Пукало Ігор
ЕКФ-43с
ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК МЕТОД ДОСЛІДЖЕННЯ
Прогнозування — це метод, в якому використовується як накопичений у минулому досвід, так і поточні припущення щодо майбутнього з метою його визначення. Якщо прогнозування виконано якісно, результатом буде картина майбутнього, яку молена застосовувати як основу для планування.
Спеціалісти розробили декілька специфічних методів складання та підвищення якості прогнозів.
Головні різновиди прогнозів, що часто використовуються разом із плануванням діяльності органі-зації, такі:
— економічні, сутність яких полягає у передбаченні загального стану економіки й обсягу збуту для певної компанії конкретного продукту;
— прогнози розвитку технології, що дають змогу передбачити економічну доцільність розробки нових технологій;
— прогнози розвитку конкуренції передбачають стратегію й тактику конкурентів;
— прогнози на основі опитувань та дослідів дають можливість, використовуючи багато галузей знань, передбачити, що станеться у складних ситуаціях;
— соціальне прогнозування використовується для передбачення змін у соціальних установках лю-дей та стані суспільства.
Розрізняють такі методи прогнозування:
1. Неформальні. Керівництво покладається на різні джерела письмової та усної інформації як на допоміжний засіб з метою прогнозування та вироблення цілей. Методи збору вербальної (усної) ін-формації часто використовуються під час аналізу зовнішнього середовища. Сюди належать інформа-ція, отримана з радіо- й телепередач, від споживачів, постачальників, конкурентів, консультантів, на торгових нарадах у професіональних організаціях. Джерела письмової інформації про зовнішнє ото-чення — це газети, торгові журнали, інформаційні бюлетепі, професійні журнали та річні звіти. Деякі керівники використовують дані про дії конкурентів, одержані способом промислового шпіонажу.
2. Кількісні, що застосовуються для прогнозування, якщо є підстави вважати, що діяльність у ми-нулому мала певну тенденцію, яку можна продовжити в майбутньому, і коли наявної інформації дос-татньо для виявлення статистично достовірних тенденцій або залежностей. Крім того, керівник по-винен знати, як використати кількісну модель, та пам'ятати, що вигоди від прийняття ефективнішого рішення мають покривати витрати на створення моделі.
Вирізняють такі типові методи кількісного прогнозування:
— аналіз часових рядів, що ґрунтується на дослідженні подій, які відбулися в минулому, є осно-вою для планування. Його можна провести за допомогою таблиці або графіка шляхом нанесення на координатну сітку точок, що відповідають подіям минулого. Цей метод часто використовується з метою оцінювання попиту на товари й послуги, визначення потреб у запасах і прогнозування струк-тури збуту;
— каузальне (причинно-наслідкове) моделювання — спроба спрогнозувати те, що відбудеться у подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між фактором, що розглядається, й іншими змінними. Ця залежність називається кореляцією. Чим тісніша кореляція, тим більша при-датність моделі для прогнозування.
3. Якісні. Якщо якість інформації недостатня, або керівництво не розуміє складних методів, або коли кількісна модель є надто дорогою, керівництво може використовувати якісні моделі прогнозу-вання. При цьому майбутнє прогнозують експерти, до яких звертаються за допомогою. Найпошире-нішими якісними методами прогнозування вважаються; думка журі, загальна думка працівників від-ділу збуту, модель очікування споживача та метод експертних оцінок.
Думка журі. Цей метод прогнозування передбачає об'єднання й усереднення думок експертів у ре-валентних сферах.
Сукупна думка працівників збуту. Досвідчені торгові агенти часто правильно передбачають май-бутній попит. Вони близько знайомі зі споживачами й беруть до уваги їх недавні дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, хороший торговий агент на певному часовому проміжку часто "відчуває" ринок, точніше, ніж кількісні моделі.
Модель очікування споживача — це прогноз, що ґрунтується на результатах опитування клієнтів організації.
