Информационные технологии прогнозирования состояний экономических объектов, страница 14

Обычно, исходя из знаний реальных условий, долгосрочный прогнозируемый период разбивают на периоды относительной стационарности структурных параметров и применяют к ним вышерассмотренные методы. Тем не менее, проблематичность стратегического прогнозирования легко пояснить с помощью рис. 1.2.1.

На рис. 1.2.1 приведен ряд А состояний некоторого ЭО для длительного периода (10 лет). Видно, что значения ряда подвержены сезонным и циклическим колебаниям. Ряд B получен из ряда А путем скользящего усреднения (сглаживания) последнего. В результате были устранены стохастические помехи. Кривые С и D, отвечающие различным периодам квазистационарности ЭО, построены с помощью оценивания нелинейных регрессионных зависимостей 3-го порядка на участке (0 ¸ 5) лет и 1-го порядка на участке (5 ¸ 7) лет. При этом сезонные колебания временно рассматривались как стохастическая помеха. На участке (7 ¸ 10) лет был сделан линейный постпрогноз (прогноз

Рис. 1.2.1

Заметим, что в стратегическом плане линейный прогноз верно отражает тенденцию увеличения значения прогнозируемого экономического показателя. В то же время, он проигрывает в плане долгосрочного прогнозирования, т.к. не отражает периоды подъема и спада (два подъема и три спада). Однако ситуацию легко исправить, наложив на линейный прогноз колебательный компонент с сезонным периодом и амплитудой, оцененными по кривой B. Для этого надо вычесть из кривой B полученный тренд C+D и рассчитать требуемые параметры. В то же время видно, что спрогнозировать тренд (постепенное увеличение) сезонной амплитуды на участке (5 ¸ 7) лет практически невозможно. Также невозможно по имеющимся данным сделать и настоящий прогноз  за пределы 10 лет. Здесь может быть любая ситуация как подъема, так и спада технологического показателя. Заметим также, что использование линейной регрессии (вместо нелинейной) на участке (0 ¸ 5) лет не ухудшило бы полученный прогноз.

Из приведенного примера можно сделать важные выводы: