- •Введение
- •Тема 1 Эконометрические модели и особенности их построения
- •1.1. Сущность понятия «эконометрика»
- •1.2. Основные этапы эконометрического моделирования и классификация моделей
- •Тема 2 Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2.2. Решение типовых задач.
- •Пример 2. По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известно, как зависит себестоимость единицы продукции y от факторов, приведенных в табл. 2.3:
- •2.3. Реализация типовых задач на компьютере.
- •Тема 3 Множественная регрессия и корреляция
- •3.2. Решение типовых задач.
- •3.3. Реализация типовых задач на компьютере.
- •Тема 4 Линейные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками
- •Тема 5 Линейные регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
- •Тема 6. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
- •Тема 7 Эконометрическое моделирование временных рядов
- •6.2. Решение типовых задач.
- •6.3. Реализация типовых задач на компьютере.
- •Тема 8 Модели стационарных и нестационарных временных рядов
- •Тема 9 Система линейных одновременных уравнений
- •5.2. Решение типовых задач.
- •Тема 10 Анализ и прогнозирование на базе эконометрических моделей
- •7.3. Каузальные методы прогнозирования.
- •7.4. Качественные методы прогнозирования.
7.3. Каузальные методы прогнозирования.
В случае значительных требований к точности прогноза и при наличии большого (даже огромного) массива данных используются каузальные, или причинно-следственные, модели прогнозов, в которых прогнозируемая величина является функцией большого числа переменных. Объемы продаж товара могут зависеть от цены продукта, затрат на рекламу, действий конкурентов, уровня доходов и других независимых переменных. Если связи между этими переменными удается описать математически корректно, то точность каузального прогноза может оказаться довольно высокой. Рассмотрим три каузальных метода прогнозирования.
Многомерные регрессионные методы (модели), посредством которых регрессионная зависимость между величинами устанавливается по статистическим данным, являются наиболее распространенными количественными методами прогнозирования (к ним относится метод проецирования тренда).
Эконометрические методы (модели) дают количественное описание закономерностей и взаимосвязей между экономическими объектами и процессами и разрабатываются для прогнозирования динамики экономики. Типичная эконометрическая модель представляет собой систему из тысяч уравнений, решение которой требует мощных вычислительных средств.
Компьютерная имитация. С появлением современных вычислительных средств уровень сложности математических моделей, при помощи которых можно делать правильные предсказания о динамике процессов, существенно вырос. Появились модели, способные создавать «иллюзию реальности». Называемые имитационными, эти модели являются как бы промежуточным звеном между реальностью и обычными математическими моделями. Имитационные модели находятся как бы на пределе возможностей вычислительной техники (и системного программирования).
7.4. Качественные методы прогнозирования.
При отсутствии количественных данных, или когда количественная модель получается слишком дорогой, используются качественные методы прогнозирования, которые строятся на основе разного рода экспертных оценок. К ним относятся следующие:
Дельфийский метод, или метод экспертных оценок, который представляет собой процедуру, позволяющую приходить к согласию группе экспертов из самых разных, но взаимосвязанных областей.
Изучение рынка, или модель ожидания потребителя. Прогноз строится на основании разнообразных опросов потребителей и последующей статистической обработки.
Метод консенсуса, или метод жюри, который заключается в соединении и усреднении мнений группы экспертов в процессе «мозгового штурма».
Совокупное мнение сбытовиков. Метод опирается на мнение непосредственно контактирующих с потребителем торговых агентов.
Историческая аналогия обычно используется в тех случаях, когда нужно дать прогноз продажи товара, по своим характеристикам близкого к выпущенному ранее (например, его модификации).