Метод експертних оцінок — процедура, яка дає змогу групі експертів досягати згоди.
Для того, щоб дослідити ефективність колективного прогнозування порівняно з індивідуальним, у Львівському національному університеті проводиться науковий експеримент. Суть цього експерименту полягає в тому, що студентам (в залежності від місця у списку) потрібно обрати одне із запропонованих підприємств, а саме: Дніпроенерго, Донбасенерго, Західенерго, Київенерго, Укрнафта та Центренерго. Після обрання ними підприємства, кожному студенту необхідно протягом двох місяців (з 1 вересня по 31 жовтня включно) спрогнозувати курс акцій підприємства, яке він обрав станом на 1 грудня, тобто задати визначений інтервал зміни курсу акцій.
За даними сайту «Libfor.com» у 2011 році в експерименті брало участь 170 осіб, з них: 32 студе-нта прогнозувало курс акцій Дніпроенерго; 26 – Донбасенерго; 35 – Західенерго; 31 – Київенерго; 26 – Укрнафта; 20 - Центренерго. З моменту останнього дня прийняття прогнозів, на ринку були зафік-совані такі ціни: Дніпроенерго - 585,7833 грн; Донбасенерго – 26,2482 грн.; Західенерго – 249 грн.; Київенерго – 7 грн.; Укрнафта – 398,6693 грн.; Центренерго – 8,3156 грн.
Таблиця 1. Динаміка цін
Кількість уча-сників прогно-зування. Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
32 26 35 31 26 20
Початкова ціна 585,7833
26,2482 249 7 398,6693 8,3156
Середня прогнозна ціна 649,43 27,20 290,69 8,19 375,67 8,60
Фактична ціна 652,2091 32,0765 248,6333 8,3695 462,8097 8,8388
Отже, за даними таблиці, ми бачимо, що в загальному ціни на кінець прогнозного періоду зрос-тали, порівняно з початком прогнозного періоду, окрім курсу акцій Західенерго, які навпаки впали. В середньому студенти вважали, що курс акцій по усіх підприємствах зростатиме, про що свідчить рядок «середня прогнозна ціна» у таблиці. Але більшість студентів, які прогнозували курс Укрнафти спрогнозували зниження курсу, у чому сильно помилилися. Також можна помітити, що студенти, які вгадали тренд зростання, недооцінили величину зміни впливу цін на акції.
Обчислимо відносні зміни цін на початок прогнозного періоду та фактичними:
∆P(Дніпроенерго) = P1/P0-1*100% = 652,2091/585,7833-1*100% = 11,34%
∆P(Донбасенерго) = 32,0765/26,2482-1*100% = 22,2%
∆P(Західенерго) = 248,6333/249-1*100% = -0,15%
∆P(Київенерго) = 8,3695/7-1*100% = 19,56%
∆P (Укрнафта) = 462,8097/398,6693-1*100% = 16,08%
∆P(Центренерго) = 8,8388/8,3156-1*100% = 6,29%, де
∆P – відносна зміна ціни;
Р1 – фактична ціна;
Р0 – ціна на початок прогнозного періоду.
Відносна зміна відображає на скільки відсотків змінилася ціна на кінець прогнозного періоду порів-няно з ціною на початок періоду.
Обчислимо відносне відхилення прогнозних цін від фактичних:
∆PП(Дніпроенерго) = Р1/РП-1*100% = 652,2091/649,43-1*100% = 0,43%
∆PП(Донбасенерго) = 32,0765/27,20-1*100% = 17,92%
∆PП(Західенерго) = 248,6333/290,69-1*100% = -14,46%
∆PП(Київенерго) = 8,3695/8,19-1*100% = 2,19%
∆PП(Укрнафта) = 462,8097/375,67-1*100% = 23,20%
∆PП(Центренерго) = 8,8388/8,60-1*100% = 2,78%, де
РП – середня прогнозна ціна акцій відповідного підприємства.
