- •Содержание
- •Вопросы и задания …………………………………….…………………...89
- •Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ в экономическом прогнозировании........................................................................................123
- •Вопросы и задания………………………………………………….…….132
- •Тема 8. Интуитивные методы прогнозирования……………………..151
- •Вопросы и задания …………………………….…………………….……162
- •Тема 9. Коллективные экспертные оценки……………………….……165
- •Тема 10. Методы предпрогнозных исследований……………………..189
- •Вопросы и задания …………………………………………………….…197
- •Тема 11. Верификация экономических прогнозов…………………….207
- •Вопросы и задания ……………………………………………….………213
- •1. Цели и задачи изучения дисциплины
- •2. Содержание дисциплины
- •Тема 1.Сущность экономического прогнозирования
- •Тема 2. Организация экономического прогнозирования.
- •Тема 3. Информационное обеспечение экономического прогнозирования
- •Тема 4. Формализованные методы прогнозирования
- •Тема 5. Методы прогнозирования динамики экономических процессов
- •Тема 6. Прогнозирование сезонных процессов
- •Тема 7. Корреляционно-регрессионный анализ в экономическом прогнозировании
- •Тема 8. Интуитивные методы прогнозирования
- •Тема 9. Коллективные экспертные оценки
- •Тема 10. Методы предпрогнозных исследований
- •Тема 11.Верификация экономических прогнозов
- •Тема 1 сущность экономического прогнозирования
- •Характеристика основных форм предвидения
- •1. 2. Предпосылки экономического прогнозирования
- •Историческая справка
- •1.3. Принципы прогнозирования
- •1.4. Классификация экономических прогнозов
- •Тема 2 организация экономического прогнозирования
- •2.1. Основные составляющие организации прогнозирования
- •2.2. Организация государственного прогнозирования социально-экономического развития в Российской Федерации
- •2.3. Технология прогнозирования
- •Процедурная схема прогнозирования
- •2.4. Общая характеристика методов прогнозирования
- •Тема 3 Информационное обеспечение экономического прогнозирования
- •3.1. Классификация экономической информации. Источники информации
- •3.2.Требования к информации, используемой в экономическом прогнозировании
- •3.3. Показатели как инструмент информационного обеспечения прогнозов
- •3.4. Виды шкал в экономических исследованиях и прогнозировании
- •Тема 4 Формализованные методы прогнозирования
- •4.1. Общая характеристика формализованных методов прогнозирования
- •4.2. Оценка качества количественного прогноза
- •Тема 5 методы прогнозирования динамики экономических процессов
- •5.1. Типы моделей динамики данных и методы прогнозирования
- •5.2. Временной ряд. Виды временных рядов. Основные правила построения.
- •5.3. Наивные модели. Простые и скользящие средние
- •5.4. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов
- •Основные этапы прогнозной экстраполяции
- •Предварительная обработка исходной информации
- •Алгоритмы расчета параметров функций прогнозной экстраполяции
- •Объем выпуска продукции (млн. Руб.) первый вариант
- •Объем выпуска продукции (млн. Руб.)
- •Справочная информация
- •Статистические функции табличного редактора excel
- •Спрос на столы, тыс. Шт.
- •Прибыль компании, млн. Руб.
- •Объем выпуска продукции, штук
- •Тема 6 прогнозирование сезонных процессов
- •6.1. Влияние сезонного фактора на динамику экономических процессов
- •6.2. Методы построения прогноза динамики с учетом сезонных колебаний
- •6.3. Построение прогнозной модели с аддитивной компонентой. Последовательность этапов:
- •6.4. Построение модели с мультипликативной компонентой
- •Последовательность этапов:
- •6.5. Построение модели с мультипликативной компонентой
- •Последовательность этапов:
- •Лабораторная работа 2 прогнозирование сезонных изменений
- •Упражнение 2
- •Упражнение 3 в таблице 1 приведены условные данные об объеме продаж мороженого. Сделать прогноз на следующий год (поквартально).
