Имеются данные о валовом сборе зерна в Российской Федерации, млн. т. (табл. 1). Таблица 1 –

Имеются данные о валовом сборе зерна в Российской Федерации, млн. т. (табл. 1). Таблица 1 – Исходные данные Год 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. Валовый сбор зерна, млн. т. 61,0 94,2 70,9 92,4 105,2 104,7 120,7 135,5 Постройте прогноз исследуемого показателя на 2018-2019 гг, используя элементарные методы экстраполяции: метод среднего абсолютного прироста, метод среднего относительного роста. Сделайте выводы.

Метод среднего абсолютного прироста
Рассчитываем абсолютные приросты в каждом периоде (табл. 2) и средний абсолютный прирост:
, (1)
, (2)
где – абсолютный прирост в i-м периоде;
– средний абсолютный прирост;
– значение показателя в i-м периоде;
n – число периодов.
Получаем:
.
Таблица 2 – Абсолютные приросты
Год 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Валовый сбор зерна, млн. т. 61,0 94,2 70,9 92,4 105,2 104,7 120,7 135,5

33,2 -23,3 21,5 12,8 -0,5 16 14,8
Общая модель прогноза имеет вид:
, (3)
где – последний уровень исходного временного ряда;
L – период упреждения;
– средний абсолютный прирост.
Получаем прогноз исследуемого показателя на 2018-2019 гг:
млн. т.;
млн. т.
Метод среднего относительного роста
Рассчитываем темпы роста в каждом периоде (табл . 3) и средний темп роста:
, (4)
, (5)
где – темп роста в i-м периоде;
– средний относительный рост;
– значение показателя в i-м периоде;
n – число периодов.
Получаем:
.
Таблица 3 – Относительный рост
Год 2010 г

. 3) и средний темп роста:
, (4)
, (5)
где – темп роста в i-м периоде;
– средний относительный рост;
– значение показателя в i-м периоде;
n – число периодов.
Получаем:
.
Таблица 3 – Относительный рост
Год 2010 г