Слайд 2Прогнозирование финансово-экономических показателей на основе трендовых моделей основано на принципе экстраполяции, т.е.
![Прогнозирование финансово-экономических показателей на основе трендовых моделей основано на принципе экстраполяции, т.е.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1020856/slide-1.jpg)
перенесении на будущее закономерностей, действовавших в прошлом, и нахождении по уравнению трендовой модели, построенной для изучаемого периода времени прогнозных значений исследуемого показателя. Возможность экстраполяции обеспечивается следующими двумя требованиями:
общие условия, определяющие тенденции развития финансового показателя, не изменяются существенно в будущем;
тенденция развития (тренд) показателя описывается аналитическим уравнением.
Каждое значение временного ряда может состоять из следующих составляющих: тренда, циклических и случайных составляющих.
Слайд 3Например:
Модель тренда и цикличности (с аддитивной компонентой) [1]:
![Например: Модель тренда и цикличности (с аддитивной компонентой) [1]:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1020856/slide-2.jpg)
Слайд 4Общая процедура анализа состоит из следующих этапов:
выравнивание исходного ряда методом скользящей средней;
расчет
![Общая процедура анализа состоит из следующих этапов: выравнивание исходного ряда методом скользящей](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1020856/slide-3.jpg)
значений циклической компоненты;
вычитание циклической компоненты из фактических значений;
расчет тренда на основе полученных данных;
расчет среднего отклонения или средней относительной ошибки для обоснования соответствия модели исходным данным или для выбора из множества моделей наилучшей;
проверка независимости значений случайной компоненты E(t), т.е. проверка отсутствия существенной автокорреляции в остаточной последовательности показателей по критерию Дарбина- Уотсона;
определение прогнозных финансово-экономических показателей по полученным моделям;
расчет доверительных интервалов прогноза.
Слайд 5Проведение многомерных статистических наблюдений, в частности регрессионного, трендового анализов, невозможно без массовых
![Проведение многомерных статистических наблюдений, в частности регрессионного, трендового анализов, невозможно без массовых](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1020856/slide-4.jpg)
наблюдений. В этой связи в результате обработки финансовой отчетности предприятия за 4 года, были рассмотрены ежеквартальные данные и сформирован исходный массив информации для прогнозирования финансово-экономических показателей. Используя методы моделирования временных рядов, содержащих циклические колебания, выполним прогнозирование показателя дохода от реализации продукции предприятия (ДРП).
Слайд 6Проведем выравнивание исходного ряда методом скользящей средней. Полученные значения представлены в таблице
![Проведем выравнивание исходного ряда методом скользящей средней. Полученные значения представлены в таблице](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1020856/slide-5.jpg)
1.
Таблица 1 — Расчет циклической компоненты