ЛІНІЙНА РЕПРЕСІЯ.

Модель спрямована на виявлення зв'язку між залежною змінною (тобто прогнозованою величиною) і однієї або більше незалежними змінними, які представлені у вигляді даних про передісторію. У простій регресії є тільки одна незалежна змінна, а у множинноїрегресії їх кілька. Якщо передісторія представлена у вигляді тимчасового ряду, то незалежна змінна - це часовий період, а залежна - прогнозована величина, наприклад обсяг продажів.

МЕТОДИ ЗМІННОГО СЕРЕДНЬОГО.

Цей прогностичний метод використовується для короткострокових прогнозів, заснованих на тимчасових рядах.

Суть методу полягає в обчисленні середнього арифметичного значення фактичних показників для певного числа останніх минулих тимчасових періодів. Далі це значення приймається за прогноз на наступний часовий період.

МЕТОД ЗВАЖЕНОГО КОВЗНОГО СЕРЕДНЬОГО.

Цей метод подібний до попереднього, проте замість середнього арифметичного значень показника обчислюється середньозважене значення, яке і приймається за прогноз на найближчий часовий період. Кожному тимчасового періоду при розрахунку призначається вага, при цьому менші ваги приписуються більш віддалених періодів, а великі - найближчим періодів.