- •В.В. Давнис, в.И. Тинякова эконометрические методы прогнозирования
- •1. Теоретические основы прогнозирования
- •1.1. Сущность экономического прогнозирования
- •1.2. Типология прогнозов
- •1.3. Этапы прогнозирования
- •2. Экстраполяция временных рядов
- •2.1. Сущность экстраполяции
- •2.2. Типы роста и трендовые модели
- •2.3. Метод наименьших квадратов (мнк)
- •В общем случае поиск оптимальных параметров сводится к решению нелинейной экстремальной задачи. Обычно рассматривают линейный случай
- •Решая линейную систему (2.26) с помощью замены
- •2.4. Адекватность. Критерий Дарбина – Уотсона
- •2.5. Критерии точности прогнозных расчетов
- •3. Регрессионный анализ и прогноз
- •3.1. Множественная регрессия
- •3.1.1. Основные понятия регрессионного анализа
- •3.1.2. Общий вид модели множественной регрессии
- •3.1.3. Метод наименьших квадратов в матричной форме
- •3.1.4. Парная регрессия как частный случай множественной
- •3.1.5. Мультиколлинеарность факторов
- •3.1.6. Особенности применение регрессионных моделей в прогнозных расчетах
- •3.2. Обобщенный регрессионный анализ
- •3.2.1. Обобщенная схема мнк
- •Здесь использован тот факт, что
- •3.2.2. Метод взвешенных наименьших квадратов
- •3.2.3. Корректировка стандартных ошибок
- •3.2.4. Тесты на гетероскедастичность
- •3.3. Регрессионные модели с автокоррелированными остатками
- •3.3.1.Общая схема мнк в случае автокорреляции первого порядка
- •3.3.2. Методы тестирования на автокорреляцию
- •3.3.3. Методы оценивания параметра
- •3.3.4. Прогнозные расчеты при автокоррелированных остатках
- •3.4. Регрессионные модели с лаговыми переменными
- •3.4.1. Общий вид моделей с лагами в независимых переменных
- •4. Авторегрессионные процессы и их модели
- •4.1. Стационарность
- •4.2. Модель авторегрессии
- •4.3. Понятие интеграции
- •4.4. Модели скользящей средней
- •4.5. Авторегрессионные модели скользящей средней
- •4.6. Авторегрессионные интегрированные модели скользящей средней
- •4.7. Коэффициент автокорреляции и проверка его значимости
- •4.8. Определение порядка моделей arma
- •4.9. Построение моделей arima
- •4.10. Проверка адекватности моделей arma
- •4.11. Оценка точности прогнозных расчетов по моделям arima
- •5. Адаптивные модели прогнозирования
- •5.1. Специфика адаптивного моделирования
- •5.2. Полиномиальные модели
- •5.3. Рекуррентный метод наименьших квадратов
- •5.4. Многофакторные адаптивные модели
- •5.5. Адаптивные многошаговые модели
- •5.6. Выбор начальных значений и
- •6. Прогнозирование сезонных колебаний
- •6.1. Моделирование периодических колебаний
- •Эта запись получена с использованием тригонометрического тождества
- •6.2. Аддитивная и мультипликативная модели
- •6.3. Моделирование сезонных колебаний
- •6.4. Адаптивные модели сезонных явлений
1.2. Типология прогнозов
Типология прогнозов строится в зависимости от различных критериев и признаков. К числу наиболее важных из них относятся:
а) масштаб прогнозирования;
б) время упреждения;
в) характер объекта;
г) функция прогноза.
По масштабу прогнозирования выделяют:
1) макроэкономические и структурные прогнозы;
2) прогнозы развития хозяйственных комплексов (топливно-энергетического, агропромышленного, инвестиционного, производственной инфраструктуры и др.);
3) прогнозы отраслевые и региональные;
4) прогнозы первичных звеньев хозяйственной системы: предприятий, производственных объединений, а также отдельных производств.
