Поддержка принятия инвестиционных решений строительными организациями на основе прогнозирования

В условиях резкого увеличения масштабов и темпов развития науки и техники, для обеспечения высоких темпов развития народного хозяйства, становятся актуальными вопросы планирования и принятия инвестиционных решений на основе прогнозирования.

В соответствии с современными требованиями высокой точности и эффективности методов прогноза, в рамках научной работы подводятся исследования, направленные на совершенствование таких методов, в частности исследуется вопрос разработки автоматизированных методов прогноза.

Известно, что использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматривается процесс изменения переменной, который представляет собой сочетание двух составляющих – регулярной и случайной:

Считается, что регулярная составляющая f(, x) представляет собой гладкую функцию от аргумента, описываемую конечным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая и является трендом.

В данном исследовании исходные данные рассматриваются как временной ряд, содержащий сезонную компоненту.

В соответствии с поставленной задачей, на языке Delphi  был разработан программный модуль, позволяющий выделять сезонную составляющую: y =(a + bt) , тренд динамического ряда в виде линейной функции: y = a + bt и гармонической функции (ряд Фурье):

Первая часть работы посвящена выделению сезонной компоненты вариационного ряда. В любом случае сезонные колебания необходимо учитывать, поскольку они существенно затрудняют анализ динамики финансовых и экономических показателей в течение года. Если сезонные колебания значительны, то задача построения  прогноза становится проблематичной.

В работе была рассмотрена мультипликативная схема учета сезонной волны. В основе этой модели лежит идея о том, что тренд вариационного ряда  должен быть скорректирован с учетом индексов сезонности.

Вторая часть работы посвящена разработке модели прогноза. При построении модели прогноза рассматриваются две модели: линейная и тригонометрический ряд Фурье. Линейная модель прогноза используется в данном случае для того, чтобы показать преимущества прогнозирования на основе тригонометрического ряда Фурье. Сглаживание при помощи ряда Фурье рекомендуется применять в случае периодичности изменения значений. В этом случае периодические колебания можно представить в виде синусоидальных колебаний и полученные синусоиды называют гармониками различных порядков. Самым оптимальным является вариант, когда рассчитываются значения для двух гармоник, как в разработанной программе.

На основе выявленной тенденции поведения временного ряда строится прогноз на заданный временной интервал.

Разработанный программный модуль был предложен для  составления плана-прогноза инвестиционных вложений строительным подразделением ОАО «Ставропольпромэнергоремонт».

Инвестиции в строительство имеют ряд особенностей. При составлении плана-прогноза необходимо учитывать сезонность инвестиций. Наблюдение за сезонными колебаниями позволяет, с одной стороны, устранить их там, где они не желательны, с другой стороны, решать практические задачи.

Использование этого модуля позволяет провести ретроспективный  анализ инвестиционных вложений за прошлые периоды  и на основе этого анализа составить прогноз на будущее. Прогнозирование будущих инвестиционных вложений позволяет более эффективно распределять финансовые, трудовые, материальные ресурсы, быть более конкурентоспособными по сравнению с другими строительными организациями, что позволяет привлечь дополнительный объем инвестиций.

Литература.

  1. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. А.А. Вавилова. – М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. – 416 с.
  2. Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. Пособие. Под. Ред. С.А. Саркисяна. М.: «Высшая школа», 1977.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *