Cтраница 1
Период прогнозирования, для которого можно допустить сохранение стабильности структуры, нельзя определить формально. Длительность интервала прогнозирования зависит от специфики исследуемого явления. Так, в технически быстро прогрессирующих отраслях структурные изменения происходят весьма часто. Тем самым здесь значительно сокращается допустимый период применения модели расчета потребности в топливе и энергии. [1]
При определении периода прогнозирования ( временного горизонта) необходимо учитывать важнейшие особенности отрасли, прежде всего те, которые определяют длительность цикла оборота основных фондов, средних сроков разработки и внедрения новой техники, строительства и освоения новых предприятий и др. В химической промышленности с учетом большого разнообразия подотраслей, входящих в ее состав, указанные факторы позволяют принять в качестве срока, определяющего временной горизонт, периоды в 15 - 20 лет. Поскольку в настоящее время базой для разработки прогноза может быть 1985 г., то ближайший срок прогноза - 2000 - 2005 гг. Такой срок принят для прогнозирования развития народного хозяйства и его ведущих отраслей. [2]
С увеличением периода прогнозирования овибка возрастает. [3]
В силу необходимости выбор периода прогнозирования произволен. Мы рекомендуем 5 - 10 лет, потому что так удается охватить прогнозом хорошие, плохие и средние годы одного или более циклов деловой активности. Более того, примерно таков же горизонт планирования, к которому привыкли большинство менеджеров. Таков же и период прошлой прибыльности, который аналитики обычно анализируют с наибольшей тщательностью. [4]
В новых, быстро развивающихся областях науки и техники периоды прогнозирования сокращаются, а прогнозы обновляются чаще, чем в традиционных областях. Для конкретных образцов разрабатываемой техники предприятия обычно ограничиваются разработкой краткосрочных прогнозов развития продуктов на период не более пяти лет. [5]
Точность такого прогноза сравнительно небольшая и уменьшается по мере возрастания периода прогнозирования. [6]
Погрешность метода прямого счета составляет обычно 8 - 12 % на период прогнозирования 10 - 20 лет. [7]
При определении уровня производительности труда на заданное число лет в модель включается период прогнозирования ( t), в течение которого наблюдается изменение производительности труда. [8]
Подставляя в данную формулу значения предполагаемых денежных поступлений, доходности и продолжительности периода прогнозирования, можно рассчитать текущую стоимость любого финансового инструмента. [9]
Указанные коэффициенты, а также Fm изменяются ( уменьшаются) с увеличением периода прогнозирования расхода материалов и определяются с помощью ЭЦВМ. С этой целью осуществляется несколько раз проигрыш модели путем варьирования значений коэффициентов аир. Для этого строят статистические распределения за прошедший период, а затем, придавая а и Р разные значения, определяют их расчетные значения, характеризующие фактические значения расхода материалов. Далее рассчитывают величину ошибки, представляющую собой разницу между фактическим и расчетным расходом материалов. [10]
Таким образом, подставляя в эту формулу значения предполагаемых поступлений, доходности и продолжительности периода прогнозирования, можно рассчитать текущую внутреннюю стоимость любого финансового актива. Именно такой подход чаще всего и используется потенциальными инвесторами. Рассмотрим, как применяется этот подход к оценке основных видов финансовых актинов. [11]
Таким образом, подставляя в эту формулу значения предполагаемых поступлений, доходности и продолжительности периода прогнозирования, можно рассчитать текущую внутреннюю стоимость любого финансового актива. Именно такой подход чаще всего и используется потенциальными инвесторами. [12]
Все математические модели и методы прогнозирования имеют вероятностный характер и видоизменяются в зависимости от длительности периода прогнозирования. Использование моделей повышает эффективность прогнозирования, позволяет рассмотреть большое количество возможных вариантов и выбрать наиболее приемлемый. Однако в моделировании есть и отрицательные стороны, обусловленные недостаточной точностью и эластичностью моделей при прогнозе, особенно на длительный период. [13]
Все перечисленные модели обладают ограниченной неопределенностью, преодолев которую, можно использовать их на всем периоде прогнозирования. [14]
В условиях неопределенности обычно приходится значительно, по сравнению с требованиями проектирования и управления, сокращать период прогнозирования процесса и затем эффективно использовать получаемую информацию для уточнения моделей и последующих прогнозов. [15]