METODA NAIWNA
W metodzie naiwnej liczymy - średnią arytmetyczną
- odchylenie standardowe
- współczynnik zmienności
1) Średnia arytmetyczna

2) Wariancja

3) Odchylenie standardowe
![]()
4) Współczynnik zmienności (rozproszenia)
![]()
Przedziały;
0% - 30% - zróżnicowanie słabe
30% - 50% - zróżnicowanie średnie (umiarkowane)
50% - 70% - zróżnicowanie duże (silne)
70% - 100% - zróżnicowanie bardzo duże (bardzo silne)
I. najpierw wyznaczamy prognozę na kolejny okres stosując metodę naiwną
![]()
II. ocena trafności prognozy za pomocą błędu ex post prognoz wygasłych
![]()
III. względny błąd prognozy ex post

IV. Średni błąd prognozy ex post

V. Względny średni błąd prognozy ex post

METODY ŚREDNIEJ RUCHOMEJ PROSTEJ
1) Wyznaczamy prognozę produkcji wykorzystując metodę średniej ruchomej prostej 3-elementowej
![]()
2) oceniamy jakość prognozy
-średni błąd ex post prognoz wygasłych S*
- względny średni błąd prognozy ex post V
MODEL WYGŁADZANIA WYKŁADNICZEGO
1. Obliczamy prognozę korzystając z prostego modelu wygładzania wykładniczego
![]()
Dokonujemy dopuszczalności prognozy obliczając:
1. Średni błąd ex post prognoz wygasłych S*
2. Względny średni błąd ex post prognoz wygasłych V
α dobieramy na podstawie najmniejszego błędu ex post !!!
Np. α=0,1; α=0,05; α=0,01
Liczymy x*; S*, V
Wybieramy α dla której V=min
α blisko 1 dla V2 około/powyżej 50 α>0,7
α blisko 0 dla V2 bardzo małych α<0,3
α blisko 0,5 dla V2 umiarkowanych 0,4 <α<0,6
MODELE TENDENCJI ROZWOJOWEJ
Model trendu
![]()
METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW
1) Wyznacz parametry trendu liniowego klasyczną metodą najmniejszych kwadratów.
![]()
![]()

![]()
b) Oceń dopasowanie trendu do wyników obserwacji
Ocena wariancji odchyleń losowych modelu

![]()
Odchylenie standardowe reszt modelu
![]()
Standardowe błędy szacunku ocen parametrów strukturalnych


Względne średnie błędy szacunku ocen parametrów strukturalnych



Współczynnik determinacji

Obliczamy prognozę za pomocą:
1) średni błąd prognozy ex ante

Względny średni błąd prognozy ex ante

Obliczamy prognozę przedziałową
![]()