Отже, група студентів, які прогнозували курс акцій Дніпроенерго були найближчими до істини, оскільки відносне відхилення їхніх прогнозних цін від фактичних є найближчим до нуля.
Для того щоб побачити як змінилися ціни в середньому по усіх підприємствах необхідно обчис-лити середній модуль зміни:
СМЗ = 11,34% + 22,2% + 0,15% + 19,56% + 16,08% + 6,29% / 6 = 12,6%
СМВП = 0,43% + 17,92% + 14,46% + 2,19% + 23,2% + 2,78% / 6 = 10,16%
СМВП – середній модуль відхилення прогнозу.
Отже, порівнявши СМЗ і СМВП можна зробити висновок, що студенти всередньому прогнозували зміну цін на 10,16%, тоді як фактично ціни змінилися на 12,6%, тобто вони недооцінили зміну цін на 2,44%.
Також у 2011 році 4 з 6 груп студентів правильно спрогнозували напрямок зміни цін, тобто частка становила 67%. У кожній групі була така кількість учасників, які правильно спрогнозували напрям, в дужках подано частку від загальної кількості осіь в групі:
Дніпроенерго – 27(0,84); Донбасенерго – 8(0,31); Західенерго – 4(0,11); Київенерго – 21(0,68); Укр-нафта – 10(0,38); Центренерго – 11(0,55).
На підставі цих даних можна обчислити скільки відсотків студентів по усіх групах спрогнозували правильно напрям зміни цін:
К = 0,84+0,31+0,11+0,68+0,38/6*100% = 48%
Отже, в середньому 48% студентів правильно спрогнозували напрям зміни цін на акції.
Аналогічно можна проаналізувати 2012 рік. Для цього побудуємо таблицю показників.
Таблиця 2. Результати прогнозування за 2012 рік
Кількість учас-ників прогно-зування Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
17 16 25 14 21 19
Ціна на початок прогнозного періоду 205
17,86
82,4
4,4
151
5,798
Середня про-гнозна ціна 275,87
18,52
86,25
5,42
162,72
6,14
Фактична ціна 182,5 20,11 92,8 4,69
135,4
5,319
Відносна зміна ціни -0,11
0,13
0,13
0,07
-0,10
-0,08
Відносне від-хилення про-гнозу від фак-тичної ціни -0,34
0,09
0,08
-0,13
-0,17
-0,13
Кількість уча-сників, які правильно спрогнозували напрям
0 13 19 13 11 5
Частка учас-ників, які пра-вильно спрог-нозували на-прям 0 0,81 0,76 0,93 0,52 0,26
За даними таблиці ми бачимо, що в середньому усі студенти передбачали зростання цін на акції усіх підприємств, але у Дніпроенерго, Укрнафти, Центренерго за прогнозний період ціни знизились. Об-числимо середній модуль зміни ціни:
СМЗ = 0,11+0,13+0,13+0,07+0,10+0,08/6*100% = 10,33%
СМВП = 0,34+0,09+0,08+0,13+0,17+0,13/6*100% = 15,66%
Отже, в середньому ціни змінилися на 10,33%, тоді як спрогнозовано було зміну цін в загальному на 15,66%, тобто відхилення між фактичною зміною і прогнозом становить 5,33%. І цей показник вдвічі більший ніж за 2011 рік, що свідчить про погіршення загальногрупового результату прогнозу. Також про це свідчить те, що у 2012 році 50% груп правильно спрогнозували напрям зміни цін, і ця величи-на на 17% менша порівняно з 2011 роком.
