Казуальное прогнозирование и анализ временных рядов.

Анализ временных рядов, основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продление их в будущем. Его можно провести с помощью таблицы путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого. При этом надо помнить, что проецироваться могут и негативные явления, имевшие место.

Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребностях в кадрах.

Казуальное (причинно-следственное) моделирование – наиболее математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровень личных доходов, демографические изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома.Казуальное моделирование – это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Казуальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1 %, спрос на новые дома падает на 5 %.

На языке статистики эта зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (± 1, 000) бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Если спрос на цветные телевизоры всегда падал на 10 %, когда валовой национальный продукт снижался на 4 %, можно с уверенностью утверждать, что то же самое в подобных обстоятельствах произойдет в будущем.

Из казуальных самыми сложными являются эконометрическиемодели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. К таковым относится Уортоновская модель Центра прогнозирования Пенсильванского университета. Подобные модели представляют собой тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Стоимость моделей настолько высока, что даже крупные предприятия предпочитают использовать результаты исследования с применением экономической модели, а не разрабатывать свои собственные модели. Несмотря на сложность, казуальные модели дают не всегда правильные результаты, о чем с очевидностью свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние различных своих действий на экономику.