Этапы прогнозирования на базе временных рядов.

1. Разработка прогнозов на базе временных рядов осуществляется по этапам:
1. Построение и сглаживание исходных данных.
2. Обоснование вида и расчет параметров функции, отражающей динамику прогнозируемого показателя.
3. Расчет прогнозных оценок на перспективу и проверка надежности полученных прогнозов.
На первом этапе выявляется характер изменения прогнозируемого показателя во времени. Для этого исходные данные наносят на плоскость, имеющую одинаковый масштаб по горизонтальной и вертикальной осям. При таком построении сводится к минимуму искажение зависимости прогнозируемого признака от времени и обеспечивается наглядность.
Однако не всегда с помощью графического построения можно определить устойчивую закономерность. В этом случае исходные данные подвергаются дополнительной обработке: сглаживание рядов или определение последовательных разностей.
Наиболее простым методом сглаживания временных рядов является метод скользящей средней. С помощью этого метода осуществляется замена фактических значений усредненными показателями.
Из полученных средних формируется новый динамический ряд, в котором в значительной степени устранено влияние случайных внешних факторов.

В зависимости от периода различают скользящие средние для нечетного и четного числа интервалов времени. Более простой расчет средних – использование нечетного числа интервалов времени. Для трех- и пятичленных средних расчет выполняется по следующим формулам:
, t=2, 3, 4,..., (n-1); (1)
, t= 3, 4, 5,..., (n-2), (2)
где - скользящая средняя.
В том случае, когда имеется предположение, что зависимость анализируемого признака во времени характеризуется одним из многочленов:
(3)
; (4)
; (5)
(6)
для выбора конкретного вида уравнения используется метод конечных разностей.
В основе этого метода лежит свойство полинома степени k обращать в нуль разности и придавать одинаковые значения разностям .
Для расчета разностей n-го порядка применяются следующие формулы:
1-го порядка (t = 1, 2, 3,...n); (7)
2-го порядка ; (8)
3-го порядка . (9)
Методы скользящих средних и конечных разностей упрощает выявление закономерностей изменения прогнозируемого показателя. Они позволяют наглядно представить динамику процесса, однако нельзя получение оценки рассматривать как безусловные доказательства для предвидения будущего.
Научно обоснованный прогноз требует предвидения глубокого качественного анализа причин, влияющих на признак, исследование тенденции его развития и взаимодействия с внешними факторами.

Так, скажем, появление телевидения не могло не повлиять на дальнейшее развитие средств массовой информации и прогнозы их развития.
Необходимо отчетливо понимать, что прогнозы ценны не сами по себе как возможность профессионального ожидаемого хода развития событий в той или иной области человеческой деятельности, а, в большей степени, они ценны как необходимый и очень существенный элемент разработки важных управленческих решений.
Поэтому при выявившихся значительных отклонениях в ходе развития событий в прогнозируемой области деятельности, особенно в случае активного прогноза, в уже разработанный прогноз должны вносится соответствующие коррективы.
Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождавшей разработку прогнозе.
Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением ее состава.
Последнее необходимо, в особенности, с тех случаях, когда для корректировки прогноза требуется привлечение специалистов другой профессиональной ориентации.