Таблиця 3. Результати прогнозування за 2013 рік
Кількість учас-ників прогно-зування Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
21 15 17 19 15 14
Ціна на початок прогнозного періоду 229,8 24,49
83
9,95
108,8
5,01
Середня про-гнозна ціна 231,74 23,73 84,40 10,14 127,05 5,18
Фактична ціна 289,9 27,5 83,8 5,8 108,4 4,966
Відносна зміна ціни 0,26 0,12 0,01 -0,42 0 -0,01
Відносне від-хилення про-гнозу від фак-тичної ціни 0,25 0,16
-0,01
-0,43
-0,15
-0,04
Кількість уча-сників, які правильно спрогнозували напрям
13 6 13 5 4 3
Частка учас-ників, які пра-вильно спрог-нозували на-прям 0,62
0,40
0,76
0,26
0,27
0,21
У 2013 році усі, окрім групи студентів, які прогнозували курс донбасенерго вважали, що ціни зростатимуть, однак як видно з таблиці, зростання цін відбувалося у Дніпроенерго, Донбасенерго, Західенерго. Тепер обчислимо середній модуль зміни цін:
СМЗ = 0,26+0,12+0,01+0,42+0+0,01/6*100% = 13,66%
СМВП = 0,25+0,16+0,01+0,43+0,15+0,04/6*100% = 17,33%
Отже, ми бачимо, що відхиляється прогноз студентів від фактичних цін на 17,33%, що перевищує показники за 2011 та 2012 роки, і свідчить про гірші результати прогнозування. Також про досить низький рівень прогнозування свідчить частка правильно спрогнозованих групами напрями і стано-вить всього 33%. Середня частка учасників, які правильно спрогнозували напрям становить 42%, порівняно з 2012 – 55%, 2011 – 48%, це найменший показник.
У 2013 році в дослідженні брала участь 101 особа, це також найменша кількість повідношенню з 2012 і 2011 роками (112 і 170 осіб відповідно), ми бачимо, що з кожним роком зі зменшенням кілько-сті студентів, погіршується і результат загальногрупового прогнозу про, що свідчить обернена зале-жність між кількістю студентів, які беруть участь в прогнозуванні та відхиленням середньо групово-го прогнозу від фактичних цін.
ЕКФ-43с
ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК МЕТОД ДОСЛІДЖЕННЯ
Прогнозування — це метод, в якому використовується як накопичений у минулому досвід, так і поточні припущення щодо майбутнього з метою його визначення. Якщо прогнозування виконано якісно, результатом буде картина майбутнього, яку молена застосовувати як основу для планування.
Спеціалісти розробили декілька специфічних методів складання та підвищення якості прогнозів.
Головні різновиди прогнозів, що часто використовуються разом із плануванням діяльності органі-зації, такі:
— економічні, сутність яких полягає у передбаченні загального стану економіки й обсягу збуту для певної компанії конкретного продукту;
— прогнози розвитку технології, що дають змогу передбачити економічну доцільність розробки нових технологій;
— прогнози розвитку конкуренції передбачають стратегію й тактику конкурентів;
— прогнози на основі опитувань та дослідів дають можливість, використовуючи багато галузей знань, передбачити, що станеться у складних ситуаціях;
— соціальне прогнозування використовується для передбачення змін у соціальних установках лю-дей та стані суспільства.
Розрізняють такі методи прогнозування:
1. Неформальні. Керівництво покладається на різні джерела письмової та усної інформації як на допоміжний засіб з метою прогнозування та вироблення цілей. Методи збору вербальної (усної) ін-формації часто використовуються під час аналізу зовнішнього середовища. Сюди належать інформа-ція, отримана з радіо- й телепередач, від споживачів, постачальників, конкурентів, консультантів, на торгових нарадах у професіональних організаціях. Джерела письмової інформації про зовнішнє ото-чення — це газети, торгові журнали, інформаційні бюлетепі, професійні журнали та річні звіти. Деякі керівники використовують дані про дії конкурентів, одержані способом промислового шпіонажу.
