загрузка...
загрузка...
На головну

модифікована експонента

Дивіться також:
  1. MIRR - модифікована внутрішня норма прибутковості (рентабельності). MIRR - скоригована з урахуванням норми реінвестиції внутрішня норма прибутковості.
  2. Волатильність ціни. модифікована дюрація
  3. Кінцева вартість інвестицій. Модифікована чиста теперішня вартість. Модифікована внутрішня норма окупності.
  4. Модифікована внутрішня норма прибутковості
  5. Модифікована внутрішня норма прибутку MIRR

проста експонента

Характеристика методів екстраполяції.

методи екстраполяції дозволяють проектувати на майбутнє хід подій, що склалися в минулому і сьогоденні. Дані моделі не встановлюють ніяких причинно-наслідкових зв'язків і припускають використання функцій, що відображають хронологічний розвиток процесу.

формальна екстраполяція передбачає просте перенесення тенденцій минулого і сьогодення на майбутнє.

Прогнозна екстраполяція враховує, що фактичний розвиток ув'язується з гіпотезами про динаміку досліджуваного процесу з урахуванням зміни різних факторів в майбутньому.

Умови застосування екстраполяції:

· Навколишні умови повинні володіти певною стабільністю;

· Використовувані методи екстраполяції повинні дозволяти виключати випадкові коливання часового ряду;

· Наявні в розпорядженні дані про минуле за ретроспективний період повинні охоплювати якомога більший період (ретроспективний період повинен бути як мінімум в три рази більше прогнозного);

· Тимчасової ряд економічного показника повинен дійсно мати тренд (стійку тенденцію розвитку показника чи процесу).

На практиці застосовуються такі види екстраполяції:

1) Методи постійної екстраполяції (Визначення простого середнього, змінного середнього, експоненціальне згладжування);

2) Методи екстраполяції по тренду припускають побудова функцій показника в залежності від фактора часу і включають як побудова лінійних, так і нелінійних функцій.

3) Метод циклічною екстраполяції (Метод індексів сезонності, метод кон'юнктурних індикаторів).

Екстраполяція по тренду передбачає побудову різних кривих зростання. Найбільш часто в соціально-економічному прогнозуванні використовуються наступні функції (криві зростання):

1) поліноміальні

· Yt = a0 + a1t (Поліном першого ступеня);

· Yt = a0 + a1t + a2t2 (Поліном другого ступеня);

· Yt = a0 + a1t + a2t2 + a3t3 (Поліном третього ступеня) і т. Д.

Вони, як правило, застосовуються для тих процесів, в яких подальший розвиток залежить від тенденцій, що склалися, але не залежить від досягнутого рівня показника.

2) Експонентні криві зростання на відміну від поліноміальних враховують не тільки тенденції минулого і сьогодення, а й досягнутий рівень показника.

Yt = A • bt

(якщо b більше одиниці, то функція зростає з плином часу, якщо b менше одиниці - функція спадає).

Yt = K + a • bt

3) S-образні криві зростання застосовуються для опису таких процесів, які спочатку повільно ростуть, потім прискорюють своє зростання, після чого відбувається його уповільнення, а в окремих випадках і зниження відповідного показника.

Особливості та основні етапи реалізації формалізованих методів прогнозування і планування. «-- попередня | наступна --» крива Гомперца
загрузка...
© om.net.ua