Модель регрессионного прогноза

Прогнозы по регрессионным моделям более надежны, поскольку они позволяют проводить эксперименты на моделях, в которых учитыва­ется большее число факторов, влияющих на развитие процесса. Кроме того, полученные результаты всегда легко объяснить и обосновать. В си­лу этих причин прогнозы по уравнениям регрессии, иначе их называют производственными функциями используются практически при эконо­мическом прогнозировании всех видов: макро — и микро-, краткосрочном и долгосрочном, частном и общем и т.д.

Опыт показывает, что применение в экономике многих математи­ческих методов прогнозирования, дающих удовлетворительные резуль­таты в других отраслях науки и техники, часто не оправдывается. Анализ информационного содержания изложенных математических подходов показывает, что существенный момент в них — использование для про­гнозирования в явном виде только прошлой информации. Этого недо­статочно при составлении экономических прогнозов.

В задачах прогнозирования результатов хозяйственной деятель­ности промышленного предприятия (прогнозы выполнения плана выпу­ска, реализации и т.п.) возникает необходимость учета не только про­шлого опыта, предыстории рассматриваемого процесса, но и ряда новых факторов: плановых данных, данных аналогичных процессов, развиваю­щихся с опережением по отношению к рассматриваемому процессу, на­пример, необходимость учета опережающего развития промышленно­сти строительных материалов по отношению к строительству; новые элементы в механизме явления, обычно проявляющиеся в последний момент, предшествующий прогнозируемому периоду, и действующие как ускорители, которые обеспечивают перелом в направлении сложив­шейся тенденции в будущем. Обычно эта информация уже имеется к на­чалу составления прогнозов и может быть учтена при помощи следую­щей экономико-математической модели.

Модель регрессионного прогноза

Категория: Принятие управленческих решений |

Оставить комментарий

Вы должны быть зарегистрированы чтобы оставить комментарий.

-->