Математичний підхід до визначення величини глибини прогнозу (стр. 2 из 2)

Рисунок 2 - Пошук максимального інтервалу кореляції

Для порівняння якості рішення завдань прогнозування при традиційному й пропонованому підході використаються довірчі інтервали прогнозу для лінійного тренда. Як приклад аналізу впливу якісних характеристик тимчасових рядів на глибину прогнозу були взяті три тимчасових ряди розмірністю n рівної 30 з різними коливаннями навколо тренда. У підсумку обчислень значень площі ділянок кривих вибіркових автокорреляційних функцій вийшли наступні оцінки для оптимальної глибини прогнозу: для слабоколивального ряду - 9 рівнів, для середньоколивального - 3 рівні, для сильноколивального - 1 рівень (Рисунок 2).

Рисунок 3 - Отримані результати оцінки глибини прогнозу

Аналіз результатів показує, що навіть при середньому коливанні значень ряду навколо тренда довірчий інтервал виявляється досить широким (при довірчій імовірності 90%) для періоду попередження, що перевищує розрахунковий пропонованим способом. Уже для попередження на 4 рівні довірчий інтервал склав майже 25% розрахункового рівня. Досить швидко екстраполяція приводить до невизначеного в статистичному змісті результатам. Це доводить можливість застосування запропонованого підходу. Оскільки вище розрахунок проводився ґрунтуючись на оцінках величин, представляється можливим побудувати залежність оцінки глибини економічного прогнозу від значень його бази, задавши значення тимчасового лага k і відповідні їм значення глибини економічного прогнозу. Таким чином, запропонований новий підхід до оцінки глибини економічного прогнозу синтезує кількісну і якісну характеристики вихідних значень динамічного ряду й дозволяє обґрунтовано з математичної точки зору задавати період попередження для екстраполіруемих тимчасових рядів.

2. ЗАДАЧА

Розподілити загально - "сукупні" витрати центру витрат на змінні та постійні, за умови, що їх загальна сума за звітній період порівняно з планом зросла з 50 тис. грн. на 60 тис. грн., а обсяг збільшився на 10%.

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Фатхутдинов Р.А. Конкурентоспособность: экономика, стратегия, управление. Серия "Высшее образование". Москва: ИНФРА-М, 2000, 312 с.

2. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. изд. 2-е, перераб. и доп., - М.: Статистика, 1977, 199 с.

3. Бокс Дж., Дженкинс Г., Анализ временных рядов. Прогноз и управление. - М.: Мир, 1974, 608 с

4. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. - М.: Энергоиздат, 1982. - 320 с., ил.

5. Мирский Г.Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. Изд. 2-е переработ. и доп., М., "Энергия", 1972.

6. Жовинский А.Н., Жовинский В.Н. Инженерный экспресс-анализ случайных процессов. - М.: Энергия, 1979.-112с.

7. Минько А.Л. Статистический анализ в MS Excel.- М.: Изд. "Вильямс", 2004. - 448 с.