2. Кількісні, що застосовуються для прогнозування, якщо є підстави вважати, що діяльність у ми-нулому мала певну тенденцію, яку можна продовжити в майбутньому, і коли наявної інформації дос-татньо для виявлення статистично достовірних тенденцій або залежностей. Крім того, керівник по-винен знати, як використати кількісну модель, та пам'ятати, що вигоди від прийняття ефективнішого рішення мають покривати витрати на створення моделі.
Вирізняють такі типові методи кількісного прогнозування:
— аналіз часових рядів, що ґрунтується на дослідженні подій, які відбулися в минулому, є осно-вою для планування. Його можна провести за допомогою таблиці або графіка шляхом нанесення на координатну сітку точок, що відповідають подіям минулого. Цей метод часто використовується з метою оцінювання попиту на товари й послуги, визначення потреб у запасах і прогнозування струк-тури збуту;
— каузальне (причинно-наслідкове) моделювання — спроба спрогнозувати те, що відбудеться у подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між фактором, що розглядається, й іншими змінними. Ця залежність називається кореляцією. Чим тісніша кореляція, тим більша при-датність моделі для прогнозування.
3. Якісні. Якщо якість інформації недостатня, або керівництво не розуміє складних методів, або коли кількісна модель є надто дорогою, керівництво може використовувати якісні моделі прогнозу-вання. При цьому майбутнє прогнозують експерти, до яких звертаються за допомогою. Найпошире-нішими якісними методами прогнозування вважаються; думка журі, загальна думка працівників від-ділу збуту, модель очікування споживача та метод експертних оцінок.
Думка журі. Цей метод прогнозування передбачає об'єднання й усереднення думок експертів у ре-валентних сферах.
Сукупна думка працівників збуту. Досвідчені торгові агенти часто правильно передбачають май-бутній попит. Вони близько знайомі зі споживачами й беруть до уваги їх недавні дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, хороший торговий агент на певному часовому проміжку часто "відчуває" ринок, точніше, ніж кількісні моделі.
Модель очікування споживача — це прогноз, що ґрунтується на результатах опитування клієнтів організації.
Метод експертних оцінок — процедура, яка дає змогу групі експертів досягати згоди.
Для того, щоб дослідити ефективність колективного прогнозування порівняно з індивідуальним, у Львівському національному університеті проводиться науковий експеримент. Суть цього експерименту полягає в тому, що студентам (в залежності від місця у списку) потрібно обрати одне із запропонованих підприємств, а саме: Дніпроенерго, Донбасенерго, Західенерго, Київенерго, Укрнафта та Центренерго. Після обрання ними підприємства, кожному студенту необхідно протягом двох місяців (з 1 вересня по 31 жовтня включно) спрогнозувати курс акцій підприємства, яке він обрав станом на 1 грудня, тобто задати визначений інтервал зміни курсу акцій.
За даними сайту «Libfor.com» у 2011 році в експерименті брало участь 170 осіб, з них: 32 студе-нта прогнозувало курс акцій Дніпроенерго; 26 – Донбасенерго; 35 – Західенерго; 31 – Київенерго; 26 – Укрнафта; 20 - Центренерго. З моменту останнього дня прийняття прогнозів, на ринку були зафік-совані такі ціни: Дніпроенерго - 585,7833 грн; Донбасенерго – 26,2482 грн.; Західенерго – 249 грн.; Київенерго – 7 грн.; Укрнафта – 398,6693 грн.; Центренерго – 8,3156 грн.
Таблиця 1. Динаміка цін
Кількість уча-сників прогно-зування. Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
32 26 35 31 26 20
Початкова ціна 585,7833
26,2482 249 7 398,6693 8,3156
Середня прогнозна ціна 649,43 27,20 290,69 8,19 375,67 8,60
Фактична ціна 652,2091 32,0765 248,6333 8,3695 462,8097 8,8388
Отже, за даними таблиці, ми бачимо, що в загальному ціни на кінець прогнозного періоду зрос-тали, порівняно з початком прогнозного періоду, окрім курсу акцій Західенерго, які навпаки впали. В середньому студенти вважали, що курс акцій по усіх підприємствах зростатиме, про що свідчить рядок «середня прогнозна ціна» у таблиці. Але більшість студентів, які прогнозували курс Укрнафти спрогнозували зниження курсу, у чому сильно помилилися. Також можна помітити, що студенти, які вгадали тренд зростання, недооцінили величину зміни впливу цін на акції.
