Головна

ПРОГНОЗУВАННЯ

  1.  Genentech: ейфорія прогнозування
  2.  Адаптивні моделі прогнозування
  3.  Види аналізу об'єктів прогнозування. прогнозні моделі
  4.  Види і методи соціального прогнозування.
  5.  Види кримінологічного прогнозування і прогнозів
  6.  Тимчасові ІНТЕРВАЛИ ПРОГНОЗУВАННЯ
  7.  Виявлення радіаційної обстановки при аваріях з викидом РВ методом прогнозування

В. В. Давніс, В. І. Тинякова

економетричні методи

ПРОГНОЗУВАННЯ

Навчальний посібник для слухачів магістерських програм

Вид-во

УДК 338.27: 51

ББК 65.23

Д 13

рецензенти:

Леденьов Т. М., Д-р техн. наук, проф. каф. математичних методів дослідження операцій Воронезького державного університету;

Попова Е. В., Д-рекон. наук, проф., зав. кафедройінформаціонних систем Кубанського державного аграрного університету.

Д 13 Давніс В. В.Економетричні методи прогнозування: навчальний посібник для слухачів магістерських програм / В. В. Давніс, В. І. Тинякова. - Воронеж: Изд-во ???, 2009. - ??? с.

ISBN

Основна мета навчального посібника - методична підтримка практики проведення перспективних розрахунків. Його відмінною рисою є змістовна постановка розв'язуваних прогнозних завдань. Орієнтація на виконання розрахунків в MS Excel і STATISTICA забезпечує більш глибоке розуміння алгоритмів побудови прогнозних моделей. Для закріплення теоретичного матеріалу в посібнику наводиться тест, що містить питання з усього курсу.

Видання орієнтоване на слухачів магістерських програм, викладачів економічних вузів. Воно являє інтерес для студентів, які здійснюють прогнозні розрахунки при написанні курсових і випускних кваліфікаційних робіт.

УДК 338.27: 51

ББК 65.23

ISBN

© Давніс В. В. 2009

© Тинякова В. І. 2009

О Г Л А В Л Е Н Н Я

   Передмова ... ...  
 1.  Теоретичні основи прогнозування ...  
   1.1.  Сутність економічного прогнозування ...  
   1.2.  Типологія прогнозів ...  
   1.3.  Етапи прогнозування ...  
 2.  Екстраполяції часових рядів ...  
   2.1.  Сутність екстраполяції ...  
   2.2.  Типи росту і трендові моделі ...  
   2.3.  Метод найменших квадратів ...  
   2.4.  Адекватність. Критерій Дарбіна - Уотсона ...  
   2.5.  Критерії точності прогнозних розрахунків ...  
 3.  Регресійний аналіз ПРОГНОЗ ...  
   3.1.  Множинна регресія ...  
     3.1.1.  Основні поняття регресійного аналізу ...  
     3.1.2.  Загальний вигляд моделі множинної регресії ...  
     3.1.3.  Метод найменших квадратовв матричної формі ...  
     3.1.4.  Парна регресія як приватний случаймножественной ...  
     3.1.5.  Мультиколінеарності факторів ...  
     3.1.6.  Застосування регресійних моделейв прогнозних розрахунках ...  
   3.2.  Узагальнений регресійний аналіз ...  
     3.2.1.  Узагальнена схема МНК ...  
     3.2.2.  Метод зважених найменших квадратів ...  
     3.2.3.  Стандартні помилки та їх коригування ...  
     3.2.4.  Тести на гетероскедастичності ...  
   3.3.  Регресивні моделіс автокоррелірованнимі залишками ...  
     3.3.1.  Загальна схема методу найменших квадратовв випадку автокореляції першого порядку ...  
     3.3.2.  Методи тестування на автокореляцій ...  
     3.3.3.  Методи оцінювання параметра  в моделяхс автокоррелірованнимі залишками ...  
     3.3.4.  Прогнозні расчетипрі автокоррелірованних залишках ...  
   3.4.  Регресивні моделіс лаговой змінними ...  
     3.4.1.  Загальний вигляд моделей з лагам незалежних змінних ...  
     3.4.2.  Метод Ліжко ...  
     3.4.3.  Розподілені лаги Алмон ...  
 4.  Авторегрессіонний ПРОЦЕССИІ ЇХ МОДЕЛІ ... ...  
   4.1.  Стационарность ... ..  
   4.2.  Модель авторегресії ...  
   4.3.  Поняття інтеграції ...  
   4.4.  Моделі ковзної середньої ...  
   4.5.  Авторегресійні моделі ковзної середньої ...  
   4.6.  Авторегресійні інтегровані моделіскользящей середньої ... .  
   4.7.  Коефіцієнт автокореляції іпроверка його значущості ...  
   4.8.  Визначення порядку моделей ARMA ...  
   4.9.  Побудова моделей ARIMA ...  
   4.10.  Перевірка адекватності моделей ARMA ...  
   4.11.  Оцінка точності прогнозних расчетовпо моделям ARIMA ... ...  
 5.  АДАПТИВНІ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ...  
   5.1.  Специфіка адаптивного моделірованіяекономіческіх процесів ...  
   5.2.  Поліноміальні моделі ...  
   5.3.  Рекурентний метод найменших квадратів ...  
   5.4.  Багатофакторні адаптивнімоделі ...  
   5.5.  Адаптивні багатокрокові моделі ...  
   5.6.  Вибір початкових значень і оптімальнаянастройка параметрів адаптації ...  
 6.  ПРОГНОЗУВАННЯ СЕЗОННИХ КОЛИВАНЬ ...  
   6.1.  Моделювання періодичних коливань ...  
   6.2.  Аддитивна і мультиплікативна моделівременного ряду ... ...  
   6.3.  Моделювання сезонних колебанійс допомогою фіктивних змінних ...  
   6.4.  Адаптивнімоделі сезонних явищ ...  
   ТЕСТ ... ...  
   КОМП'ЮТЕРНИЙ ПРАКТИКУМ ...  
   БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК ...  
   ДОДАТКИ ... ...  

