2

Международные

Отношения

Участие оон и других международных организациях

Договора о военной помощи, участии

Международные торгово-финансовые связи

Наличие кабальных договоров

Территориальные споры

Угрозы

).Схема блока, характеризующего международные отношения и возможные угрозы при прогнозировании стабильности государства.

3). Трендовые модели в прогнозировании.

Статистические наблюдения в социально-экономических исследованиях обычно проводятся регулярно через равные отрезки времени и представляются в виде временных рядов x_t, где t = 1, 2, ..., п. В качестве инструмента статистического прогнозирования временных рядов служат трендовые регрессионные модели, параметры которых оцениваются по имеющейся статистической базе, а затем основные тенденции (тренды) экстраполируются на заданный интервал времени.

Методология статистического прогнозирования предполагает построение и испытание многих моделей для каждого временного ряда, их сравнение на основе статистических критериев и отбор наилучших из них для прогнозирования.

• Тренд – длительная тенденция изменений показателей. Является основной составляющей прогнозируемого временного ряда.

• Трендовая модель – динамическая модель, в которой развитие моделируемой системы отражается через тренд ее основных показателей.

Прогнозирование динамики на основе трендовых моделей основаны на идее экстраполяции.

• Экстраполяция – распространение закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы. В более широком смысле: получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему.

При экстраполяционном прогнозировании экономической динамики на основе временных рядов с использованием трендовых моделей выполняются следующие основные этапы:

1) предварительный анализ данных;

2) формирование набора моделей (например, набора кривых

роста), называемых функциями-кандидатами;

3) численное оценивание параметров моделей;

4) определение адекватности моделей;

5) оценка точности адекватных моделей;

6) выбор лучшей модели;

7) получение точечного и интервального прогнозов;

8) верификация прогноза.

Прогноз на основании трендовых моделей содержит 2 элемента:

Точечный прогноз - которым называется единственное значение прогнозируемого показателя. Значение определяется подстановкой в уравнение выбранной кривой величины t (t=n+1, t=n+2…….). Т.к.точное совпадение фактических данных в будущем и прогностических точечных оценок маловероятно, точечный прогноз должен сопровождаться двусторонними границами, т.е. указанием интервала значений, в котором с достаточной долей уверенности можно ожидать появления прогнозируемой величины. Установление такого интервала называется интервальным прогнозом.

((Доверительный интервал:

Uу = ± K.

L — период упреждения; yn+i — точечный прогноз помодели на (п+Ь)-й момент времени; п — количество наблюдений

во временном ряду; Sg — стандартная ошибка оценкипр огнозируемого показателя, рассчитанная по ранее приведенной формуле для числа параметров модели, равного двум; ta — табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости а и для числа степеней свободы, равного п-2.К=выражение с коэф. Стьюдента.

Следует учитывать станд.(средн. Квадратическую) ошибку оценки прогнозир-го показателя

yt — фактическое значение уровня временного ряда длявремени t; yt — расчетная оценка соответствующего показателяпо модели (например, по уравнению кривой роста); п —количество уровней в исходном ряду; k — число параметровмодели.))

Формулы расчета доверительного интервала для трендовых моделей разного класса различны, но каждая из них отражает динамический аспект прогнозирования, т.е. увеличение неопределенности прогнозируемого процесса с ростом периода упреждения проявляется в постоянном расширении доверительного интервала. При экстраполяционном прогнозировании экономической динамики с использованием трендовых моделей весьма важным является заключительный этап — верификация прогноза.

Верификация - совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза.

((Наиболее применяемые методы прогнозирования:

Трендовые (основные факторы и тенденции прошлого периода сохраняются на период прогноза).

Адаптивные (построение самонастраивающихся моделей: авторегрессия, скользящее среднее и т.д.)))

Дисперсия – хар.степень разброса величин.

Аппроксимация-приближенное значение некоторых величин через другие, более простые)).

< Билет 12 >

< Билет 13 >

1. Основные понятия, классификация и характеристика технических каналов утечки информации (ТКУИ).

2. Инструментарий прогнозирования и способы разработки прогноза.

3. Составить и обосновать краткосрочный прогноз аварий на воде.