14Методы экстраполяции, их характеристика.

Сущность экстраполяции закл-ся в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее. Разл-ют формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базир-ся на предположении о сохр-нии в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния разных факторов в перспективе. Методы экстраполяции отн-тся к формализованным методам.Методы экстраполяции явл-ся наиболее распространенными и проработанными. Основу экстраполяционных методов прогноз-ния составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд — это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.В эк прогн-нии широко применяется метод математич экстраполяции. В матем-ском смысле он означает распростр-е закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения.Тенденция, описанная некоторой функцией от времени, называется трендом. Тренд — это длительная тенденция изменения экономических показателей. Методы экстраполяции надо применять на начальном этапе прогн-ния для выявления тенденций. Различают сл. методы:

Метод подбора функций — один из распространенных методов экстраполяции. Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида тренда путем сглаживания и выравнивания временного ряда. Выбор модели осуществляется с помощью специально разработанных программ. Модель выбирается, во-первых, визуально исходя из сопоставления вида кривой и ее специфических свойств и качественной

характеристики тенденции экономического явления; во-вторых, исходя из значения критерия. Прогноз предполагает продление тенденции прошлого, выражаемой выбранной функцией, в будущее, т.е. экстраполяцию динамического ряда. Программным путем на ЭВМ определяется значение прогнозируемого показателя. В связи с тем, что этот метод исходит из инерционности экономических явлений и предпосылок, что общие условия, определяющие развитие в прошлом не претерпят существенных изменений в будущем, его целесообразно использовать при разработке краткосрочных прогнозов и обязательно в сочетании с методами экспертных оценок. Причем динамический ряд может строиться на основании данных не по годам, а по месяцам, кварталам.

Экстраполяция методом подбора функций учитывает все данные исходного ряда с одинаковым "весом".Влияние более поздних наблюдений на развитие процесса в будущем существеннее, чем более ранних. Проблему "старения" данных динамических рядов решает метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом. Он позволяет построить такое описание процесса (динамического ряда), при котором более поздним наблюдениям придаются большие "веса" по сравнению с ранними наблюдениями. В результате создается возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод реализуется па ЭВМ с помощью специально разработанных программ в блоке "временные ряды", который является составной частью пакета экономических расчетов