PREVIZIUNEA PRELIMINARA

Metode grafice

Analiza preliminara a unui set de date real poate fi realizata rapid prin utilizarea unor metode grafice, care ajuta sa se inteleaga ce a fost in trecut si ce se intampla in prezent, astfel incat sa se aleaga cea mai potrivita metoda de previziune pentru situatia cercetata. In scopul utilizarii reprezentarilor grafice in previziune, este necesar ca acestea sa fie intocmite cu respectarea catorva principii: sa fie realizate pe o scala, astfel incat sa prezinte clar variabilitatea fenomenului respectiv; scala care se intocmeste trebuie sa fie clara si realizata corect; sa fie bogate in informatii si sa ocupe cat mai putin spatiu; sa fie evidentiate aspectele principale sau "cheie"; sa aiba un titlu clar, care sa reflecte esenta fenomenului cercetat.

Media si mediile mobile

Media este una dintre cele mai uzuale metode statistice. Media simpla presupune o evolutie in viitor constanta si se asteapta ca eroarea sa fie mica. Previziunea prin metoda mediilor simple este constanta.

Baza pentru utilizarea mediilor mobile este observarea datelor din ultima perioada sau ultimele perioade de timp din trecut si ignorarea datelor istorice. Daca o noua observatie apare, cea mai veche este ignorata. Previziunea prin metoda mediilor mobile se realizeaza utilizand relatia:

F_t+1 = , unde n este numarul de perioade.

Senzitivitatea in mediile mobile poate fi ajustata prin modificarea perioadei  n .O valoare mai mare a lui n corespunde unui numar mai mare de observatii si previziunea va fi "insensibila": previziunea va echilibra mai bine variatiile aleatoare, dar s-ar putea sa nu urmeze schimbarile pure; pe de alta parte , o valoare mica a lui n va oferi o previziune "sensibila" care va urma schimbarile veritabile (pure) autentice, dar ar putea fi prea sensibile la fluctuatiile aleatoare.

Seriile de timp. Metoda trendului

Aceasta metoda se bazeaza pe analiza seriilor de timp. Seriile de timp sunt compuse din 3 elemente: trendul, care reprezinta evolutia pe termen lung a variabilei studiate (T); variatii ciclice se refera la miscarile periodice: componenta ciclica (C) greu de definit si componenta sezoniera (S) supusa periodicitatii, dar intr-un interval de timp definit si reziduu (componenta reziduala, aleatoare) (E) cu influenta nesemnificativa de regula, denumita eroare.

Agregarea componentelor se face: prin aditie: T+C+S+E = F sau prin multi-plicare: TxCxSxE = F

Diferenta dintre datele observate si datele previzionale se numeste eroare.

Daca Yt = datele observate; Ft = valorile previzionate; Et = eroarea; Et = Yt - Ft

Prin repetarea calculului pentru fiecare perioada de previziune se poate determina eroarea medie:

E_tm ==     sau in valoare absoluta E_tm=

Extrapolarea

Extrapolarea este o metoda care se bazeaza pe evolutia anterioara a unui proces desfasurat in anumite conditii ce au determinat o anumita dinamica si care contin elemente care se conserva si determina univoc dezvoltarea viitoare a procesului, unde viitorul apare ca o prelungire a evolutiei din trecut. Deoarece se presupune ca nu vor aparea modificari structurale fundamentale fata de dezvoltarea precedenta (trecuta), metoda extrapolarii se utilizeaza in previzionarea fenomenelor care isi mentin ritmul si directia de dezvoltare pe o perioada mai lunga de timp.

Extrapolarea bazata pe simpla prelungire in viitor a tendintelor manifestate in trecut se numeste extrapolare mecanica. Daca fata de tendintele perioadei precedente se introduc elemente corective, fie ca niste modificari previzibile, fie ca optiuni decizionale, extrapolarea se numeste euristica. Extrapolarea se realizeaza prin urmatoarele cai: extrapolarea cu ajutorul sporului mediu anual, adica a ratiei medii calculate cu ajutorul seriei dinamice statistice si extrapolarea cu ajutorul ritmului mediu anual. In cazul extrapolarii euristice intervine un coeficient K, rezultat al estimarilor specialistilor cu privire modificarile tendintei fenomenului analizat.

Metoda interpolarii

Interpolarea seriilor dinamice consta in determinarea unor marimi intermediare din interiorul unei serii de date, de exemplu gasirea valorilor intermediare intre anul considerat de baza anul final al perioadei de previziune. Se utilizeaza: sporul mediu absolut sau ritmul mediu.

Sezonalitatea

Deoarece unele fenomene economice se prezinta sub forma ciclica sau au o alura de sezonalitate previziunile vor tine cont de acest factor. Un instrument util s-a dovedit a fi clasificarea lui Pegels (1969), care grupeaza seriile de timp si modelele pentru seriile de timp. Gruparea se bazeaza pe recunoasterea afacerilor care reflecta o programare calendaristica si prin urmare factorul de sezonalitate, incluzand variatiile ciclice de sezon sau chiar lunare, saptamanale, zilnice. Al doilea factor important pe care se bazeaza gruparea este nivelul stationar sau trendul pozitiv al variabilelor. Procesul general de tratare a fenomenelor ciclice sau sezoniere este de a descompune datele in parti care pot fi extrapolate sau previzionate cu usurinta, apoi se agrega previziunile rezultate la momentele de timp cele mai potrivite. Agregarea se reali-zeaza, fie prin aditie, fie prin multiplicare, ca la metoda extrapolarii, dar de regula se utilizeaza aditia.