Методы экстраполяции трендов

Экстраполяции линии тренда

Экспертный метод Экстраполяция тренда Моделирование [c. Это один из пассивных способов прогнозирования так называемый наивный про- [c. Обычно этот подход используется совместно с каким-нибудь количественным подходом, например, методом экстраполяции тренда.Геометрическая Начальное значение умножается на шаг. Получившийся результат и каждый последующий результат умножаются на шаг. В разделе Тип выберите тип прогрессии:

Укажите количество данных количество строк.

метод экстраполяции трендов

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

экстраполяция

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Excel для полных чайников Урок 16 Линия тренда

Метод экстраполяции и скользящей средней. Константин Терёхин. Часть 2 (серия 44)

Линейный прогноз с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

Совмещение графиков в MS Excel (построение комбинированного графика)

What is Interpolation and Extrapolation?

При этом наиболее существенным вопросом прогнозирования по трендовым моделям является проблема точного прогноза. Точная оценка прогноза весьма условна в силу экстраполяции линии тренда причин: Выбранная для прогнозирования функция дает лишь приближенную оценку тенденции, так как она не является единственно возможной.

Статистическое прогнозирование осуществляется на основе ограниченного объема информации, что, в свою очередь, сказывается на величине доверительных интервалов прогноза. Наличие в исходном экстраполяции линии тренда ряду случайного компонента приводит к тому, что любой прогноз осуществляется лишь с определенной долей вероятности.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными. Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе экстраполяции линии тренда узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит контрактов. Экспоненциальная линия тренда Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Рассматривая получение интервальных или точечных оценок прогноза следует учитывать, что в отдельных случаях получение более точных оценок не гарантирует надежности прогноза. Применение трендовых моделей прогнозирования социально-экономических явлений имеет большую экстраполяции линии тренда и, несмотря на определенную простоту их реализации, часто используются для прогнозирования сложных социально-эконо-мических явлений. Если выбранная модель тренда достаточно правильно отражает тенденцию развития, то полученные на ее основе прогнозы практически всегда надежны.

Рассмотрим как это сделать с помощью нескольких способов. Метод экстраполяции позволяет найти результат функции, значения которой могут находится за пределами конкретных рамок. Зачастую это используется в прогнозировании различных экономических процессов. В этом методе можно работать как с значениями в таблицах так и в работе с данными в графиках. Пример работы с табличными данными Имеется таблица с конкретным диапазоном аргументов от 5 до 50, которые относятся к функции f x. В данном примере надо вычислить результат для числа, которое находится за рамкой изветсных аргументов.

Прогнозирование методом экстраполяции тренда основывается на анализе тенденций развития одномерных временных рядов социально-экономических явлений и процессов. Однако прогноз по аналитическому выражению тренда имеет один существенный недостаток, который иногда приводит к большим ошибкам при прогнозировании явления.

Дело заключается в том, что в данном случае прогнозируется только детерминированная составляющая ряда динамики и не учитывается случайный компонент. Чтобы избежать этой ошибки и сделать прогноз более точным, надо отыскать закономерность изменения экстраполяции линии тренда времени случайного компонента.

Для этого принято вначале находить отклонения от тренда и определять закономерность их изменения во времени, а затем делать прогноз случайной составляющей динамического ряда. Результаты обоих прогнозов объединяются. Рассматриваемый метод тогда дает удовлетворительные результаты, когда в эмпирическом ряду случайные колебания будут небольшими и между ними отсутствует автокорреляция.

Экстраполяции линии тренда с учетом дисконтирования информации Экстраполяции линии тренда выше методы прогнозирования на основе временных рядов были основаны на равнозначной оценке исходной экстраполяции линии тренда, независимо от того отражала эта информация последние или прошлые тенденции развития социально-экономических явлений и процессов.

Для получения экстраполяции линии тренда прогнозов существенно:

Также читайте

© 2011