Обчислимо відносні зміни цін на початок прогнозного періоду та фактичними:
∆P(Дніпроенерго) = P1/P0-1*100% = 652,2091/585,7833-1*100% = 11,34%
∆P(Донбасенерго) = 32,0765/26,2482-1*100% = 22,2%
∆P(Західенерго) = 248,6333/249-1*100% = -0,15%
∆P(Київенерго) = 8,3695/7-1*100% = 19,56%
∆P (Укрнафта) = 462,8097/398,6693-1*100% = 16,08%
∆P(Центренерго) = 8,8388/8,3156-1*100% = 6,29%, де
∆P – відносна зміна ціни;
Р1 – фактична ціна;
Р0 – ціна на початок прогнозного періоду.
Відносна зміна відображає на скільки відсотків змінилася ціна на кінець прогнозного періоду порів-няно з ціною на початок періоду.
Обчислимо відносне відхилення прогнозних цін від фактичних:
∆PП(Дніпроенерго) = Р1/РП-1*100% = 652,2091/649,43-1*100% = 0,43%
∆PП(Донбасенерго) = 32,0765/27,20-1*100% = 17,92%
∆PП(Західенерго) = 248,6333/290,69-1*100% = -14,46%
∆PП(Київенерго) = 8,3695/8,19-1*100% = 2,19%
∆PП(Укрнафта) = 462,8097/375,67-1*100% = 23,20%
∆PП(Центренерго) = 8,8388/8,60-1*100% = 2,78%, де
РП – середня прогнозна ціна акцій відповідного підприємства.
Отже, група студентів, які прогнозували курс акцій Дніпроенерго були найближчими до істини, оскільки відносне відхилення їхніх прогнозних цін від фактичних є найближчим до нуля.
Для того щоб побачити як змінилися ціни в середньому по усіх підприємствах необхідно обчис-лити середній модуль зміни:
СМЗ = 11,34% + 22,2% + 0,15% + 19,56% + 16,08% + 6,29% / 6 = 12,6%
СМВП = 0,43% + 17,92% + 14,46% + 2,19% + 23,2% + 2,78% / 6 = 10,16%
СМВП – середній модуль відхилення прогнозу.
Отже, порівнявши СМЗ і СМВП можна зробити висновок, що студенти всередньому прогнозували зміну цін на 10,16%, тоді як фактично ціни змінилися на 12,6%, тобто вони недооцінили зміну цін на 2,44%.
Також у 2011 році 4 з 6 груп студентів правильно спрогнозували напрямок зміни цін, тобто частка становила 67%. У кожній групі була така кількість учасників, які правильно спрогнозували напрям, в дужках подано частку від загальної кількості осіь в групі:
Дніпроенерго – 27(0,84); Донбасенерго – 8(0,31); Західенерго – 4(0,11); Київенерго – 21(0,68); Укр-нафта – 10(0,38); Центренерго – 11(0,55).
На підставі цих даних можна обчислити скільки відсотків студентів по усіх групах спрогнозували правильно напрям зміни цін:
К = 0,84+0,31+0,11+0,68+0,38/6*100% = 48%
Отже, в середньому 48% студентів правильно спрогнозували напрям зміни цін на акції.
Аналогічно можна проаналізувати 2012 рік. Для цього побудуємо таблицю показників.
