- •«Западно-Уральский институт экономики и права»
- •(Ноу впо зуиэп)
- •Рабочая программа дисциплины
- •Планирование и прогнозирование
- •Содержание
- •Программа
- •Цель преподавания дисциплины, её место в учебном процессе
- •2. Компетенции выпускника, формируемые в результате освоения дисциплины
- •3. Задачи изучения дисциплины
- •4. Дисциплины, знание которых необходимо для изучения курса
- •5. Распределение бюджета времени при изучении дисциплины (в часах)
- •6. Содержание дисциплины
- •6.1. Лекционные занятия Тема 1. Научные основы прогнозирования и планирования
- •Тема 2. Методы прогнозирования и планирования
- •Тема 3. Организация государственного и корпоративного прогнозирования и планирования в рф
- •Тема 4. Прогнозирование базовых условий социально- экономического развития
- •Тема 5. Прогнозирование и планирование территориального развития
- •Тема 6. Прогнозирование научно-технологического и инновационно- инвестиционного развития экономики
- •Тема 7. Прогнозирование развития материального производства
- •Тема 8. Планирование поставок продукции (работ, услуг) для государственных и муниципальных нужд
- •Тема 9. Планирование развития государственного и муниципального секторов экономики
- •Тема 10. Планирование доходов и расходов государства.
- •6.2. Практические занятия
- •Содержание практических занятий
- •6.3. Организация самостоятельной работы
- •7. Методические рекомендации преподавателю
- •Литература
- •Электронные ресурсы
- •Методические указания по выполнению контрольных работ Контрольная работа №1
- •1. Разработка прогнозов с помощью метода скользящей средней
- •2. Прогнозирование на основе метода экспоненциального сглаживания
- •3. Разработка прогнозов методом наименьших квадратов
- •4. Оценка точности прогнозов, построенных методами экстраполяции
- •5. Прогнозирование сезонных явлений
- •Примеры решения контрольных заданий
- •2. Метод экспоненциального сглаживания.
- •3. Метод наименьших квадратов
- •Варианты контрольных работ
- •Задание 2. Объем продажи плодоовощных консервов в городе за 2003-2006 гг. (тыс.Тонн)
- •Вариант 2
- •За 2003-2006 гг. (тыс.Тонн)
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Контрольная работа №2 «Определение модели тенденции экономических показателей и их прогнозирование с учетом доверительного интервала»
- •Основные определения и классификация методов прогнозирования
- •Виды прогнозов
- •Прогнозирование на основе экстраполяции
- •Порядок выполнения контрольной работы с использованием программы mo Excel 2003
- •Вопросы к экзамену
- •44. Сущность государственного прогнозирования социально-экономического развития страны.
Виды прогнозов
Поисковый прогноз – прогноз, содержанием которого является определение возможных состояний объекта прогнозирования в будущем.
Нормативный прогноз – прогноз, содержанием которого является определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели.
Интервальный прогноз – прогноз, результат которого представлен в виде доверительного интервала характеристики объекта прогнозирования для заданной вероятности осуществления прогноза.
Точечный прогноз – прогноз, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала.
Оперативный прогноз – прогноз с периодом упреждения социальных, научно-технических и экономических объектов до 1 месяца.
Краткосрочный прогноз – прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов от 1 месяца до 1 года.
Среднесрочный прогноз – прогноз с периодом упреждения от 1 года до 5 лет.
Долгосрочный прогноз – прогноз с периодом упреждения от 5 до 15 лет.
Прогнозирование на основе экстраполяции
В методическом плане основным инструментом прогнозирования является схема экстраполяции. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом происходящих и возможных изменений.
Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы изменений тех или иных характеристик исследуемого объекта, процесса.
Наиболее распространенным методом оценки параметров зависимостей является метод наименьших квадратов (МНК). Сущность МНК состоит в определении параметров модели тренда, при которой отклонения фактических от расчетных значений будут минимальными, т.е.
,
где –- расчетные значения исходного ряда;
yi– фактические значения исходного ряда;
n – число наблюдений.
В практических исследованиях в качестве модели тренда в основном используют следующие функции:
линейную y=ax+b;
квадратичную y=ax2+bx+c;
степенную y=xn;
показательную y=ax;
экспоненциальную y=aex.
Классический метод наименьших квадратов предполагает равноценность исходной информации в модели. В реальной же практике будущее поведение процесса определяется в большей степени поздними наблюдениями, чем ранними. Это обстоятельство носит название дисконтирования, что следует учитывать при прогнозировании, поскольку приходится учитывать постоянные изменения в экономических процессах (изменения цен, введение новых налогов, дефицит и неопределенный спрос, снижение производства и т.п.).
При возникновении в рамках прогнозного периода «скачка» в развитии объекта прогнозирования необходимо использовать интуитивные методы как для определения силы «скачка», так и для оценки времени его осуществления. В этом случае формализованные методы применяются для оценки эволюционных участков развития до и после скачка, а также различные методы приведения данных в сопоставимый вид.