37. Метод корреляции трендов

37. Метод корреляции трендов

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется связь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

В рамках анализа цикличности выявляются изменения исследуемых величин, связанные с деловым циклом. Анализ цикличности применим в тех отраслях, где эта цикличность ярко выражена (например, в отраслях, производящих товары для строительной отрасли, отраслях, выпускающих потребительские товары длительного использования).

Сезонный характер использования товаров также накладывает отпечаток на величину спроса и продаж.

Регрессионный анализ заключается в построении модели зависимости определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне– и долгосрочные периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.

Методы экономико-математического моделирования.

В бизнес-прогнозировании используются:

1) модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

2) макроэкономические модели, к которым относятся эконометрические модели, модели «затраты – выпуск».

Корпоративные модели обычно представляют собой набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Помимо формульных моделей, во внутрифирменном планировании могут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации. При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.

С помощью эконометрических моделей связывают размеры продаж с макроэкономическими переменными (ростом ВНП, колебаниями учетной ставки и т. д.), а также с отраслевыми данными (например, | емкостью отраслевого рынка, уровнем конкуренции). Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, т. е. придают моделям динамический характер.

Метод аналогий заключается в прогнозировании, например, уровня и структуры спроса путем принятия за эталон фактических данных отдельных рынков. Этим методом прогнозирования можно пользоваться для определения перспектив развития новых видовпродукции и услуг,