- •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
7.4. Прогнозирование динамики с учетом временного лага
В экономике существует довольно большая группа процессов и явлений, в развитии которых причина на тот или иной временной интервал опережает следствие. Это отражает инерционность многих экономических процессов и необходимость «созревания» предпосылок. Примеров подобных зависимостей множество:
средства, потраченные торговой фирмой на закупку товара, принесут прибыль только после продажи этого товара;
капитал, финансированный в новое оборудование, послужит причиной увеличения объема выпуска продукции по истечению периода времени, необходимого для ввода и освоения оборудования;
выдача патента на изобретение опережает начало его коммерческого использования на несколько лет;
затраты на маркетинг, на рекламу, на повышения квалификации работников не сразу могут послужить основанием для улучшения результатов работы предприятия.
Временным лагом () принято называть промежуток времени, по истечение которого, изменение показателей одного временного ряда оказывает влияние на показатели другого ряда. Корреляционно-регрессионная зависимость с учетом временного лага может быть описана следующим уравнением:
Уt = f (Xt-) (44)
Авторегрессионной называют модель, в которой лаговое соотношение связывает значение одного и того же показателя в разные моменты времени.
Уt = f (Уt-) (45)
Рассмотрим некоторые процессы, в динамике которых наблюдается разрыв во времени между причиной и следствием. К их числу, в первую очередь следует отнести инвестирование. Инвестиционным лагом называют срок пребывания инвестиций в незавершенном строительстве, он охватывает период от начала проектирования объекта до его ввода в действие на полную мощность. В составе инвестиционного лага иногда выделяют строительный лаг период от начала строительства до ввода объекта в действие на полную мощность. Оценивая инвестиционный лаг, следует помнить о технологической неоднородности инвестиций, в силу которой временной лаг по разным группам инвестиций будет значительно различаться. Для не монтируемого оборудования (например, транспортных средств) временной лаг между направлением инвестиций и вводом оборудования в действие близок к нулю, для оборудования монтируемого обычно меньше года, а для строительно-монтажных работ, как правило, более года. Поэтому модели инвестиционного процесса, построенные с учетом временного лага, должны не только дать их среднюю оценку, но и описать распределение инвестиций по годам на протяжении инвестиционного или строительного цикла. Исходными данными в таких моделях будет заданная динамика инвестиций, а результирующими, прогнозируемыми динамика ввода в действие основных фондов.
В социально-экономическом прогнозировании определенную роль играет также оценка демографических лагов, под которыми понимают период от рождения до вступления в трудоспособный возраст и начала трудовой деятельности после получения образования и профессиональной подготовки.
Одним из направлений активного использования подобных методов корреляционного анализа является поиск индикаторов, которые способны заблаговременно предупредить о возможных изменениях в движении цен. В различные периоды в качестве индикаторов предлагались следующие показатели:
движение цены на золото (традиционно цена на золото отражала инфляционные ожидания, т.к. покупка драгоценного металла была популярным средством страхования от возможных финансовых рисков, но сейчас свопы и опционы обеспечивают более надежные гарантии от инфляции);
различные индексы цен на сырьевые товары (удорожание или удешевление сырья практически сразу сказывается на стоимости готовой продукции). Многочисленные исследования динамики цен на сырьевые товары и инфляции в промышленно развитых странах показали, что в 70-90-е гг. увеличение инфляции следовало за скачком цен на сырье с отрывом в 1 год.
Аналогичный принцип лежит и в основе анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка с помощью экономических барометров. Экономический барометр это система экономических показателей, применяемых для анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка. Все показатели делятся на три группы: опережающие (лидирующие), совпадающие (синхронные) и запаздывающие.
Гарвардский барометр (и по его образу построенные) измеряется лагами между изменениями среднеарифметических величин для показателей каждой группы. Все ряды выравниваются путем деления каждого показателя на его среднеквадратическое отклонение от тренда. Зная точку циклического минимума или максимума лидирующей группы, барометр предсказывает, что через период времени, равный среднему лагу за несколько прошлых циклов, наступит соответствующая точка для показателей совпадающей и запаздывающей групп. Среди опережающих показателей называют среднюю продолжительность рабочей недели в промышленности, число вновь создаваемых деловых предприятий, среднее число сверхурочных часов; среди совпадающих личный доход за вычетом трансфертных платежей, ВНП, уровень безработицы; среди запаздывающих численность безработных, удельные расходы на заработную плату, изменение индекса потребительских цен и т.п.
Во многих прогнозах ставится вопрос не о запаздывании, а об упреждении событий. Так нас может интересовать, когда и какие инвестиции необходимо осуществить, чтобы произвести в прогнозном году определенное количество продукции, на сколько и когда следует расширить посевные площади под определенную сельскохозяйственную культуру, чтобы получить в прогнозном году необходимый урожай. В данном случае по предположению принимается прогнозное значение Уt и рассчитывается необходимая величина Xt-,.
Вопросы и задания:
Опишите последовательность процедур корреляционно-регрессионного анализа.
Какие характеристики экономических объектов делают возможным использование корреляционно-регрессионного анализа в прогнозировании?
Какие показатели могут быть включены в регрессионную модель, построенную для анализа и прогноза конъюнктуры рынка:
а) бытовой техники,
б) мебели,
в) туристских услуг,
г) образовательных услуг?
Приведите примеры экономических показателей, которые характеризуют явления, связанные обратной взаимосвязью.
Проведите обзор литературы по вопросам стратегического планирования и управления и подумайте, какие взаимосвязи лежат в основе известных Вам моделей стратегического анализа и управления.
В чем заключаются основные причины ошибок, которые могут быть допущены при построении прогноза методом корреляционно-регрессионного анализа.
Назовите экономические явления, в динамике которых наблюдается «разрыв» между причиной и следствием.
В динамике каких экономических явлений присутствует зависимость будущего состояния того или иного показателя от прошлого значения этого же показателя?
Как может быть использован в прогнозировании региональной экономики принцип экономических барометров?
Возможно ли построить экономический барометр для прогнозирования развития коммерческой фирмы? Какие показатели Вы предлагаете включить в состав подобного барометра?
При решении каких экономических задач ставится вопрос об упреждении событий?