- •Исходные данные
- •Обработка исходных данных
- •Индексы сезонности
- •Тема 7 корреляционно-регрессионный анализ в экономическом прогнозировании
- •7.1. Зависимость между экономическими явлениями как предпосылка прогнозирования
- •7.2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа
- •7.3. Прогнозирование на основе однофакторных моделей линейной регрессии: последовательность процедур
- •7.4. Прогнозирование динамики с учетом временного лага
- •Лабораторная работа 3. Корреляционно-регрессионный анализ в прогнозировании
- •Справочная информация
- •Статистические функции табличного редактора excel
- •Лабораторная работа 4 прогнозирование конъюнктуры рынка методом корреляционно-регрессионного анализа
- •!!!Ввод формул начинается со знака равенства.
- •Обработка исходных данных
- •Характеристики распределения
- •!!! Чтобы зафиксировать х как постоянную величину,
- •25. Рассчитать ((Хi - ) * (Yi - )). В ячейку q 16 ввести формулу
- •Лабораторная работа 5 прогнозирование динамики с учетом временного лага
- •Исходные данные
- •Тема 8. Интуитивные методы прогнозирования
- •8.1. Общая характеристика интуитивных методов прогнозирования. Классификация интуитивных методов прогнозирования
- •Сфера использования экспертных методов
- •8.2.Организационные аспекты интуитивного прогнозирования. Формирование и функции рабочей и экспертной группы
- •8.3. Способы оценки компетентности экспертов
- •Анкета оценки профессиональных качеств экспертов
- •Матрица оценки компетентности экспертов 1-го порядка
- •Тема 9 коллективные экспертные оценки
- •9.1. Формирование экспертной группы
- •9. 2. Методы зависимого интеллектуального эксперимента. Правила проведения и сфера применения «мозговой атаки»
- •9.3. Методы независимого интеллектуального эксперимента. Обработка и представление результатов коллективных экспертных опросов
- •Разработка анкеты экспертного опроса:
- •9.4. Метод Дельфи: область применения, правила проведения, статистическая обработка результатов анкетирования
- •Историческая справка
- •Обработка информации, полученной методом Дельфи:
- •9.5. Метод ранговой корреляции
- •Лабораторная работа 6 прогнозирование спроса и предложения на товарном рынке
- •Тема 10 методы предпрогнозных исследований
- •10.1.Способы формирования научных гипотез в экономическом прогнозировании
- •10.2. Морфологический анализ как метод оценки качественно различных альтернатив
- •Используемые на практике морфологические методы решения
- •10.3. Прогнозные сценарии в экономическом прогнозировании
- •Лабораторная работа 8 построение сценариев развития региона
- •Оценка воздействия событий на показатели системы
- •Тема 11 верификация экономических прогнозов
- •11.1. Выбор метода прогнозирования
- •11. 2. Виды и способы верификации прогнозов
- •11.3. Причины ошибок в экономическом прогнозировании
- •Словарь основных терминов
- •Рекомендуемая литература
- •Приложения о государственном прогнозировании и программах
Тема 3 Информационное обеспечение экономического прогнозирования
3.1. Классификация экономической информации. Источники информации
Процесс прогнозирования по своей сути является процессом переработки информации. На входе исследователь имеет информацию о состоянии системы в прошлом, на выходе - о вероятном состоянии системы в будущем.
Приступая к этапу прогнозной ретроспекции, т.е. сбору информации о состоянии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом, исследователь должен определить:
Перечень характеристик объекта прогнозирования и прогнозного фона, которые необходимо проанализировать для построения прогноза;
Совокупность показателей, адекватно отражающих значение исследуемых характеристик;
Источники, содержащие необходимую информацию;
Способы сбора информации;
Форму представления информации.
По назначению в процессе управления экономикой всю информацию можно разделить на управляющую и осведомляющую.
Управляющая информация – состоит из доводимых до сведения исполнителей решений либо в форме прямых приказов, плановых заданий, либо в форме экономических и моральных стимулов, мотивирующих поведение исполнителей.
Осведомляющая информация выполняет в экономической системе функцию обратной связи и связи с внешней средой (это учетно-статистическая информация, результаты маркетинговых исследований, мониторинга внешней среды и т.п.).
Для разработки прогноза больший интерес представляет осведомляющая информация.
В зависимости от возможности использования и ценности информации для принятия решения можно выделить 3 группы информации: полезная, избыточная и ложная.
