- •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
9.5. Метод ранговой корреляции
В практике прогнозирования экономических явлений перед экспертами часто
ставится задача оценить приоритетность развития тех или иных направлений, секторов рынка, видов деятельности, оценить степень значимости для покупателей тех или иных параметров товара. В данном случае в качестве инструмента прогнозирования может быть использован метод ранговой корреляции, а согласованность мнений экспертов может быть оценена коэффициентом конкордации.
Коэффициент конкордации (W) показывает степень согласованности мнений экспертов по важности каждого из оцениваемых направлений.
( 54 ) , где
n количество экспертов,
m количество параметров(направлений, оцениваемых объектов)
dj отклонение суммы рангов по j-тому направлению от среднего значения рангов.
Если среди рангов, данных одним экспертом, есть равные, формула оценки согласованности экспертных оценок приобретает следующий вид:
(55)
если W = 1 - полная согласованность мнений экспертов,
W = 0 - полная несогласованность мнений экспертов.
Традиционно коэффициент конкордации менее 0,75 свидетельствует о недостаточной согласованности мнений экспертной группы, чтобы по результатам опроса экспертов можно было построить достоверный прогноз.
Последовательность расчетов методом ранговой корреляции:
1. Получение индивидуальных экспертных оценок относительно важности, значимости, приоритетности оцениваемых параметров или направлений. Оценки экспертов даются в виде весовых коэффициентов, которые могут принимать значение от 0 до 1, сумма коэффициентов, данных одним экспертом должна равняться единице.
2. Ранжирование оценок важности, данных экспертами. Каждая оценка, данная i-тым экспертом, выражается рангом (Rij) числом натурального ряда, таким образом, что значение 1 дается максимальной оценке, а n минимальной. Если среди оценок, данных i-тым экспертом, есть одинаковые, то этим оценкам присваивается одинаковый ранг, равный среднему арифметическому соответствующих чисел натурального ряда. Например, если максимальное количество баллов получили одновременно два направления, то их ранг можно рассчитать как (1+2)/2, и следующий объект получит ранг равный 3. Если же максимальное количество баллов получили одновременно три направления, то каждое из них получит ранг равный (1+2+3)/3=2, а следующий по значимости объект получит ранг равный 4.
3. Расчет суммы рангов по каждому направлению (Sj)
(56)
4. Расчет среднего
значения суммы рангов по всем направлениям
(
).
(57), где
m количество оцениваемых направлений
j номер направления
5. Расчет отклонения суммы рангов по j-тому направлению от среднего значения суммы рангов (dj).
(58)
6. Расчет показателя
,
характеризующего равные ранги
(59), где
ti количество равных рангов в i-той группе.
7. Расчет коэффициента конкордации, выводы о согласованности мнений экспертов.
8. Анализ значимости исследуемых параметров. Параметр с наименьшей суммой рангов имеет наибольшее значение. Средний коэффициент весомости определяется как отношение величины обратной сумме рангов к их сумме.
(60)
Пример
Для разработки прогноза перспектив развития рынка образовательных услуг, экспертов (5 человек) просили оценить значимость параметров, определяющих выбор организации, оказывающей образовательные услуги. В ходе обсуждения были выделены параметры:
стаж работы на рынке образовательных услуг
репутация организации
форма обучения
продолжительность обучения.
Экспертные оценки значимости выделенных параметров и результаты их обработки приведены в таблице.
Таблица 26
Пример оценки согласованности мнений экспертов
Параметры |
Экспертная оценка значимости параметров (коэффициенты весомости) |
Экспертная оценка значимости параметров (ранги) |
Сумма рангов,Sj |
dj2 |
1 /Sj |
Средний коэффициент весомости |
||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|||||
Стаж работы на рынке |
0,3 |
0,2 |
0,3 |
0,4 |
0,5 |
1,5 |
3 |
2 |
1 |
1 |
8,5 |
5,0625 |
0,117 |
0,3 |
Репутация организации |
0,3 |
0,4 |
0,4 |
0,2 |
0,3 |
1,5 |
1 |
1 |
3 |
2 |
8,5 |
5,0625 |
0,117 |
0,3 |
Форма обучения |
0,2 |
0,3 |
0,2 |
0,2 |
0,1 |
3,5 |
2 |
3 |
3 |
3,5 |
11,5 |
0,5625 |
0,087 |
0,22 |
П родолжительность обучения |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
0,2 |
0,1 |
3,5 |
4 |
4 |
3 |
3,5 |
14,5 |
14,0625 |
0,069 |
0,18 |
Итого |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
43 |
24,75 |
0,39 |
1 |
T1=(8-2)+(8-2)=12 Т2=0 Т3=0 T4=27-3=24 T5=8-2=6 T1+ T4+T5=12+24+6=42
w=12*24,27/25*(64-4)-5*42=0,23
По мнению экспертной группы, в принятии решений определяющих выбор организации, оказывающей образовательные услуги в первую очередь учитываются стаж работы на рынке образовательных услуг (30%) и репутация организации (30%),далее форма обучения (22%) и на последнем месте продолжительность обучения (18%). Но следует учитывать, что степень согласованности мнений экспертов составляет всего 0,23, что требует исследования внутригруппового поведения покупателей.
