Анализ временных рядов и прогнозирование

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

2.Произвести точечный и интервальный прогнозы на основе кривой роста Гомперца и кривой роста Перля – Рида, предварительно проверив временной ряд на наличие тенденции одним из методов. Произвести оценку точности полученных прогнозов.

3.Проверить и обосновать предпосылки реализации методов дисконтирования информации.

4.Построить точечный и интервальный прогнозы методом простого экспоненциального сглаживания и методом гармонических весов и произвести оценку точности полученных прогнозных оценок.

5.По исходному временному ряду определить отсутствие тенденции. На основе распределения Пуассона определить вероятность совершения или несовершения благоприятной тенденции.

4.4. Для самооценки Темы 7

Необходимо выполнить по условиям заданий 4, 5, 6, 8 Программы и задания для самостоятельной работы студентов и построить прогноз социально-экономического явления или процесса, временной ряд по которому желательно сформировать по данным статистического ежегодника и периодической печати.

Ответить на вопросы 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38 вопросов для самопроверки Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.5. План семинарских и практических занятий по Теме 7

Занятие 1. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции. Занятие 2, 3. Простейшие методы прогнозирования временных рядов.

Занятие 3. Прогнозирование временных рядов на основе экстраполяции тренда. Занятие 4. Прогнозирование временных рядов на основе кривых роста Гомперца и

Перля – Рида.

Занятие 5, 6. Прогнозирование временных рядов с учетом дисконтирования информации. Занятие 7. Аудиторная контрольная работа по теме: «Экстраполяция тенденций и ди-

намики социально-экономических явлений».

Выполнение заданий 4, 5, 6, 8 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.1. ТЕМА 8. МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Цель изучения: построение многофакторных моделей регрессии основных показателей деятельности организационно-правовых структур на базе динамической информации и методика оценки значимости моделей с учетом специфики изучаемых объектов и предпосылок реализации методологии многофакторного динамического моделирования.

Дидактические характеристики темы 8:

Классификация эконометрических моделей. Понятие модели взаимосвязи. Теоретические и методологические предпосылки построения адекватных статистических моделей взаимосвязей. Особенности моделирования взаимосвязи статистическими методами.

Выбор формы связи. Поле корреляции. Статистические модели регрессии. Мультиколлинеарность и методы ее выявления. Определение параметров регрессии. Доверительные интервалы регрессии. Методы отбора факторных признаков. Особенности моделиро-

161

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

вания временных рядов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Ложная корреляция. Переменная корреляция и автокорреляции.

Методы построения множественных регрессионных моделей по временным рядам. Критерии адекватности и значимости статистических моделей регрессии. Интер-

претация статистических моделей регрессии.

Изучив данную тему, студент должен: Знать:

—классификацию моделей;

—теоретические и методологические предпосылки построения моделей взаимосвязи;

—методы выбора формы связи;

—методы отбора факторных признаков на базе эвристических и многомерных матема- тико-статистических методов;

—методы определения автокорреляции;

—методы выявления и устранения мультиколлинеарности;

—методы построения множественных регрессионных моделей по временным рядам;

—критерии адекватности и статистической значимости статистических моделей регрессии;

—показатели интерпретации моделей регрессии по временным рядам.

Уметь читать особенности изучаемого объекта исследования, решать проблемы построения статических моделей взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов, статистически и экономически правильно отбирать факторные признаки , строить модели регрессии по временным рядам и оценивать их статистическую значимость и адекватность.

Приобрести навыки моделирования конкретных социально-экономических явлений и процессов с учетом их специфики.

4.2. При изучении Темы 9 необходимо:

Читать учебник «Теория статистики» под ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2000, стр.268–299.

Выполнить задание 9 п. 1–8 на стр. 20–21, задание 10 п. 1–8 на стр. 21–22 Про-

граммы и задания для самостоятельной работы студентов.

Акцентировать внимание на следующих понятиях: модель, модель взаимосвязи,

корреляция, поле корреляции, коэффициент регрессии, ложная корреляция, переменная корреляция, идентификация, точность прогноза, факторные признаки, результативные признаки, автокорреляция, мультиколлинеарность.

4.3. Для выполнения заданий необходимо:

1.Определить результативный и факторные признаки и построить графики их зависимости.

2.Проверить временные ряды на наличие автокорреляции в уровнях.

3.Проверить временные ряды на наличие автокорреляции в остатках.

