- И что Вы с ними сделали?
- Ну, слушателям рассказала..."
Поиск "интересных" данных является неотъемлемой частью работы экономиста. Но сутью нашей работы является интерпретация данных, построение модели на основе этих данных и формирование прогноза. У нас же поветрие - пользоваться прогнозами чужими, не вдаваясь в детали относительно того, как они построены. Это глупо, так как тот, кто строит прогнозы будет учитывать Вашу неспособность к интерпретации и попытается манипулировать Вами.
Строить модели у нас умеют плохо, да и спроса-то особенного нет. А вот спрос на линейную аппроксимацию уже появился. Поэтому давайте разбираться.
У нас есть данные по ряду прошлых лет по параметру Х (его иногда называют независимой переменной), и есть данные по параметру Y за аналогичное число лет (это зависимая от X переменная). У нас есть подозрение, что Y зависит от X линейным образом. Если мы знаем значение Х следующего года, можем ли мы спрогнозировать значение Y? Только не нужно лезть подстройки Excel "анализ данных", смотреть на параметры линейного уравнения и потом ВРУЧНУЮ их перебивать в клеточку интересующего Вас года (извините, но я это наблюдал неоднократно). Это все равно, что из пушки стрелять по воробьям. Для этого проще зайти в "статистические функции" в Excel и воспользоваться функцией "ПРЕДСКАЗ", по ней можно легко получить прогноз параметра Y по следующему году.
А если у Вас несколько параметров Х (или большее количество степеней свободы) и Вы подозреваете, что они линейно влияют на параметр Y? Разработчики Excel для этих случаев придумали функцию "ТЕНДЕНЦИЯ", это та же самая функция, что "ПРЕДСКАЗ", но только для множественной линейной регрессии.
Понятно, что наш прогноз будет достаточно наивным. Но и он имеет место быть. Тем более в ряду других не менее "наивных" прогнозов, которыми пестрят интернет и средства массовой информации. А там и поглядим, чей прогноз был более интересным - наш или пресловутого эксперта.
Давайте учиться считать, а не только читат