Таблиця 2. Результати прогнозування за 2012 рік
Кількість учас-ників прогно-зування Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
17 16 25 14 21 19
Ціна на початок прогнозного періоду 205
17,86
82,4
4,4
151
5,798
Середня про-гнозна ціна 275,87
18,52
86,25
5,42
162,72
6,14
Фактична ціна 182,5 20,11 92,8 4,69
135,4
5,319
Відносна зміна ціни -0,11
0,13
0,13
0,07
-0,10
-0,08
Відносне від-хилення про-гнозу від фак-тичної ціни -0,34
0,09
0,08
-0,13
-0,17
-0,13
Кількість уча-сників, які правильно спрогнозували напрям
0 13 19 13 11 5
Частка учас-ників, які пра-вильно спрог-нозували на-прям 0 0,81 0,76 0,93 0,52 0,26
За даними таблиці ми бачимо, що в середньому усі студенти передбачали зростання цін на акції усіх підприємств, але у Дніпроенерго, Укрнафти, Центренерго за прогнозний період ціни знизились. Об-числимо середній модуль зміни ціни:
СМЗ = 0,11+0,13+0,13+0,07+0,10+0,08/6*100% = 10,33%
СМВП = 0,34+0,09+0,08+0,13+0,17+0,13/6*100% = 15,66%
Отже, в середньому ціни змінилися на 10,33%, тоді як спрогнозовано було зміну цін в загальному на 15,66%, тобто відхилення між фактичною зміною і прогнозом становить 5,33%. І цей показник вдвічі більший ніж за 2011 рік, що свідчить про погіршення загальногрупового результату прогнозу. Також про це свідчить те, що у 2012 році 50% груп правильно спрогнозували напрям зміни цін, і ця величи-на на 17% менша порівняно з 2011 роком.
Таблиця 3. Результати прогнозування за 2013 рік
Кількість учас-ників прогно-зування Дніпроенерго Донбасенерго Західенерго Київенерго Укрнафта Центренерго
21 15 17 19 15 14
Ціна на початок прогнозного періоду 229,8 24,49
83
9,95
108,8
5,01
Середня про-гнозна ціна 231,74 23,73 84,40 10,14 127,05 5,18
Фактична ціна 289,9 27,5 83,8 5,8 108,4 4,966
Відносна зміна ціни 0,26 0,12 0,01 -0,42 0 -0,01
Відносне від-хилення про-гнозу від фак-тичної ціни 0,25 0,16
-0,01
-0,43
-0,15
-0,04
Кількість уча-сників, які правильно спрогнозували напрям
13 6 13 5 4 3
Частка учас-ників, які пра-вильно спрог-нозували на-прям 0,62
0,40
0,76
0,26
0,27
0,21
У 2013 році усі, окрім групи студентів, які прогнозували курс донбасенерго вважали, що ціни зростатимуть, однак як видно з таблиці, зростання цін відбувалося у Дніпроенерго, Донбасенерго, Західенерго. Тепер обчислимо середній модуль зміни цін:
СМЗ = 0,26+0,12+0,01+0,42+0+0,01/6*100% = 13,66%
СМВП = 0,25+0,16+0,01+0,43+0,15+0,04/6*100% = 17,33%
Отже, ми бачимо, що відхиляється прогноз студентів від фактичних цін на 17,33%, що перевищує показники за 2011 та 2012 роки, і свідчить про гірші результати прогнозування. Також про досить низький рівень прогнозування свідчить частка правильно спрогнозованих групами напрями і стано-вить всього 33%. Середня частка учасників, які правильно спрогнозували напрям становить 42%, порівняно з 2012 – 55%, 2011 – 48%, це найменший показник.
У 2013 році в дослідженні брала участь 101 особа, це також найменша кількість повідношенню з 2012 і 2011 роками (112 і 170 осіб відповідно), ми бачимо, що з кожним роком зі зменшенням кілько-сті студентів, погіршується і результат загальногрупового прогнозу про, що свідчить обернена зале-жність між кількістю студентів, які беруть участь в прогнозуванні та відхиленням середньо групово-го прогнозу від фактичних цін.
