - период времени, на который разрабатывается прогноз. Горизонт проспекции - самая дальняя точка в будущем, для кот. разрабатывается прогноз. Глубина ретроспекции - период времени в прошлом, по кот. имеется необходимая и достаточная информация об объекте прогнозирования. Горизонт ретроспекции - самая дальняя точка в прошлом, по которой имеется информация об объекте прогнозирования. [11]

Принципы прогнозирования:

- принцип системности;

- согласованности, предполагает согласование различных видов прогнозов, объектов различной природы;

- принцип вариантности, предполагает разработку вариантов прогнозов, исходя из особенностей объектов прогнозирования, поставленных целей и вариантов прогнозного фонда;

- непрерывности - прогнозные расчеты должны быть корректированы;

- эффективности (рентабельности) - предполагает обязательное наличие экономического эффекта от использованных результатов прогнозирования;

- оптимальности, предполагает разработку достоверных и точных прогнозов при выборе наилучшего аппарата прогнозирования;

- принцип аналогичности и специфичности;

Этапы прогнозирования:

- предпрогнозная ориентация - совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающая обоснования объекта прогнозирования, задач прогнозирования, период упреждения прогноза.

- разработка задания на прогноз - определение цели прогнозирования, конкретизация задач, определение порядка;

- ретроспекция прогнозная - этап, на котором анализируется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизарованного описания;

- прогнозный диагноз - на кот. исследуют систематизированное описание объекта и прогнозного фона, с целью выявления их изменения и разработки моделей и методов прогнозирования;

- прогнозная проспекция - этап, на котором разрабатываются прогнозные оценки;

- верификация прогноза, на котором осуществляется оценка достоверности и точности прогноза;

- корректировка прогноза (вновь прогнозная ориентация) - это этап, на котором осуществляется уточнение прогнозных оценок и его корректировка с учетом дополнительных данных.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд -- это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Временномй ряд (или ряд динамики) -- собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде каждому отчету должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так как при анализе учитывается взаимосвязь измерений со временем, а не только статистическое разнообразие и статистические характеристики выборки [1].

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов: 1) тренда -- общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики; 2) сезонной вариации -- краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда; 3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

В статистике, обработке сигналов и многих других областях под временным рядом понимаются последовательно измеренные через некоторые (зачастую равные) промежутки времени данные. Анализ временных рядов объединяет методы изучения временных рядов, как пытающиеся понять природу точек данных (откуда они взялись? что их породило?), так и пытающиеся построить прогноз. Прогнозирование временных рядов заключается в построении модели для предсказания будущих событий основываясь на известных событий прошлого, предсказания будущих данных до того как они будут измерены. Типичный пример -- предсказание цены открытия биржи основываясь на предыдущей её деятельности. [5]

Понятие анализ временных рядов используется для того, чтобы отделить эту задачу в первую очередь от более простых задач анализа данных (когда нет естественного порядка поступления наблюдений) и, во-вторых, от анализа пространственных данных, в котором наблюдения зачастую связаны с географическим положением. Модель временного ряда в общем смысле отражает идею, что близкие во времени наблюдения будут теснее связаны, чем удалённые. Кроме того, модели временных рядов зачастую используют однонаправленный порядок по времени в том смысле, что значения в ряду выражаются в некотором виде через прошлые значения, а не через последующие.

В отличие от регрессионного анализа, где порядок строк в матрице наблюдений может быть произвольным, во временных рядах важна упорядоченность, а, следовательно, интерес представляет взаимосвязь значений, относящихся к разным моментам времени.

Если значения ряда известны в отдельные моменты времени, то такой ряд называют дискретным, в отличие от непрерывного, значения которого известны в любой момент времени. Интервал между двумя последовательными моментами времени назовём тактом (шагом). Здесь будут рассматриваться в основном дискретные временные ряды с фиксированной протяжённостью такта, принимаемой за единицу счёта. Заметим, что временные ряды экономических показателей, как правило, дискретны. Значения ряда могут быть измеряемыми непосредственно (цена, доходность, температура), либо агрегированными (кумулятивными), например, объём выпуска; расстояние, пройдённое грузоперевозчиками за временной такт. Если значения ряда определяются детерминированной математической функцией, то ряд называют детерминированным. Если эти значения могут быть описаны лишь с привлечением вероятностных моделей, то временной ряд называют случайным. [4]

Явление, протекающее во времени, называют процессом, поэтому можно говорить о детерминированном или случайном процессах. В последнем случае используют часто термин “стохастический процесс”. Анализируемый отрезок временного ряда может рассматриваться как частная реализация (выборка) изучаемого стохастического процесса, генерируемого скрытым вероятностным механизмом.

Временные ряды возникают во многих предметных областях и имеют различную природу. Для их изучения предложены различные методы, что делает теорию временных рядов весьма разветвленной дисциплиной. Так, в зависимости от вида временных рядов можно выделить такие разделы теории анализа временных рядов: стационарные случайные процессы, описывающие последовательности случайных величин, вероятностные свойства которых не изменяются во времени. Подобные процессы широко распространены в радиотехнике, метереологии, сейсмологии и т. д., диффузионные процессы, имеющие место при взаимопроникновении жидкостей и газов, точечные процессы, описывающие последовательности событий, таких как поступление заявок на обслуживание, стихийных и техногенных катастроф. Подобные процессы изучаются в теории массового обслуживания.

Анамлиз временнымх рядомв -- совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений. Мы ограничимся рассмотрением прикладных аспектов анализа временных рядов, которые полезны при решении практических задач в экономике, финансах. Основной упор будет сделан на методы подбора математической модели для описания временного ряда и прогнозирования его поведения.

Практическое изучение временного ряда предполагает выявление свойств ряда и получение выводов о вероятностном механизме, порождающем этот ряд. Основные цели при изучении временного ряда следующие: описание характерных особенностей ряда в сжатой форме; построение модели временного ряда; предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений; управление процессом, порождающим временной ряд, путем выборки сигналов, предупреждающих о грядущих неблагоприятных событиях.

Достижение поставленных целей возможно далеко не всегда как из-за недостатка исходных данных (недостаточная длительность наблюдения), так из-за изменчивости со временем статистической структуры ряда.

Перечисленные цели диктуют в значительной мере, последовательность этапов анализа временных рядов: 1) графическое представление и описание поведения ряда; 2) выделение и исключение закономерных, неслучайных составляющих ряда, зависящих от времени; 3) исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления закономерной составляющей; 4) построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка ее адекватности; 5) прогнозирование будущих значений ряда. [3]

При анализе временных рядов используются различные методы, наиболее распространенными из которых являются : 1) корреляционный анализ, используемый для выявления характерных особенностей ряда (периодичностей, тенденций и т. д.); 2) спектральный анализ, позволяющий находить периодические составляющие временного ряда; 3) методы сглаживания и фильтрации, предназначенные для преобразования временных рядов с целью удаления высокочастотных и сезонных колебаний; 4) модели авторегрессии и скользящего среднего для исследование случайной составляющей временного ряда ; 5) методы прогнозирования.

Во временных рядах главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Применяемые при обработке данных методы опираются на математическую статистику, которая в свою очередь основывается на жестких требованиях к исходным данным (однородность, распределение).

Конечной целью анализа временных рядов является достижение понимания механизмов, которые обуславливают появление этих рядов.

Делись добром ;)