По времени упреждения прогнозы подразделяются на:
оперативные – до одного года;
краткосрочные – от одного года до трех лет;
среднесрочные – от пяти до десяти лет;
долгосрочные – от десяти до двадцати лет;
дальнесрочные – свыше двадцати лет.
Перечисленные типы прогнозов отличаются друг от друга содержанием и характером оценок исследуемых процессов.
Оперативные прогнозы основаны на предположении о том, что в прогнозируемом периоде не произойдет существенных изменений в исследуемом объекте как количественных, так и качественных. В них преобладает детально-количественные оценки ожидаемых событий.
Краткосрочные прогнозы предполагают только количественные изменения. Оценка событий, соответственно, дается количественной.
Средние и долгосрочные прогнозы исходят как из количественных, так и качественных изменений в исследуемом объекте, причем в среднесрочных прогнозах количественные изменения доминируют над качественными, в долгосрочных – наоборот. В среднесрочных прогнозах оценка дается количественно-качественная, в долгосрочных – качественно-количественная.
Дальнесрочные прогнозы исходят только из качественных изменений, причем речь идет об общих закономерностях исследуемого объекта. Форма оценки прогнозируемых событий – качественная.
По функциональному признаку прогнозы подразделяются на два типа: поисковый и нормативный (целевой).
Поисковый прогноз основан на условном продолжении в будущее тенденций развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем. Его задача – выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении существующих тенденций. Так как такой подход основан на аналитических исследованиях, то он называется еще научным или исследовательским. В литературных источниках его часто называют генетическим, так как он предполагает развитие объекта в соответствии с его генетикой (наследственностью).
Поисковое прогнозирование может быть двух видов: традиционным (экстраполятивным) и новаторским (альтернативным).
Традиционный метод предполагает, что развитие объекта происходит и будет происходить гладко и непрерывно, т.е. будут сохранены все выявленные в прошлом тенденции. Если при этом прогноз не основан на анализе влияния различных факторов на показатель, т.е. используется зависимость показателя только от времени (тренд), то такой прогноз называется наивным. В основном наивный подход используется в стабильных экономических системах для прогнозирования макроэкономических показателей (ВНП, ЧНП, НД, инфляция, занятость и т.п.).
В случае многофакторных моделей прогноз не является наивным, но здесь прогнозисты переносят тенденции, установившиеся в прошлом, на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее.
Новаторский подход, в отличие от традиционного, исходит из того, что развитие объекта (например, экономики страны) не протекает гладко и непрерывно, а происходит скачкообразно и прерывисто.
Новаторский подход называют также альтернативным, так как он предполагает, что существует множество вариантов будущего развития объекта. Однако следует помнить, что и традиционный подход, исключая только наивный прогноз, предполагает вариантность постановки (варианты отличаются значениями факторов). Новаторский подход предполагает разработку вариантов, отличающихся по степени и характеру влияния управляющего органа на будущее развитие объекта прогнозирования. Например, прогнозируется рост производительности труда в зависимости от результатов ускорения научно-технического прогресса. Понятно, что здесь возникают различные варианты развития в зависимости от решений по перераспределению капитальных вложений между производственной, социальной и научно-технической сферой.
Нормативный (целевой) прогноз реализует процесс прогнозирования от будущего к настоящему, как бы «прогнозирование наоборот». При использовании этого подхода вначале устанавливаются желаемые конечные параметры развития (цели), а затем определяются необходимые для достижения цели финансовые, материальные и трудовые ресурсы. Такое прогнозирование иногда называют нормативно-целевым.
Фактически, процедура нормативно-целевого прогнозирования схожа с процессом планирования. Вначале, как правило, с помощью нормативов, устанавливается желаемое конечное состояние развития объекта, а затем прогнозисты определяют мероприятия, которые могут обеспечить достижение этого состояния, а также необходимые для этого финансовые, материальные и трудовые ресурсы.