Откройте актуальную версию документа прямо сейчас
Если вы являетесь пользователем интернет-версии системы ГАРАНТ, вы можете открыть этот документ прямо сейчас или запросить по Горячей линии в системе.
Вход
Купить систему ГАРАНТ
Получить демо-доступ
Узнать стоимость
Информационный банк
Подобрать комплект
Семинары
- Главная
- Рекомендация Коллегии Евразийской экономической комиссии от 6 сентября 2016 г. N 15 "О Методологии расчета прогнозных балансов спроса и предложения государств - членов Евразийского экономического союза по сельскохозяйственной продукции, продовольствию, льноволокну, кожевенному сырью, хлопковолокну и шерсти"
- Приложение. Методология расчета прогнозных балансов спроса и предложения государств - членов Евразийского экономического союза по сельскохозяйственной продукции, продовольствию, льноволокну, кожевенному сырью, хлопковолокну и шерсти
- Приложение N 2. Методы экстраполяции рядов данных, используемые при прогнозировании спроса и предложения основных видов сельскохозяйственной продукции, продовольствия, льноволокна, кожевенного сырья, хлопковолокна и шерсти
Приложение N 2. Методы экстраполяции рядов данных, используемые при прогнозировании спроса и предложения основных видов сельскохозяйственной продукции, продовольствия, льноволокна, кожевенного сырья, хлопковолокна и шерсти
Приложение N 2
к Методологии расчета прогнозных балансов
спроса и предложения государств - членов
Евразийского экономического союза
по сельскохозяйственной продукции,
продовольствию, льноволокну, кожевенному
сырью, хлопковолокну и шерсти
МЕТОДЫ
экстраполяции рядов данных, используемые при прогнозировании спроса и предложения основных видов сельскохозяйственной продукции, продовольствия, льноволокна, кожевенного сырья, хлопковолокна и шерсти
В целях прогнозирования отдельных показателей спроса и предложения и прогнозирования производственных факторов могут использоваться методы построения линий тренда (линейного, логарифмического, экспоненциального), определяющие параметры соответствующих временных функций на основе соответствующих показателей за предыдущие годы.
Для линейной экстраполяции уравнение линии тренда будет иметь следующий вид:
,
где:
- значение показателя в году t;
,
- коэффициенты линейного тренда.
Для экспоненциальной экстраполяции уравнение линии тренда будет иметь следующий вид:
,
где:
- значение показателя в году t;
,
- коэффициенты экспоненциального тренда.
В соответствии с указанными методами на основе значений показателя за предыдущие годы (для расчетов рекомендуется использовать ряды данных не менее чем за 10 лет) определяются коэффициенты трендов методом наименьших квадратов (для определения коэффициентов линейного или экспоненциального тренда могут быть использованы функции "Линейн" или "Лгрфприбл" соответственно из статистических функций Microsoft Excel).
Значение показателя прогнозируется на текущий год и 2 прогнозных года на основе полученного уравнения линии тренда.
При отсутствии выраженных тенденций или значительном разбросе значений показателя в предыдущие годы для прогнозирования может выполняться процедура сглаживания исходного ряда с использованием скользящих средних.
Простая скользящая средняя определяется по формуле (для расчетов может быть использован инструмент анализа данных "Скользящее среднее" из инструментов анализа Microsoft Excel):
,
где:
- сглаженное значение показателя в году t;
- исходное значение показателя в году t;
n - сглаживающий интервал (2 - 3 года).
Экспоненциально взвешенная скользящая средняя определяется по формуле (для расчетов может быть использован инструмент анализа данных "Экспоненциальное сглаживание" из инструментов анализа Microsoft Excel):
,
где:
- сглаженное значение показателя в году t;
- исходное значение показателя в году t;
- сглаживающая константа (0,6 - 0,8).
К сглаженному с помощью скользящих средних ряду значений показателя за предыдущие годы применяются рассмотренные выше методы построения линий тренда (линейного или экспоненциального). Значение показателя прогнозируется на текущий год и 2 прогнозных года на основе полученного уравнения линии тренда.