- •Московский государственный университет экономики,
- •Раздел II. Моделирование динамики социально-экономических явлений и процессов 29
- •Раздел III. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений и процессов 115
- •Раздел I
- •1.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании.
- •1.2. Модель как отображение действительности
- •1.3. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа
- •1.4. Характеристика информационной базы и основные принципы ее формирования.
- •1.5. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании
- •Табулированные значения λt
- •Раздел II
- •2.1. Временные ряды, их характеристики и задачи анализа. Требования к исходной информации
- •Классификация временных рядов
- •2.2. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам ряда.
- •2.3. Моделирование тенденции
- •Промежуточные расчетные значения слагаемых кумулятивного т-критерия
- •Расчет Кумулятивного критерия для проверки гипотезы о линейной форме тренда
- •Расчетная таблица для определения тенденции в ряду динамики числа зарегистрированных разбоев методом Фостера-Стюарта
- •Уровни и фазы временного ряда
- •Уровни групп
- •Расчет 3-х и 4-членных скользящих средних объема платных услуг населению (цифры условные)
- •2.4. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора трендовых моделей
- •Расчетная таблица реализации дисперсионного метода анализа в оценке трендовых моделей объема платных услуг населению одного из регионов за период январь-декабрь 2013 г.
- •2.5. Моделирование случайного компонента
- •Расчетная таблица для определения параметров линейного тренда, описывающего тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев за период 2004-2013 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки числа зарегистрированных разбоев за период 2004-2013 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров параболы второго порядка, описывающей тенденцию изменения числа зарегистрированных разбоев за период 2004-2013 гг.
- •Расчетная таблица для определения параметров критерия серий, основанного на медиане выборки
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от линейного тренда)
- •Расчетная таблица критерия «восходящих» и «нисходящих» серий (по отклонениям от параболы второго порядка)
- •2.6. Модели периодических колебаний
- •I. Метод абсолютных разностей (таблица 2.22):
- •Распределение дисперсии между гармониками
- •2.7. Модели связных временных рядов.
- •Для проверки автокорреляции в уровнях ряда также используется критерий Дарбина-Уотсона. Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется с помощью случайной величины:
- •Приведите классификацию статистических моделей.
- •Раздел III.
- •3.1. Сущность и классификация статистических прогнозов
- •3.2. Простейшие методы прогнозной экстраполяции
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего темпа роста
- •3.3. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •3.4. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •Если временной ряд описывается параболой второго порядка:
- •3.5. Прогнозирование на основе кривых роста
- •Расчетная таблица определения промежуточных расчетов кривой Гомперца
- •3.6. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •7. Объективизация прогноза – это:
- •21. Тенденция дисперсии – это:
- •Распределение Стьюдента (t – распределение)
- •Приложение 2 Распределение Фишера-Снедекора (f-распределение)
- •Значения для различных значенийt
- •Значения средней и стандартных ошибоки
- •Приложение 5 Критические значения кумулятивного т-критерия
- •Распределение критерия Дарбина-Уотсона для положительной автокорреляции ( для 5%-ного уровня значимости)
Московский государственный университет экономики,
статистики и информатики
Н.А. Садовникова
Р.А. Шмойлова
Анализ временных рядов и прогнозирование
Москва 2014
УДК 311
ББК 60.6
С 143
С 143 |
Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Учебное пособие. – М.: ... 2014. – ... с. ISBN |
Содержание
Введение 5
РАЗДЕЛ-I. Методологические аспекты - моделирования социально-экономических явлений и процессов 9
1.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании 9
1.2. Модель как отображение действительности 11
1.3. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа 13
1.4. Характеристика информационной базы и основные принципы ее формирования 15
1.5. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании 23
Раздел II. Моделирование динамики социально-экономических явлений и процессов 29
2.1. Временные ряды, их характеристики и задачи анализа. Требования к исходной информации. 29
2.2. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам ряда. 38
2.3. Моделирование тенденции 45
2.4. Выбор формы тренда 70
2.5. Моделирование случайного компонента 80
2.6. Модели периодических колебаний 92
2.7. Модели связных временных рядов 103
Контрольные вопросы к разделу II 113
Раздел III. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений и процессов 115
3.1. Сущность и классификация статистических прогнозов 115
3.2. Простейшие методы прогнозной экстраполяции 123
3.3. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда 131
3.4. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации 134
3.5. Прогнозирование на основе кривых роста 147
3.6. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции 152
3.7. Оценка точности и надежности прогнозов 157
Контрольные вопросы к разделу III 164
Глоссарий 165
Список рекомендуемой литературы( источники информации)?????? 172
Тест для самопроверки 211
Контрольная работа для студентов заочной формы обучения по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» ?? 222 ПРОВЕРИТЬ НУМЕРАЦИЮ С
Приложения 230
Тест для самопроверки по основным категориям курса 242
Введение
Развитие и повышение социально-экономического статуса и положения страны выдвигает на первый план задачу анализа и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования.
