Получив удовлетворительную модель динамического ряда, можно осуществить прогнозирование поведения изучаемого временного ряда. Как правило, период упреждения не должен превышать ⅓ длины изучаемого ряда. В любом случае прогнозирование требует анализа условий существования изучаемого объекта.
Экстраполяция означает продление описанной тенденции в будущее.
Пример: 1) трендовая модель, описывающая динамику индексов потребительских цен
y = 99.7 + 1.8t
2) трендовая модель, описывающая динамику производства мяса в России
1983 – 1995гг
y = 9.7133 – 0.1593t – 0.0817t2
При благоприятных условиях на основе трендовой модели может быть получен так называемый точечный прогноз, который никогда не может сбыться. Поэтому точечный прогноз следует дополнить расчетом доверительных интервалов прогноза.
ŷ - ∆ ≤ ỹ ≤ ŷ + ∆,
где ỹ - точечный прогноз на основе трендовой модели, который рассчитан по уравнению тренда путем подставления в качестве фактора t порядкового номера временного периода, на который осуществляется прогноз.
∆ = t · S - предельная ошибка
Величина t в предельной ошибке берется исходя из заданного уровня вероятности в таблице Стьюдента.
Величина S – средняя квадратическая ошибка
Получив доверительные границы, можем указать вероятность, с которой гарантируется, что прогнозируемая величина будет находиться в указанных пределах.