Полезная информация характеризуется достоверностью, полнотой, своевременностью, доступностью для обработки. Именно полезная информация позволяет выявить закономерности в развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом.
Избыточная информация это информация не нужная для целей прогнозирования, либо информация, не имеющая отношения к содержанию разрабатываемого прогноза, либо сведения, поступающие в объеме недоступном для своевременной обработки исследователем.
Ложная информация возникает при ошибках в сборе, обработке и передаче данных, поэтому сбор данных предполагает не только получение корректных данных, но и проверку их достоверности.
Возвращаясь к технологической схеме прогнозирования, отметим, что процесс обработки данных можно представить как передачу сигналов от источника к потребителю и восприятие информации потребителем. На этапе прогнозной ретроспекции информация проходит физический или статистический фильтр, обусловленный чисто количественными ограничениями по пропускной способности канала, и семантический фильтр – отбор тех данных, которые могут быть поняты получателем, т.е. соответствуют тезаурусу его знаний. На этапе прогнозного диагноза информация проходит прагматический фильтр – отбор среди понятых сведений тех, которые полезны для решения данной задачи.
Некоторые авторы, предлагают даже выделить в информационной схеме прогнозирования этап редукции или уплотнения данных5, задача которого заключается в отборе значимой для прогнозного исследования информации.
По степени обработки и месту в информационном процессе информация делится на первичную и производную (вторичная).
Первичная информация – добывается путем непосредственного наблюдения, регистрации, т.е. прямого сбора и восприятия данных. К первичным источникам относятся специальные выборочные обследования, опросы, переписи, направленные на получение тех данных и в такой форме, которые необходимы именно для запланированных прогнозных расчетов. Получение исходных статистических данных из первичных источников связано со специально спланированной работой и соответственно с выделением для этого специальных средств. Планируется состав показателей, способ организации выборки, иногда фиксированные значения отдельных показателей, при которых производится регистрация остальных показателей. Основными респондентами (объектами выборочных исследований) являются все или определенные категории потенциальных клиентов фирмы, ее поставщики, служащие, общество в целом. При организации специальных статистических обследований прогнозист обязан иметь четкие ответы на вопросы:
к кому именно обращены вопросы и с какой целью (определить «единицу» статистического обследования)
как должны быть сформулированы вопросы (определить конкретную форму анкеты или опросного листа)
сколько респондентов должно быть включено в обследование (определить объем выборки, необходимый для достижения заданной точности выводов)
как именно следует отбирать респондентов для включения их в исследуемую выборку.
Производная (вторичная) информация – продукт переработки первичной информации. Вторичные источники информации – это опубликованные в том или ином виде исходные данные уже собранные кем-то вне прямой связи с конкретной задачей прогнозиста, но доставляющие информацию, в той или иной мере полезную именно для решения этой конкретной задачи.
Источники вторичной информации:
данные международных организаций (Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию, Статистическая комиссия секретариата ООН и др.);
законодательные и нормативные документы государственных органов;
различные издания Государственного комитета статистики РФ,
специализированные коммерческие базы данных по организациям, регионам,
специализированные деловые периодические издания,
внутренняя отчетность организации,
результаты научных исследований и т.п.
В связи с развитием компьютерных сетей появилась возможность использования ресурсов всемирной сети Интернет для сбора аналитической информации. В приложении дана краткая характеристика web-материалов, функционирование которых связано с экономическими исследованиями, представлением и агрегированием информационных ресурсов, которые могут быть использованы при разработке прогнозов.
Первичные источники предоставляют в распоряжение прогнозиста исходные статистические данные более высокого порядка по предъявляемым к ним критериям, но они и стоят существенно дороже.
По характеру содержащейся информации источники ее могут быть разделены на параметрические и непараметрические.
Параметрические источники информации содержат размерные (количественные) показатели объекта прогнозирования и планирования. К параметрическим источникам относятся каталоги машин, приборов, оборудования, рекламные проспекты, технические паспорта, финансовые отчеты, бухгалтерская документация.
В непараметрических источниках информации отсутствуют какие-либо количественные величины, а существо вопроса изложено на уровне принципов или качественных характеристик. Такая информация может быть либо непосредственно использована, либо использована после предварительной обработки и приведения ее в формализованный вид.