В этой связи возрастает роль методологии статистического моделирования и прогнозирования состояния, структуры и основных тенденций развития субъектов рыночных отношений вне зависимости от видов экономической деятельности, форм собственности и внутренней структурной градации.
Учебное пособие «Анализ временных рядов и прогнозирование» включает в себя комплексную методологию моделирования и прогнозирования динамической информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов.
В пособии нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования математико-статистических методов моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов.
.
Моделирование и прогнозирование позволяют управлять массовыми экономическими явлениями и процессами и предвидеть их развитие.
Для моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов решающее значение имеет принцип их взаимной связи и взаимной обусловленности. Для того, чтобы глубоко понять явление, необходимо изучить внешние и внутренние причинно-следственные взаимосвязи, познать конкретное состояние и условия его возникновения и существования.
Социально-экономические явления находятся не только во взаимной связи, но и в непрерывном движении, изменении, развитии – именно это обусловливает необходимость прогнозирования.
Предметом моделирования и прогнозирования явлений и процессов является система, воспроизводящая объект исследования так, что на ее основе могут быть изучены их структура и размещение, изменения во времени, связи и зависимости.
При моделировании объект, интересующий исследователя, заменяется некоторым другим объектом, аналогом, который называется моделью.
Каковы же объективные основания замены одного объекта другим?
Предметы материального мира – целостные системы свойств, связей, отношений, процессов. Закономерная связь элементов является объективной основой моделирования и прогнозирования.
Элементы включены в совокупности не случайно, а закономерно координированы друг с другом, и, если два объекта сходны в каком-то существенном отношении, то они будут сходны и в другом отношении. Отсюда следует, что объектом моделирования и прогнозирования являются статистические совокупности.
Моделирование основывается на абстрактно-логических процедурах. Рассматривается не вся бесконечная совокупность свойств и отношений явлений, а только часть, наиболее существенная.
Процесс моделирования и прогнозирования начинается с постановки задачи. В соответствии с конкретной задачей выделяются основные свойства, отношения, признаки объекта исследования.
После предварительного изучения объекта переходят к выбору модели, который осуществим как на интуитивной основе, так и на логических основаниях.
Рассмотренная в учебном пособии методология анализа и прогнозирования на основе временных рядов имеет достаточно широкое прикладное значение и может использоваться при решении конкретных задач исследования социально-экономических явлений и процессов таких как моделирование и прогнозирование:
статистических показателей вида экономической деятельности, фирмы, предприятия;
деловой активности и эффективности функционирования организационно-правовой структуры;
кадровых ресурсов и кадровой политики;
финансовой устойчивости и финансового состояния фирмы;
рынка жилья;
мотивов поведения потребителей;
товарной структуры, сегментов рынка;
рекламы в системе маркетинговых коммуникаций;
потребности и управления персоналом;
внешней и внутренней предпринимательской среды;
ликвидности, доходности, кредитоспособности, эффективности использования капитала, показателей платежеспособности, оборотного капитала, финансовых результатов в сфере товарного обращения, банковских структурах, страховых компаниях, акционерных, малых и других форм организации предприятий;
систем имущественного, подотраслей личного и государственного социального страхования;
финансовой устойчивости и деловой активности сегментов фондового рынка, рынка ценных бумаг, биржевых структур;
надежности и стабильности, эффективности и деловой активности, конкурентоспособности банковских структур и кредитной политики банковских структур.
Конечной целью данного учебного пособия является формирование у студентов: глубоких теоретических знаний методологии анализа; моделирования и прогнозирования временных рядов конкретных социально-экономических явлений на основе построения статистических моделей адекватных, и, в достаточной степени хорошо аппроксимирующих реальные явления , , на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования на макро- и микро-уровнях.