 

ПЕРЕДМОВА

Особлива увага до проблем прогнозування російська економічна наука проявила після деякого переосмислення нових умов господарювання. Прийшло розуміння того, що тільки прогноз як розподіл усіх уявлення про перспективи досліджуваного об'єкта в майбутньому дозволяє менеджерам різних рівнів побачити основні орієнтири, що відбуваються. Це дає їм можливість приймати обгрунтовані рішення, оскільки будь-яке управлінське рішення, в кінцевому рахунку, є своєрідною реакцією на прогнозне уявлення про майбутнє керованого об'єкта. Крім того, завдяки прогнозам менеджери отримують можливість своєчасно оцінити небезпеку ризиків і загроз, а, отже, прийняти попереджувальні заходи і уникнути «шок майбутнього».

В даний час коло завдань прогнозування істотно розширився як на макро-, так і мікрорівні. На макрорівні прогноз став засобом визначення основних характеристик, пріоритетів і напрямів державної економічної та соціальної політики. Більш того, в сучасних умовах на федеральному і регіональному рівнях прогнозні розробки стали домінувати над плановими. Про це, зокрема, свідчить Федеральний Закон «Про державне прогнозування та програмах соціально-економічного розвитку Російської Федерації» від 20 липня 1995 року, в якому конституційно закріплюється необхідність в науковій розробці прогнозів. Фактично він орієнтує на посилення прогностичної спрямованості всіх аналітичних документів, що розробляються владними структурами.

Логічним наслідком посилення ролі прогнозування в рішенні задач сучасного управління стало підвищення вимог до підготовки відповідних фахівців. Обов'язковим елементом навчальних програм стають курси, що передбачають поглиблене вивчення основ кількісного обґрунтування управлінських рішень. Умови невизначеності та ризику, в яких розробляються і реалізуються ці рішення, зводять методи прогнозування в ранг найбільш важливих методів обґрунтування.

В даному навчальному посібнику викладаються сучасні підходи до застосування апарату економетричного моделювання в задачах економічного прогнозування. Воно складається з наступних самостійних блоків: короткий конспект лекцій; приклади прогнозних розрахунків і коментарі до них; комп'ютерний практикум, що включає як вирішені типові завдання, так і завдання для самостійної роботи; питання для контрольного тестування по всьому курсу. Охоплюючи таким чином всі етапи навчального процесу, даний посібник надає можливість максимально індивідуалізувати процес навчання, керуючи процесом засвоєння знань.

Підготовка висококваліфікованого фахівця неможлива без навчання його навичкам комп'ютерного моделювання і проведення обчислювальних експериментів з прогнозними моделями. Навчальний посібник якраз і спрямована на вироблення і закріплення цих навичок. У нього включені практичні завдання з усіх теоретичних розділах. Щоб полегшити розуміння і прискорити оволодіння навчальним матеріалом, на початку кожної теми наведено докладний рішення типового завдання з змістовної інтерпретацією результатів моделювання. Навички, отримані при вирішенні типового завдання, закріплюються в процесі самостійної роботи над виконанням контрольного завдання.

Всі типові завдання вирішені засобами табличного процесора Excel, а виконання деяких з них продубльовано з використанням системи STATISTICA. Сенс такого підходу в тому, що він розвиває вміння проводити складні економічні розрахунки, таке необхідне сучасного фахівця для того, щоб бути цілком конкурентоспроможним на ринку праці.

 



 Завдання на використання методу оператора Набла |  Сутність економічного прогнозування

 типологія прогнозів |  етапи прогнозування |  сутність екстраполяції |  Типи росту і трендові моделі |  Метод найменших квадратів (МНК) |  Вирішуючи лінійну систему (2.26) за допомогою заміни |  Критерії точності прогнозних розрахунків |  Регресійний аналіз ПРОГНОЗ |  Загальний вигляд моделі множинної регресії |  Метод найменших квадратів в матричної формі |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати