- •Конспект лекций по учебной дисциплине
- •1.4. Классификация предвидений (прогнозов)
- •1.5. Принципы организации прогнозирования
- •1.6. Порядок прогнозирования
- •Доп. Вопросы (для экзамена на 5)
- •Раздел 1. Прогнозирование методами математической статистики Тема 2. Корреляционные методы
- •2.1. Графическое представление вариационных рядов
- •2.2. Зависимость применимости метода прогнозирования от шкалы
- •2.2.1. Номинальная шкала
- •2.2.2. Ранговая шкала
- •2.2.3. Метрические шкалы
- •Тема 3. Трендовая модель прогнозирования
- •3.1. Понятие временного ряда
- •3.2. Задачи анализа временного ряда
- •3.3. Первоначальная подготовка данных
- •3.4. Задача построения аналитического тренда
- •3.5. Определение базы построения тренда
- •3.6. Наиболее употребимые виды трендов
- •3.7. Графический способ определения вида уравнения (типа) тренда
- •3.8. Определение тренда на основе сглаживания ряда
- •3.8.1. Механическое сглаживание
- •3.8.2. Аналитическое сглаживание
- •3.9. Тестовый способ определения вида уравнения (типа) тренда
- •3.10. Прогнозирование по тренду
- •3.11. Оценка качества прогнозов
- •5.1. Определение периода цикличности на основе функции автокорреляции
- •5.2. Сглаживание по нечётной базе
- •5.3. Сглаживание по четной базе
- •5.4. Взвешенное сглаживание
- •5.5. Достоинства и недостатки метода
- •5.6. Прогнозирование на основе сглаживания
- •Тема 6. Метод экспоненциального сглаживания и его использование в прогнозировании
- •6.1. Выбор параметра сглаживания
- •7.2. Метод наименьших квадратов
- •7.5. Тренды на основе сплайн-функций ???
- •Вопросы на 5
- •Тема 8. Анализ цикличности (сезонности)
- •8.1. Задача выявления сезонных колебаний
- •8.2. Определение сезонной составляющей при аддитивной сезонности
- •8.3. Определение сезонной составляющей при мультипликативной сезонности.
- •8.4. Выявление сезонности с использованием тригонометрических функций
- •9.2.1. Поворотные точки
- •9.2.2. Длина фазы
- •9.2.3. Критерий, основанный на знаках разностей
- •9.2.4. Критерии, основанные на ранговой корреляции
- •9.2.5. Сравнительный анализ критериев
- •9.3. Практические способы анализа ошибки ??? Тема 10. Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •10.1. Понятие регрессии
- •10.2. Отбор факторов для регрессии
- •10.3. Вид функции регрессии
- •10.4. Расчет параметров регрессии
- •10.5. Прогнозирования на основе регрессионных моделей
- •10.6. Авторегрессия
- •Тема 11. Производственные функции
- •11.1. Общая характеристика производственной функции
- •11.2. Функция Кобба-Дугласа. Общая характеристика
- •11.3. Функция Кобба-Дугласа. Расчет параметров
- •12.1.2. Задачи о «смесях»
- •12.1.3. Задачи о «раскрое»
- •12.1.4. Общая планово-производственная задача. Выбор интенсивностей использования различных технологических способов производства
- •12.1.5. Распределение ресурсов во времени. Оптимальное регулирование запасов
- •12.2. Графическое решение задачи
- •15.1. Прогнозирование на основе групповой экспертной оценки
- •15.2. Применение метода "Дельфи" для прогнозирования
- •Тема 16. Самореализующиеся прогнозы
- •Тема 17. Имитационное моделирование
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРОФСОЮЗОВ
Опубликовано на основании решения
заседания кафедры экономики пр.4 от 18.11.2009
Утвержден
на заседании
кафедры экономики
25.03.09, протокол № 7
Конспект лекций по учебной дисциплине
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
(специальность — 080502.65 Экономика и управление на предприятии (СКС)
Санкт-Петербург
2009
Кафедра экономики
Составитель:
доцент кафедры экономики СПбГУП,
кандидат экономических наук, доцент Баклановский Д.С.
Рецензенты:
доцент кафедры финансов Международного банковского института,
кандидат экономических наук, доцент Горбадей Н.С.
профессор кафедры экономики СПбГУП, доктор экономических наук,
профессор Погостинская Н.Н.
Тема 1. Цели и задачи прогнозирования
1.1. Объективная основа прогнозирования
События окружающего мира повторяется. Наряду с линейным временем существует время циклическое. Для живых существ существует возможность повысить адаптивность за счет учета прошлого. Развитие живого - механизм совершенствования обратной связи (реагирующие, примитивно адаптирующиеся, целенаправленно воздействующие и т.д.). Вершиной (продуктом) этого развития является память - механизм влияния прошлого на настоящее.
1.2. Субъективная сторона прогнозирования
Человеческая память является частью мышления, т.е. используется сознанием с помощью языка, как системы символов. Содержательной единицей языка является суждение. Сознание шире объективной реальности за счет наличия ложных суждений. Т.о., все суждения - вероятностные.
1.3. Иерархия понятий прогнозирования
Предсказание - суждение о неизвестном
Предсказания делятся на прорицания и предвидения.
Прорицание не требует доказательств и обоснований (например, интуиция), хотя и может сопровождаться какими-либо процедурами (гадание, хиромантия и т.п., производственное совещание, иногда). Точность прорицания зависит от личности пророка (например, прогноз погоды на основе обострения ревматизма). Недостатки прорицаний: субъективизм, отсутствие осознанной связи между известным и предсказываемым. Достоинства: точность и экономичность при хорошем пророке (например, специалист с большим стажем, но без образования, знает (и предсказывает) предприятие лучше, чем выпускник - медалист).
Предвидение (прогнозирование в широком смысле) - научно обоснованное предсказание.
Научно обоснованное – опирающееся на материальные, существенные, устойчивые, необходимые и повторяющиеся взаимосвязи.
Т.о., предвидение это субъективное суждение об объективных закономерностях. Задача максимально объективизировать суждение определяет требования к организации предвидения.
Предвидение осуществляется на основе познанной закономерности. Установление закономерности - основа предвидения.
Поэтому, в широком смысле слова, любая познавательная деятельность есть часть процесса предвидения. Познание строит модель (например, карта города), свойства которой (например, расстояние между двумя точками) позволяют предвидеть (например, время передвижения).
В узком смысле слова, под предвидением понимают перечень принятых методов и процедур, среди которых:
- математическая статистика,
- математическое программирование,
- сетевое и логическое моделирование,
- имитационное моделирование,
- экспертиза и ряд других.
Предвидение делится по субъективной уверенности автора в достоверности осуществления на гипотезы, прогнозы и планы.
Прогнозирование – вероятностное предвидение.
Прогнозирование – вероятностное, научно обоснованное с помощью принятых процедур, суждение о неизвестном.
Прогнозирование – процесс выработки прогнозов.
Прогностика – наука о прогнозировании.