- •Международный консорциум «Электронный университет»
- •Раздел I.
- •1.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании социально-экономических явлений и процессов
- •1.2. Модель как отображение действительности
- •1.3. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа
- •1.4. Характеристика информационной базы и основные принципы ее формирования
- •1.5. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании
- •Табулированные значения λt
- •Раздел II.
- •2.1. Временные ряды, их характеристики и задачи анализа. Требования к исходной информации
- •Классификация временных рядов
- •2.2. Основные особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам ряда
- •2.3. Моделирование тенденции
- •Промежуточные расчетные значения слагаемых кумулятивного т-критерия
- •Расчет кумулятивного критерия для проверки гипотезы о линейной форме тренда
- •Расчетная таблица для определения тенденции в ряду динамики числа зарегистрированных разбоев в рф методом Фостера-Стюарта
- •Уровни и фазы временного ряда
- •Уровни групп
- •Расчет 3-х и 4-членных скользящих средних объема платных услуг населению рф
- •Динамика объема платных услуг населению одного из регионов рф за период январь-декабрь 2009 г. И определение параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов
- •2.4. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора класса выравнивающих кривых
- •Расчетная таблица реализации дисперсионного метода анализа в оценке трендовых моделей объема платных услуг населению одного из регионов рф за период январь-декабрь 2009 г.
- •2.5. Моделирование случайного компонента
- •Расчетная таблица для определения параметров линейного тренда, описывающего тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров параболы второго порядка, описывающей тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев в рф за период 1999-2008 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от линейного тренда)
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от параболы второго порядка)
- •2.6. Модели периодических колебаний
- •I. Метод абсолютных разностей (таблица 2.22):
- •Распределение дисперсии между гармониками
- •2.7. Модели связных временных рядов
- •Для проверки автокорреляции в уровнях ряда также используется критерий Дарбина-Уотсона. Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется с помощью случайной величины:
- •Приведите классификацию статистических моделей.
- •Раздел III.
- •3.1. Сущность и классификация статистических прогнозов
- •3.2. Простейшие методы прогнозной экстраполяции
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего темпа роста
- •3.3. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •3.4. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •Если временной ряд описывается параболой второго порядка:
- •3.5. Прогнозирование на основе кривых роста
- •Расчетная таблица определения промежуточных расчетов кривой Гомперца
- •3.6. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •1. Цели, задачи изучения дисциплины и сферы профессионального применения
- •2. Необходимый объем знаний для изучения данной дисциплины
- •3. Перечень основных тем
- •Тема 1. Методологические аспекты анализа и статистического моделирования временных рядов
- •Тема 2. Методологические вопросы статистического прогнозирования
- •Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда
- •Тема 4. Моделирование основной тенденции временного ряда
- •Тема 5. Моделирование случайной компоненты временного ряда
- •Тема 6. Моделирование периодической компоненты временного ряда
- •Тема 7. Моделирование связных временных рядов
- •Тема 8. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений
- •Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •4. Для самопроверки и проведения итогового контроля необходимо:
- •Вопросы для самопроверки:
- •Тема 1. Методологические аспекты анализа и моделирования временных рядов
- •Тема 2. Моделирование основной тенденции временного ряда
- •Тема 3. Моделирование случайной компоненты временного ряда
- •Тема 4. Моделирование периодической компоненты временного ряда
- •Тема 5. Моделирование связных временных рядов
- •Тема 6. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений
- •Тема 7. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •Распределение Стьюдента (t – распределение)
- •Приложение 3 Распределение Фишера-Снедекора (f-распределение)
- •Значения для различных значений t
- •Значения средней и стандартных ошибоки
- •Приложение 6 Критические значения кумулятивного т-критерия
- •Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции ( для 5%-ного уровня значимости)
- •7. Объективизация прогноза – это:
- •21. Тенденция дисперсии – это:
- •1.2. Задачи изучения дисциплины
- •2. Содержание дисциплины
- •Распределение учебного времени
- •2.1. Лекционные занятия
- •Тема 8. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений
- •Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов
- •2.2. Практические занятия
- •2.3. Содержание практических занятий
Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов
Цель изучения: рассмотрение комплексной методики прогнозирования социально-экономических явлений и процессов с учетом структуры и изменения влияния факторов, определяющих их развитие.
Дидактические характеристики темы 9:
Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений. Спецификация моделей регрессии. Идентификация системы моделей регрессии. Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии.
Статистическое прогнозирование связи. Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации. Спецификация многофакторных динамических моделей. Проблема идентификации. Метод динамизации параметров моделей регрессии. Структурные и рекурсивные модели.
Оценка точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделям регрессии.
Изучив данную тему, студент должен:
Уметь строить многофакторные динамические модели прогноза различными способами с целью выявления наиболее полной структуры связей моделируемого признака под влиянием совокупности признаков, его определяющих.
Приобрести навыки анализа конкретных объектов во времени с учетом многообразия факторов, определяющих их развитие.
При изучении темы 9 необходимо:
Читать:
«Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда» под ред. Френкеля А.А. – М.: Экономика, стр. 118–134.
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: регрессия, спецификация моделей, точность прогнозов, автокорреляция, мультиколлинеарность, идентификация, множественная регрессия, динамизация параметров, структурные модели, модель, моделирование, прогноз, прогнозирование.
Для выполнения заданий необходимо:
Определить факторные и результативные признаки.
Проверить временные ряды на автокорреляцию.
Построить матрицы парных коэффициентов корреляции. Сделать анализ.
Выбрать вид модели взаимосвязи.
Построить модели за каждый период времени.
Проверить значимость полученных уравнений и параметров модели.
Произвести сглаживание параметров модели для выявления тенденций их изменения.
Построить прогнозы параметров моделей регрессии и факторных признаков.
Сделать прогноз на основе многофакторной модели взаимосвязи.
Оценить надежность полученного прогноза.
Для самооценки Темы 9
Необходимо выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» по данным, полученным из любого статистического ежегодника или периодической печати.
Ответить на вопросы 27 и 28 вопросов для самопроверки.
План семинарских и практических занятий по теме 9
См. п. 4.3. темы 9 – соответствует плану семинарских занятий по данной теме.
4. Для самопроверки и проведения итогового контроля необходимо:
Выполнить в полном объеме задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование», уяснить и понять сущность, предпосылки реализации и экономическую интерпретацию выходных характеристик, предложенных и рассматриваемых в курсе методов и критериев.
Уметь использовать методы статистического анализа и прогнозирования при решении конкретных социально-экономических задач.
Знать ответы на контрольные вопросы по темам.
Знать ответы на контрольные вопросы для самопроверки.