- •Кафедра математических методов в экономике
- •Программа дисциплины
- •Раздел 1. Цель и задачи дисциплины
- •Раздел 2. Содержание программы
- •2.1 Выписка из Государственного образовательного стандарта
- •2.2 Содержание программы дисциплины
- •Раздел 3. Список рекомендуемой литературы1
- •Раздел 4. Рабочая программа
- •Перечень вопросов к экзамену
- •Методические рекомендации преподавателю
- •Методические рекомендации студенту
- •Выписка из гос впо 2000 г. По специальности «Математические методы в экономике
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Челябинский государственный университет»
Кафедра математических методов в экономике
Утверждаю
Проректор по учебной работе
_____________Н.А. Мамаев
«___»_______________2012г.
Методы социально-экономического прогнозирования
Рабочая учебная программа дисциплины
Согласовано
Декан экономического факультета
__________Т.В. Калинина
«___»_____________2012 г.
Челябинск 2012
Утверждена на заседании кафедры математических методов в экономике
Протокол № от «__» __________ 2011 г.
Зав. кафедрой _____________Т.Б. Бигильдеева
Специальность: 080116.65 - Математические методы в экономике
Составитель: Т.Б. Бигильдеева , к.ф.-м.н., доцент
Общее количество часов 160
В том числе:
лекции 34 часа
практические занятия 17 часов
лабораторные занятия 17 часов
самостоятельная работа 92 часа
Отчетность:
экзамен 8 семестр
зачет -
Контрольные мероприятия(количество):
контрольные работы 0
домашние контрольные работы 0
коллоквиумы 0
другие контрольные мероприятия
(защита лабораторных работ) 7
Программа дисциплины
Раздел 1. Цель и задачи дисциплины
Статус дисциплины. Дисциплина «Методы социально-экономического прогнозирования» относится к циклу специальных дисциплин федерального компонента ГОС ВПО по специальности «Математические методы в экономике» (СД.Ф 02)
Цель изучения дисциплины - знакомство с основными методами социально-экономического прогнозирования и их практическим применением на базе современных пакетов прикладных программ.
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать основные методы прогнозирования, особенности их применения;
Уметь применять современные методы прогнозирования для решения практических задач;
Владеть навыками решения реальных задач прогнозирования, встречающихся в различных областях экономической практики на базе современных пакетов прикладных программ (Excel, Eviews).
Раздел 2. Содержание программы
2.1 Выписка из Государственного образовательного стандарта
Выписка из ГОС ВПО 2000г. «Математические методы в экономике» к обязательному минимуму содержания дисциплины «Методы социально-экономического прогнозирования» (СД.Ф 02):
«Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. Классификация методов прогнозирования. Временные ряды и их предварительный анализ. Разложение временных рядов на компоненты. Методы выделения тренда. Анализ периодических колебаний во временных рядах. Адаптивные методы прогнозирования. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Применение многофакторных моделей прогнозирования. Экспертные методы прогнозирования. Проверка адекватности и точности моделей ».
2.2 Содержание программы дисциплины
Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. Классификация экономических прогнозов. Классификация методов прогнозирования. Понятие прогноза, виды экономических прогнозов. Этапы прогнозирования.
Временные ряды и их предварительный анализ. Понятие временного ряда. Требования к исходным данным. Стационарные и нестационарные временные ряды. Примеры временных рядов. Преобразования данных (исключение инфляции, логарифмирование, взятие разностей). Доверительные интервалы. Способы оценки точности прогнозов и сравнения моделей. Проверка адекватности и точности моделей.
Разложение временных рядов на компоненты. Виды кривых роста. Методы выделения тренда. Анализ периодических колебаний во временных рядах, методы исключения периодических колебаний. Простейшие методы прогнозирования на основе моделей тренда и сезонности.
Адаптивные методы прогнозирования, их достоинства и недостатки. Экспоненциальное сглаживание. Оптимизация параметров. Модели линейного роста. Адаптивные полиномиальные модели. Адаптивные модели сезонных явлений. Модели Хольта-Уинтерса. Схема построения адаптивных моделей.
Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Автокорреляционная функция. Частная автокорреляционная функция. Модели скользящего среднего. Авторегрессионные модели. Авторегрессионные модели скользящего среднего (ARMA-модели). Построение прогноза на основе ARMA-модели
Процессы с детерминированным трендом (TS – процессы) и разностно-стационарные процессы (DS-процессы), их идентификация. Расширенный тест Дики-Фуллера. ARIMA-модели с регрессорами, особенности прогнозирования на основе ARIMA-моделей.
Применение многофакторных моделей прогнозирования. Моделирование адаптивных и рациональных ожиданий на примере динамической кривой совокупного предложения (новокейнсианской кривой Филлипса).
Динамические эконометрические модели. Понятие ложной регрессии. Понятие коинтеграции. Проверка временных рядов на коинтеграцию.
Авторегрессионные модели с распределенными лагами. Понятие о модели коррекции ошибками.
Векторная авторегрессия. Структурная и приведенная форма системы авторегрессионных уравнений. Примеры использования векторной авторегрессии для прогнозирования макроэкономической динамики.
Экспертные методы прогнозирования, назначение, достоинства и недостатки.