4.Построить модели авторегрессионных преобразований различными методами и сравнить выходные характеристики.

162

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

5.Определить параметры моделей.

6.Проверить адекватность регрессионных и авторегрессионных моделей.

7.Проверить значимость параметров моделей регрессии.

8.Сформулировать выводы.

4.4. Для самооценки Темы 8

Необходимо выполнить задание 10 п. 1–8 на стр. 21–22 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

Ответить на вопросы 24, 25, 26, 27, 28, 29, 39, 40 вопросов для самопроверки Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.5. План семинарских и практических занятий по теме 8

1.Сущность и алгоритм расчета показателей автокорреляции.

2.Сущность и алгоритм расчета показателей корреляции.

3.Обоснование наличия и устранения мультиколлинеарности.

4.Построение моделей автокорреляции методами последовательных или конечных разностей, отклонений эмпирических значений признака от выравненных по тренду, Фриша – Воу.

5.Проверка статистической значимости и адекватности полученных моделей связи.

6.Проверка занчимости параметров моделей.

7.Выполнение задания 9 п. 1–8 на стр. 20–21 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.1. ТЕМА 9. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Цель изучения: рассмотрение комплексной методики прогнозирования социальноэкономических явлений и процессов с учетом структуры и изменения влияния факторов, определяющих их развитие.

Дидактические характеристики темы 9:

Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социальноэкономических явлений. Спецификация моделей регрессии. Идентификация системы моделей регрессии. Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии.

Статистическое прогнозирование связи. Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации.Спецификация многофакторных динамических моделей. Проблема идентификации. Метод динамизации параметров моделей регрессии. Структурные и рекурсивные модели.

Оценка точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделям регрессии.

Изучив данную тему, студент должен:

Уметь строить многофакторные динамические модели прогноза различными способами с целью выявления наиболее полной структуры связей моделируемого признака под влиянием совокупности признаков, его определяющих.

Приобрести навыки анализа конкретных объектов во времени с учетом многообразия факторов, определяющих их развитие.

163

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

4.2. При изучении темы 9 необходимо:

Читать «Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда» под ред. Френкеля А.А. – М.: Экономика, стр. 118–134.

Выполнить задание 10 на стр. 21–22 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

Акцентировать внимание на следующих понятиях: регрессия, спецификация моделей, точность прогнозов, автокорреляция, мультиколлинеарность, идентификация, множественная регрессия, динамизация параметров, структурные модели, модель, моделирование, прогноз, прогнозирование.

4.3. Для выполнения заданий необходимо:

1.Определить факторные и результативные признаки.

2.Проверить временные ряды на автокорреляцию.

3.Построить матрицы парных коэффициентов корреляции. Сделать анализ.

4.Выбрать вид модели взаимосвязи.

5.Построить модели за каждый период времени.

6.Проверить значимость полученных уравнений и параметров модели.

7.Произвести сглаживание параметров модели для выявления тенденций их изменения.

8.Построить прогнозы параметров моделей регрессии и факторных признаков.

9.Сделать прогноз на основе многофакторной модели взаимосвязи.

10.Оценить надежность полученного прогноза.

4.4. Для самооценки Темы 9

Необходимо выполнить задание 10 по данным, полученным из любого статистического ежегодника или периодической печати, согласно условиям задания 10 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

Ответить на вопросы 39 и 40 вопросов для самопроверки Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.5. План семинарских и практических занятий по теме 9

См. п. 4.3. темы 9 – соответствует плану семинарских занятий по данной теме.

4.1. ТЕМА 10. ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ В ДИНАМИКЕ

Цель изучения: рассмотреть методику проведения экспертных исследований и анализа экспертной информации.

Дидактические характеристики Темы 10:

Метод экспертных оценок как способ прогнозирования социально-экономических явлений. Классификация и краткая характеристика методов экспертных оценок.

Формирование экспертных групп и оценка компетенции экспертов. Метод «Дельфи» и его основные процедуры.

164

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Показатели согласованности мнений экспертов. Статистические методы обработки результатов экспертизы. Порядковые статистики, показатели вариации в анализе экспертной информации.

Параметрические и непараметрические показатели связи в оценке результатов экспертиз.

Точность и надежность прогнозов на основе экспертных оценок.

