
- •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.
Определение сезонной составляющей временного ряда
В зависимости от характера сезонных колебаний различают два вида моделей – аддитивная и мультипликативная.
По аддитивной модели временной ряд с сезонными колебаниями представляется в виде:
где:
- значение прогнозируемой переменной
для
-го
момента времени;
- трендовая составляющая
;
- сезонная составляющая
;
- случайная ошибка.
По мультипликативной модели временной ряд с сезонными колебаниями имеет в вид:
Для решения вопроса о том какая из рассматриваемых моделей должна быть выбрана для конкретного временного ряда, необходимо построить график изменения прогнозируемой величины во времени и проанализировать изменение амплитуды сезонных колебаний (Рис.16.). В случае если амплитуда сезонных колебаний не имеет ярко выраженной тенденции к изменению во времени, то тогда может быть выбрана аддитивная модель (a), в противном случае предпочтительна мультипликативная (б).
Рис 16. Временные ряды, характерные для аддитивной (а) и мультипликативной(б)моделей.
Наиболее просто сезонная составляющая может быть определена с помощью скользящих средних с периодом осреднения равным периоду сезонных колебаний L.
Скользящая средняя – это переменная значения которой равны среднему арифметическому значения исследуемой величины в точке для которой она вычисляется и значений всех точек, отстоящих от нее на 0.5*(L - 1) слева и справа в случае если L нечетное и 0.5L – если L четное. При вычислении значения скользящей средней для следующей точки временного ряда номера точек, участвующих в вычислении смещаются на единицу. Длинна периода сезонных колебаний – это число временных интервалов, через которые характер изменения временного ряда повторяется.
Таким образом для
их вычисления скользящей средней вначале
необходимо определить длину периода
сезонных колебаний L. В
простейшем случае найти ее можно на
основании визуального анализа данных.
Затем для каждой точки исходного
временного ряда необходимо вычислить
средние значения переменной
.
В случае если L четное,
полученный ряд скользящих средних ССt
оказывается смещенным относительно
на величину равную половине временного
интервала. Значения скользящей средней
при этом соответствуют уже не конкретным
интервалам, например первому или второму
интервалу, а второй половине интервала
1 и первой половине интервала 2 (рис. 17).
Следующее значение скользящей средней
соответствует половинам интервалов 2
и 3 и т.д. Смещенная на пол интервала
скользящая средняя называется
межинтервальной скользящей средняй.
Для устранения возникшего смещения
полученные скользящие средние с любым
четным периодом осреднения необходимо
еще раз усреднить с периодом усреднения,
равным двум. Полученная в результате
повторного осреднения скользящая
средняя называется центрированной
скользящей средней.
Рис. 17. Получение центрированных скользящих средних с периодом осреднения равным двум. Где:
- значения yt;
- межинтервальные
скользящие средние для точек 1-2 и 2-3
соответственно;
-
интервальная скользящая средняя для
точки 2.
Как видно из схемы расчетов в результате усреднения число значений скользящей средней оказывается меньше числа точек исходного временного ряда на величину равную периоду осреднения L так как на краях временного ряда отсутствуют точки необходимые для нахождения скользящей средней. Потеря L точек приводит к тому, что минимальная длительность временного ряда должна быть равной хотя бы трем периодам колебаний.
Схема расчета скользящих средних для периода осреднения равного четырем (ежеквартальные данные за несколько лет) представлена в таблице 1.
Таблица 1.
номер перио-да t |
фактические
значения ряда
|
межинтервальные скользящие средние ССt |
интервальные (центрированные) скользящие средние ЦССt |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
||
3 |
|
|
|
|
|||
4 |
|
|
|
|
|||
5 |
|
|
|
|
|||
6 |
|
|
|
|
|
||
7 |
|
|
|
|
|
Дальнейшая схема определения сезонных колебаний различна для аддитивной и мультипликативной моделей, по этому рассмотрим их по отдельности.