Metody prognozowania

jakościowe, ilościowe

 

 

Ilościowe

• Modele szeregów czasowych
• Modele ekonometryczne
• Modele analogowe
• Modele zmiennych wiodących
• Modele analizy kohortowej
• Testy rynkowe

 

 

Jakościowe

• Opinie sprzedawców
• Opinie kierownictwa
• Opinie ekspertów
• Badania intencji nabywców

 

 

Modele szeregów 

czasowych

Składowe szeregu czasowego

- Składowa systematyczna

I. poziom stały
II. trend (tendencja rozwojowa)
III. składowa okresowa (wahania 
sezonowe,       wahania cykliczne)

- Składowa przypadkowa

 

 

Metody naiwne

• bazują na bardzo prostych 

przesłankach dotyczących przyszłości, 
głoszących, że nie nastąpią zmiany w 
dotychczasowym sposobie 
oddziaływania czynników określających 
wartości zmiennej prognozowanej

• Można je wyznaczyć tylko na okres t+1
• Mogą być stosowane tylko w przypadku 

niedużych wahań przypadkowych

 

 

Metody naiwne

• Najbardziej popularna polega na 

konstrukcji prognozy na 
moment/okres t na poziomie 
zaobserwowanej wartości 
zmiennej prognozowanej w 
okresie/ momencie t-1.

1

*





t

t

y

y

 

 

Metoda średniej 

ruchomej

• Zastosowanie :

I. Wygładzanie szeregu czasowego
II. Prognozowanie

• Idea
Polega na zastąpieniu pierwotnych wartości 

zmiennej prognozowanej średnimi 

arytmetycznymi, obliczanymi 

sekwencyjnie dla wybranej liczby 

obserwacji

 

 

Metoda średniej ruchomej 

prostej

• Wartość zmiennej prognozowanej 

w następnym okresie/momencie 
będzie równa średniej 
arytmetycznej z k ostatnich 
wartości tej zmiennej

• Model średniej ruchomej prostej











1

*

1

t

k

t

i

i

t

y

k

y

Liczba wyrazów stałej wygładzania (k) jest przyjmowana przez prognostę

 

 

Metoda średniej ruchomej 

prostej 

GŁÓWNA WADA:

Nie uwzględnia starzenia się 

obserwacji

 

 

Metoda średniej ruchomej 

ważonej 

Postarzanie informacji uwzględnia model 

ŚREDNIEJ RUCHOMEJ WAŻONEJ

















1

1

*

t

k

t

i

k

t

i

i

t

w

y

y

 

 

Prosty model wygładzania 

wykładniczego

*

1

1

*

)

1

(











t

t

t

y

y

y







 - parametr wygładzania

Zad: 

??

1



