e(t) – случайная функция, характеризующая отклонения прогнозируемой переменной от тренда.

При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели.

Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирирующей функции и определения значений ее параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.

В то же время регрессионные модели обладают и определенными недостатками. В частности, возникают проблемы с корректным определением периода прогнозирования, с определением вида экстраполяционной кривой, а главное, далеко не всегда в будущем сохраняются закономерности, имевшие место в прошлом.

Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса с учетом его особенностей, ограничений и в соответствии с принятыми гипотезами о его будущем развитии [23]. При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые в прошлом оказывали большее влияние на развитие событий.

Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то в зависимости от характера прогнозируемых событий можно большую весомость придавать значениям прогнозируемых показателей, менее удаленным от момента прогнозирования по шкале времени.

При этом следует иметь в виду, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего отличаются излишним оптимизмом, а оценки относительно более отдаленного будущего – излишним пессимизмом, а также дополнительно учитывается характер корреляции между событиями.

Если в прогнозируемом процессе задействовано несколько разных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.

В моделях нормативного прогнозирования характерным является подход к разработке прогноза с учетом целей и задач, которые ставятся организацией в прогнозируемом периоде. В этих моделях используется метод горизонтальных и вертикальных матриц решений, при котором определяется приоритетность выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.