Для повышения объективности индивидуальных экспертных оценок о значимости отдельных информация может быть получена методом парных сравнений.
Согласно данному методу эксперту предлагается сравнить параметры (объекты) попарно, используя шкалу отношений. Т.е. эксперт не дает количественных оценок преимуществ одного параметра перед другим или степени значимости параметров, а использует понятия больше, меньше, равно; лучше, хуже, неразличимо. Степень предпочтения параметров заранее считается не известной, она определяется в результате обработки полученных оценок. Результаты оценивания фиксируются в виде квадратной матрицы смежности парных сравнений в виде знаков:
>, если хi > хj ,
<, если хi < хj ,
=. если хi = хj ,
Допустим, эксперту предлагается сравнить значимость шести функций сотового телефона: 1)фотокамера, 2) игры, 3)мультимедиа,4) WAP,5)музыка, 6)электронная почта. Результаты оценивания, представленные в виде матрицы парных сравнений приведены в таблице. Обозначим i - номер строки, j - номер столбца.
Таблица 27
Матрица парных сравнений (в шкале отношений)
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Х6 |
Х1 |
= |
> |
> |
< |
> |
> |
Х2 |
< |
= |
> |
< |
= |
< |
Х3 |
< |
< |
= |
= |
< |
> |
Х4 |
> |
> |
= |
= |
> |
> |
Х5 |
< |
= |
> |
< |
= |
= |
Х6 |
< |
> |
< |
< |
= |
= |
Далее строится квадратная матрица А= | aij |
З
десь
aij
=
1+у, если
хi
> хj
,
aij = 1- у, если хi < хj ,
aij = 1, если хi = хj , где у любое рациональное число в заданном интервале.
Примем у = 1, тогда матрица парных сравнений получит следующий вид:
Таблица 28
Матрица парных сравнений
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Х6 |
Х1 |
1 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
Х2 |
0 |
1 |
2 |
0 |
1 |
0 |
Х3 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
2 |
Х4 |
2 |
2 |
1 |
1 |
2 |
2 |
Х5 |
0 |
1 |
2 |
0 |
1 |
1 |
Х6 |
0 |
2 |
0 |
0 |
1 |
1 |
Далее в расчет вводится понятие "итерированная сила" порядка "К" параметров в виде матрицы-столбца Р(К), которая определяется в общем случае, как
Р(К)=А*Р(К-1) (61)
где К=1,2,…m
И
терированная
сила объекта хi
определяется
как произведение строки матрицы А на
столбец матрицы Р(К) по формуле:
(62)
В начале расчета принимается итерированная сила Р(К)=1, т.е. для определения Р1(К) берется Р1(0)=1:
И
сходную
матрицу А умножаем на Р(0).
Д
алее
этот процесс продолжается с учетом
полученной итерированной силы предыдущей
итерации
П
рактическую
ценность в данном методе представляет
так называемая нормированная итерированная
сила k-того
порядка i-того
параметра Рiотн(k)
именно она трактуется как значение
коэффициента весомости i-того
параметра. (63), (64)
(63)
(64)
П
роизведем
вычисление нормированной итерированной
силы второго порядка.
Р1отн(2)= 43/174 =0,2471
Р2отн(2)=17/174=0,0977
Р3отн(2) =30/174=0,1724
Р4отн(2) =46/174=0,2644
Р5отн(2) =21/174=0,1207
Р6отн(2) =17/174=0,0977
С каждой последующей итерацией результаты расчетов уточняются.
Ограничившись в нашем примере двумя итерациями, можно сделать вывод, что эксперт следующим образом оценил весомость параметров сотового телефона:
1.WAP -26,44%
2.фотокамера - 24,71%
3.мультимедиа - 17,24%
4.музыка -12,07%
5.игры и электронная почта - 9,77%.
Вопросы и задания:
Какие факторы влияют на количественный состав экспертной группы?
В чем заключаются преимущества коллективных экспертных опросов перед индивидуальными экспертными оценками?
Какие процедуры используются для объективизирования экспертных оценок?
Как определяется средняя оценка экспертной группы?
Какие показатели позволяют судить о степени согласованности мнений экспертов?
В чем заключаются особенности статистической обработки информации методом Дельфи?
Какой показатель оценивает степень согласованности экспертов при работе методом ранговой корреляции?
Практическое задание 6
Эксперты оценили важность параметров, учитываемых клиентами туристической фирмы. Переведите коэффициенты весомости в ранги, используемые при составлении прогноза методом ранговой корреляции, оцените степень согласованности мнений экспертов.
Таблица 29
Коэффициенты весомости параметров
Параметры |
Коэффициенты весомости |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
1. страна |
0,4 |
0,2 |
0,25 |
0,3 |
2. стоимость тура |
0,4 |
0,3 |
0,25 |
0,3 |
3. сезон |
0,1 |
0,4 |
0,25 |
0,3 |
4. продолжительность тура |
0,1 |
0,1 |
0,25 |
0,1 |
Практическое задание 7
Прогнозная оценка затрат на создание новой продукции была получена методом Дельфи. Проведите статистическую обработку информации.
Таблица 30
Затраты, тыс. руб. |
Число ответивших экспертов, чел. |
100 |
2 |
120 |
12 |
130 |
18 |
140 |
22 |
150 |
6 |
160 |
3 |
