Экстраполяция трендов

Экстраполяция трендов – это одна из наиболее широко используемых техник прогнозирования. Во-первых необходимо выявить тренд. Это может быть практически любой феномен выразимый в количественных показателях с видимой структурой изменения во времени. К этим феноменам относятся и население и его размещение по территории, технологическая производительность и даже размер мировых империй. Тренд отсылает к историческим данным, экстраполяция подразумевает что эти данные проецируются в будущее.

Для описания феномена необходимы добротные исторические данные. В странах с хорошо развитой традицией статистики, можно ожидать точной информации о числе населения и его структуре. Многие феномены такого хорошего описания не имеют, некоторые по причине новизны (например телевидение), иногда их нельзя выразить в количественных показателях (например представления о приемлемом риске).

Прорисовка линии развития того или иного показателя на графике вручную – хороший метод проецирования развития ситуации по интуиции – но тем не менее, одному человеку очень легко ошибиться. Желательно применять для этого различные статистические техники.

Экстраполяция может убедительно указать масштаб изменений которые последуют при развитии тренда во времени. Резкий рост может сделать малый феномен значительным при наличии должного времени. То что малозаметно сегодня может стать значительным завтра. Иногда экстраполяция трендов приводит к результатам которые кажутся откровенно невозможными. Это может означать и бедность людской фантазии, и то что экстраполяция сомнительна.

Если, например, рост числа работников занятых неполный трудовой день, опережает рост населения в целом, это не значит, что в будущем собаки, кошки или роботы тоже станут такими работниками. Это значит что линейная экстраполяция достигла своих границ.

В прогнозах, решающих проблемы распространения товаров, определение границ экстраполяции довольно легко, но при оценке социальных феноменов это довольно сложно.

Отдельно следует оговорить то, что работая со статистическими показателями, не следует забывать о переходе количества в качество (количественное увеличение температуры льда, приведёт к его качественному изменению).

Проблемы экстраполяции.

1. Количественные данные могут быть неверными.

2. Результаты экстраполяции могут легко быть неверно интерпретированы (то, что богатые люди пользуются прислугой, не означает, что при росте достатка населения число прислуги будет расти).

3. Неспособность метода оценить движущие факторы изменений и эволюцию этих факторов.

4. Качественные изменения могут оказывать серьезное влияние на количественные данные

5. Могут быть не замечены качественные изменения.

6. Оценки границ экстраполяции могут базироваться на недостаточной информации.