- •Содержание
- •Тема 1. Планирование, программирование и прогнозирование как формы государственного регулирования 6
- •Тема 2. Методологические основы планирования и прогнозирования 36
- •Тема 1. Планирование, программирование и прогнозирование как формы государственного регулирования Лекция 1
- •Понятие, сущность и виды общегосударственного планирования
- •Программирование как форма государственного регулирования экономики
- •Прогнозирование в системе государственного регулирования экономики
- •Система программных и прогнозных документов, используемых в государственном регулировании экономики Республики Беларусь
- •Контрольные вопросы
- •Тема 2. Методологические основы планирования и прогнозирования Лекция 2
- •Понятие и основные элементы методологии планирования и прогнозирования
- •Основные методологические принципы планирования
- •Основополагающие подходы и принципы прогнозирования
- •Система показателей, используемых в планировании и прогнозировании
- •Информационное обеспечение процессов прогнозирования и планирования
- •Экономический анализ, его содержание и место в системе планирования и прогнозирования
- •Контрольные вопросы
- •Тема 3. Экспертные (интуитивные) методы прогнозирования Лекция 3
- •Области применения и общая схема работ по разработке экспертного прогноза
- •Поиск и отбор экспертов
- •Опрос экспертов
- •Обработка количественных ответов экспертов
- •Методы экспертного прогнозирования
- •Контрольные вопросы
- •Тема 4. Прогнозирование случайной величины по выборке значений. Лекция 4
- •Случайная переменная и общая схема прогнозирования по выборке
- •Предварительный анализ данных.
- •Прогнозирование ожидаемого значения случайной величины.
- •Оценка точности прогнозирования случайной величины.
- •Контрольные вопросы
- •Тема 5. Прогнозирование с использованием регрессионной зависимости Лекция 5
- •Общая схема прогнозирования с использованием регрессионной зависимости
- •Оценка параметров уравнения регрессии
- •Проверка значимости уравнения регрессии
- •Контрольные вопросы
- •Тема 6. Прогнозирование временных рядов Лекция 6
- •Определение сезонной составляющей временного ряда
- •Аддитивная модель
- •Мультипликативная модель
- •Определение тенденции временного ряда
- •Прогнозирование случайной составляющей
- •Контрольные вопросы
- •Тема 7. Методы планирования Лекция 7
- •Балансовый метод в планировании
- •Нормативный метод планирования
- •Программно-целевой метод
- •Планирование с использованием оптимизационных моделей
- •Контрольные вопросы
- •Тема 8. Практика планирования и прогнозирования Важнейших сфер экономики Лекция 8
- •Планирование и прогнозирование экономического развития и экономического роста
- •Планирование и прогнозирование инвестиционной деятельности
- •Планирование и прогнозирование малого предпринимательства
- •Планирование и прогнозирование отраслей промышленности
- •Планирование и прогнозирование апк
- •Контрольные вопросы
- •Экзаменационные вопросы
- •Литература
- •220007, Г. Минск, ул. Московская, 17.
Контрольные вопросы
Что такое стохастическая связь переменных?
Чем отличается связь от зависимости?
В чем причина отклонений расчетных значений зависимой переменной от фактических?
Опишите общую схему прогнозирования с использованием регрессионной зависимости.
Что значит несмещенность оценок?
Что значит эффективность оценок?
В чем суть метода наименьших квадратов?
Поясните о чем говорит значение коэффициента уравнения регрессии.
Поясните о чем говорит значение коэффициента уравнения регрессии.
Что характеризует коэффициент корреляции?
О чем говорит коэффициент детерминации?
Опишите в чем суть проверки уравнения регрессии на статистическую значимость.
Как сказывается проверка на статистическую значимость на точности прогноза?
Что такое нулевая гипотеза?
Что такое ошибка первого рода и ошибка второго рода?
Что такое уровень значимости и уровень надежности?
В чем причина возникновения остаточной дисперсии?
Как определяется доверительный интервал прогноза?
Сколько точек необходимо иметь в выборке для получения статистически значимого уравнения регрессии?
Что представляет собой F-критерий?
Что такое многомерная регрессия?
Как найти коэффициенты многомерной линейной регрессии?
Опишите что такое процесс линеаризации, приведите примеры.
Как выявить возможность повышения точности регрессионного уравнения?
Сформулируйте условия Гауса-Маркова.
Тема 6. Прогнозирование временных рядов Лекция 6
Основные понятия:
временной ряд; непериодические колебания; тенденция; сезонная компонента; аддитивная модель; мультипликативная модель; скользящая средняя; длинна периода; межинтервальная скользящая средняя; центрированная скользящая средняя; сезонные отклонения; индекс сезонности; стационарный временной ряд; остатки; концевые скользящие средние; экспоненциально взвешенная средняя; параметр сглаживания.
Временным рядом называется упорядоченные во времени значения прогнозируемой величины. На практике прогнозирование по временным рядам используется наиболее часто в силу доступности исходных данных и очевидности пути получения решения. Для прогнозирования с использованием регрессионных или иных моделей необходимо вначале на основании теоретических представлений очертить круг независимых переменных - кандидатов для включения в модель, оценить трудоемкость получения их исходных значений, затем на основании оценки степени влияния на прогнозируемую величину отобрать наиболее информативные и только потом построить модель для последующего прогнозирования. В случае прогнозирования по временному ряду все достаточно очевидно – имеются данные о значении прогнозируемой величины в прошлом и их необходимо лишь продлить в будущее.
В большинстве случаев для целей прогнозирования используются равномерные временные ряды, т.е. временные ряды, в которых исследуемая величина измерена через одинаковые промежутки времени – ежедневные, недельные, декадные, месячные и т.д. временные ряды. Для удобства последующего анализа временные ряды обычно перенумеруются, т.е. самой ранней дате присваивается номер 1 и далее по возрастающей. Такие временные ряды будем обозначать , где – номер точки временного ряда.
В самом общем виде временной ряд может быть представлен как комбинация тенденции, сезонных (периодических) колебаний, непериодических колебаний и случайной составляющей. Непериодические колебания, если они имеются, обычно имеют сложную природу, представляют собой комбинацию нескольких колебаний различной или даже переменной периодичности и переменного размаха. Для установления самого факта наличия непериодических колебаний, а тем более надежного определения их параметров требуются временные ряды большой длительности, редко встречающиеся на практике, по этому методы их определения в настоящем пособии не рассматриваются. Элементы непериодических колебаний, если они имеются, мы будем рассматривать как один из возможных компонентов случайной составляющей. В такой постановке задача прогнозирования по временному ряду сводится к определению параметров сезонных колебаний и тенденции и их последующему использованию для целей предсказания будущих значений временного ряда.
Тенденция или тренд это долговременная закономерность изменения исследуемой величины во времени. Сезонная компонента представляет собой периодические колебания, имеющие относительно стабильный период колебаний на протяжении достаточно длительного периода времени. Более точные результаты определения тенденции достигаются в случае если из исходного временного ряда уже удалены сезонные колебания, поэтому рассмотрим вначале методы выявления и последующего выделения сезонных колебаний.