Среднесрочное прогнозирование

Cтраница 1

Среднесрочное прогнозирование - прогнозирование на период, определяемый реализацией известных в настоящее время технических решений и составляющий примерно 5 - 10 лет. За это время возможно проектирование, сооружение и ввод в эксплуатацию объектов, реализующих известные технические идеи. [1]

Такое среднесрочное прогнозирование курса используется для открытия стратегических позиций. [2]

При среднесрочном прогнозировании в методике предусматривается использование плановых значений-факторов, формирующих потребности в автобензине и дизельном топливе народного хозяйства, обслуживаемого территориальным управлением Главнефтеснаба РСФСР. По мере удаления от базис-кото периода увеличивается вероятность возникновения факторов, предусмотреть и учесть влияние которых не всегда возможно. Закономерности, характерные для периодов, охватываемых среднесрочным прогнозированием в отдаленной перспективе, могут существенно измениться. [3]

При среднесрочном прогнозировании данные, правило, ежегодные, а прогноз необходимо строить на 5 - 10 лет вперед. [4]

Выдача с ЭВМ программы по обработке нестационарного временного ряда уровня продаж ( с изменяющимся средним по методу кумулятивных сумм. [5]

Метод контроля среднесрочного прогнозирования более трудоемок как в вычислительном, так и в теоретическом плане по сравнение со следящим методом сглаживания ошибок ( см. гл. Следует однако заметить, что первый метод определяет также и момент наступление сдвига, что позволяет найти среднее, соответствующее новому нию после сдвига, а значит, определить и прогноз. [6]

Применяется при среднесрочном прогнозировании. [7]

Так как система среднесрочного прогнозирования составляет часть системы долгосрочных прогнозов, то весь процесс нахождения прогнозов представляется скользящим и непрерывным. В ней отражены основные способы и операции при определении потребности в нефтепродуктах, наглядно показаны связи отдельных этапов прогнозирования. Для определения потребности управления в отдельных нефтепродуктах на всех стадиях прогнозирования используются в основном способ, основанный на обработке временных рядов, характеризующих потребность управления в автобензине ( дизельном топливе); способ, предусматривающий определение потребности IB автобензине и дизельном топливе исходя из объема всех нефтепродуктов и удельного веса массовых светлых нефтепродуктов, и способ, определяющий потребность управления в нефтепродуктах исходя из потребности наиболее топливоемких отраслей народного хозяйства, обслуживаемого территориальным управлением. [8]

Как и в случае среднесрочного прогнозирования период упрежде ния прогноза обозначаем через т - это соответствует числу точек ( шаи гов), на которое строится прогноз. [9]

Аналогичные модели предусмотрены для среднесрочного прогнозирования потребности в дизельном топливе. В этом случае предусматривается определение потребности и в дизельном топливе нефтедобывающей промышленности. [10]

Наиболее сложным и ответственным является среднесрочное прогнозирование мировых цен на жидкое топливо. Подобные прогнозы крайне необходимы для планирования инвестиционной деятельности нефтяных компаний, практически невозможны без эффективного моделирования международного нефтяного рынка. Помимо многофакторных содержательных методов существуют формальные статистические методы прогноза. В докладе представлена динамика мировых цен на нефть сорта брент, полученная с использованием методов экспоненциального сглаживания, построения авторегрессии, двухпараметрической модели и скользящего тренда. Наиболее простым и точным среди статистических методов является метод экспоненциального сглаживания. Он основан на признании того, что наибольшее влияние будущее значения цен испытывают со стороны последних членов фактически имеющегося динамического ряда цен. [11]

Количественная и качественная информация системы среднесрочного прогнозирования по мере накопления образует все более широкую и надежную базу для качественных и количественных долгосрочных прогнозов потребности народного хозяйства в нефтепродуктах. [12]

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. [13]

Тенденция внедрения конструкционных сталей разного уровня прочности а. [14]

Он довольно часто используется для целей среднесрочного прогнозирования. [15]

Страницы: 1 2 3 4