Знать:

—методы экспертных оценок;

—метод «Дельфи»;

—метод прогнозного графа;

—показатели согласованности мнений экспертов;

—порядковые статистики в анализе экспертной информации;

—показатели вариации в анализе экспертной информации;

—параметрические показатели связи в анализе экспертной информации;

—непараметрические показатели связи в анализе экспертной информации;

—методы ранговой корреляции;

—точность и надежность прогнозов на основе экспертных оценок.

Уметь составлять программу проведения экспертного исследования и анализировать полученные результаты с целью определения перспектив развития изучаемого со- циально-экономического явления или процесса.

Приобрести навыки проведения рейтинговых и экспертных исследований с определением перспективности изучаемых оценок.

4.2. При изучении темы 10 необходимо:

Читать «Статистические методы анализа экспертных оценок», ученые записки по статистике, М., Изд-во Наука, 1977 г., «Теория статистики» под ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2000, стр. 320–330.

Выполнить задание: организовать проведение экспертного опроса, разработать программу исследования, проанализировать результаты.

Акцентировать внимание на следующих понятиях: ранг, ранжирование, ранговая корреляция, порядковые статистики, вариация, показатели вариации, точность прогнозов, автократические совещания, сегрегативные совещания, ответы открытые, ответы закрытые, ответы веерные.

4.3. Для выполнения задания необходимо:

Занятия 1, 2. Эвристические методы в анализе экспертной информации.

Занятие 3. Эвристические методы прогнозирования динамики социально-экономических явлений.

1.Разработать программу экспертного исследования.

2.Сформировать из студентов группы экспертную группу.

3.Оценить компетентность экспертной группы на основе статистических и эвристических методов.

4.Оценить согласованность мнений членов экспертной группы различными методами.

165

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

5.Проанализировать результаты, полученные в ходе экспертного опроса, с помощью статистических методов анализа данных.

4.4. Для самооценки Темы 11

Необходимо повторно выполнить задание, изложенное в п.4.3 темы 10 пп. 1–5, но поставив предварительно другую задачу, например проанализировать целесообразность, обеспеченность средствами вычислительной техники чтение того или иного курса.

Ответить на вопросы к теме лекции.

4.5. План семинарских и практических занятий по теме 10

Полностью соответствует п. 4.3 пп. 1–5 и включает проведение комплексного экспертного исследования по заданной цели с комплексным анализом результатов экспертного опроса.

4.1. ТЕМА 11. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНКРЕТНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ И ПРОЦЕССОВ

Цель изучения: рассмотрение возможностей и специфики применения количественных методов прогнозирования в конкретных сферах социально-экономической жизни общества и сегментах экономического процесса.

Дидактические характеристики темы 11:

11.1. Моделирование и прогнозирование деловой активности и эффективности рыночных структур

Теоретические и методологические предпосылки моделирования и прогнозирования деловой активности и эффективности рыночных структур. Эвристические и многомерные статистические методы отбора факторов эффективности и деловой активности. Использование многофакторных регрессионных моделей при прогнозировании деловой активности и эффективности функционирования рыночных структур.

11.2. Моделирование и прогнозирование рыночного спроса и предложения

Схема рыночного равновесия: спрос–цена–предложение. Модели потребительского спроса. Обследования домашнего хозяйства и структура спроса. Эластичность спроса. Спрос и производственная сфера. Статические и динамические модели спроса.

Кривые рыночного спроса и предложения. Детерминанты спроса. Детерминанты предложения. Прогнозирование спроса.

11.3. Моделирование и прогнозирование бизнеса, финансов и коммерческого менеджмента

Особенности построения моделей прогнозов в сфере бизнеса и финансов. Моделирование и прогнозирование инвестиционной деятельности. Оценка работы

налоговых и страховых организаций на основе статистических моделей. Методы моделирования и прогнозирования в анализе банковского дела.

Моделирование и прогнозирование биржевой деятельности.

166

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Эвристические методы прогнозирования бизнеса, финансов и коммерческой деятельности.

11.4. Комплексный анализ и прогнозирование рынка

Анализ и прогнозирование емкости рынка и отдельных его сегментов. Конъюнктурные и прогнозные исследования сбыта. Многофакторные статистические методы моделирования и прогнозирования конъюнктуры и емкости рынка. Система сбора и обработки информации о фирмах-конкурентах. Методы анализа основных факторов интенсивности конкуренции. Модели конкурентоспособности фирм на рынке.

11.5. Экологическое прогнозирование

Методы прогнозирования состояния природной среды. Характеристики загрязнения окружающей среды.

