У статтi авторами пiдкреслено, що традицiйно iснуючi методи прогнозування подiляють на якiснi та кiлькiснi, а останнi, у свою чергу, — на каузальнi (причинно-наслiдковi) методи та методи аналiзу часових рядiв [1]. Встановлено, що в задачах прогнозування методи аналiзу часових рядiв використовуються при наявностi значної кiлькостi даних стосовно реальних значень показника, який вивчається при умовi, що тенденцiя, яка спостерiгається iз минулого часу, є вiдносно стабiльною. При цьому приймається постулат про те, що минуле достатньо достовiрно репрезентує майбутнє. Запропоновано використання методу прогнозування, що базується на використаннi факторно-часової моделi, в який величина, що прогнозується, є функцiєю великої кiлькостi змiнних (факторiв). Якщо зв’язок мiж факторами, що входять до складу каузальної моделi вдається описати достатньо коректно, то точнiсть прогнозу, що отримується iз використанням цiєї моделi, може бути досить високою.
Authors underline, that traditionally modern methods of forecast are divided into quality & quantity, but last — into casual (incidental) (causative-consequence) methods & methods of time rows analysis [1]. It was determined, that tasks of forecast use methods of time rows analysis in case of availability of greatly quantity of data about real indexes of significance, which is determined in conditions, that observed tendency from past tense is relatively stable. In this case the postulate for quite worthy-positive presentation of future tense is applied. It was proposed to use the method of forecast, based on factor-time model, in which index of observed tendency is a function of march variables (factors). If it’s possible to make inventory succeed connections between factors of casual model enough correctly, then forecast accuracy, which is gotten by using this model could be quite high.
