Непараметрический метод прогнозированияПолученный сглаженный ряд (см. п. 11.4.1) можно использовать для прогнозирования непосредственно, без подбора для каждого конкретного случая наилучшей выравнивающей кривой. Назовем этот метод непараметрическим. Операция сглаживания временного ряда – весьма деликатная операция. Она, с одной стороны, должна в максимальной степени уменьшить случайную составляющую и, с другой стороны, не должна исказить тренд. Эти противоречивые требования могут быть выполнены лишь в том случае, если нам удастся найти такую теоретическую кривую, которая чаще других оказывается наиболее подходящей выравнивающей кривой. Ее следует использовать в качестве базы для сглаживания. Далее следует решить вопрос о числе сглаживаний, ибо с их ростом сглаженный ряд все более приближается к кривой, принятой в качестве базы для сглаживания, а она может оказаться не совсем подходящей. Опыт показывает, что в большинстве случаев достаточно однократного сглаживания. Рост экономических показателей по крайней мере в первом приближении может быть описан экспонентой
Сглаживание заключается в вычислении средних значений ординат по трем равноотстоящим точкам. При этом используются формулы (11.1.1), но в них следует заменить величину y на Проведем небольшое число сглаживаний (от 1 до 3). Получим некоторую кривую в полулогарифмическом масштабе, близкую к тренду. Эту кривую, которая должна быть близка к прямой, используем далее для прогнозирования.
|
), так как в этом случае экспонента преобразуется к прямой
.
.