11.6. Демографическое прогнозирование

Особенности прогнозирования демографических процессов. Модель стабильного населения. Модель стационарного населения.

Прогнозирование численности населения. Прогнозирование структуры населения. Точность и достоверность демографических прогнозов.

Изучив данную тему, студент должен:

Знать: специфику каждой из предложенных позиций в пп. 11.1–11.6 в разрезе особенностей изучаемых областей и специфики применяемых в анализе и прогнозировании методов.

Уметь прогнозировать обозначенные в пп. 11.1–11.6 явления и процессы с использованием колическтвенных статистичеких методов и специфических методов прогнозирования каждой области.

Приобрести навыки работы с конкретными объектами исследования и прогнозирование основных показателей их функционирования с учетом их специфики.

4.2. При изучении Темы 11 необходимо:

Выполнить задания 1–10 на стр.15–22 Программы и задания для самостоятельной работы студентов по конкретным объектам исследования в соответствии с пп. 11.1–11.6 и оформить в виде семестровой итоговой работы.

Акцентировать внимание на следующих понятиях: модель, моделирование,

прогноз, прогнозирование, модель регрессии, устойчивость моделей, адекватность моделей, эластичность спроса, динамическая модель спроса, детерминанта, тренд, нормативный метод, точность модели, модель стационарного населения, модель стабильного населения.

4.3. Для выполнения заданий необходимо:

Аппробировать на конкретных данных:

1.статистические методы прогнозирования деловой активности и эффективности;

167

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

2.методы моделирования рыночного спроса и предложения;

3.построить кривые спроса и предложения;

4.построить трендовые модели спроса и предложения;

5.метод экспертных оценок в анализе спроса и предложения;

6.модель инвестиционной деятельности;

7.эвристические методы прогнозирования финансов;

8.модель экологического прогнозирования;

9.модель демографических процессов с использованием статистических методов прогнозирования.

4.4. Для самооценки Темы 11

Необходимо выполнить семестровую работу по тематике, предложенной в раздаточном материале к курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».

4.5. План семинарских и практических занятий по теме 11

Провести в соответствии с п. 4.3 пп. 1–9.

168

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

5. Для проведения итогового контроля необходимо:

Выполнить в полном объеме задания для самостоятельной работы студентов, уяснить и понять сущность, предпосылки реализации и экономическую интерпретацию выходных характеристик, предложенных и рассматриваемых в курсе методов и критериев.

Уметь использовать методы статистического анализа и прогнозирования при решении конкретных социально-экономических задач.

Знать ответы на контрольные вопросы по темам.

Знать ответы на контрольные вопросы для самопроверки.

Вопросы итогового контроля:

1.Основные этапы и принципы статистического анализа.

2.Статистическая информация и основные принципы ее формирования.

3.Аномальные наблюдения. Причины возникновения и методы анализа.

4.Требования, предъявляемые к информационной базе исследования.

5.Модель. Классификация статистических моделей.

6.Статистическое прогнозирование как составная часть общей теории прогностики.

7.Прогноз. Классификация статистических прогнозов.

8.Прогноз и предвидение. Основные этапы статистического прогнозирования.

9.Классификация объектов статистического прогнозирования.

10.Основные показатели точности статистических прогнозов.

11.Методы верификации статистических прогнозов.

12.Временные ряды как объект прогнозирования. Основные составляющие компоненты временного ряда.

13.Методы проверки наличия тенденции во временном ряду.

14.Анализ видов тенденции временных рядов.

15.Методы выявления и анализа типа тенденции временного ряда.

16.Методы выбора формы тренда.

17.Методы анализа случайной компоненты.

18.Автокорреляция. Методы выявления автокорреляции.

19.Модели авторегрессионных преобразований.

20.Объективизация прогнозов. Основные понятия и сущность.

21.Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.

22.Прогнозирование на основе простейших методов.

23.Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.

24.Кривые роста как метод прогнозирования социально-экономических явлений. Кривые роста Гомперца. Кривые роста Перля-Рида.

25.Прогнозирование на основе дисконтирования информации. Метод гармонических весов.

26.Прогнозирование методом простого экспоненциального сглаживания.

27.Прогнозирование связных временных рядов.

28.Многофакторное динамическое прогнозирование.

29.Методы оценки точности и надежности прогноза.

30.Методы анализа экспертной информации.

169

Практикум

171