- •Министерство российской федерации
- •Часть 1. Общая теория статистики
- •Раздел 1. Введение в статистику
- •Принципами официального статистического учета и системы государственной статистики являются:
- •Основные задачи статистики мчс
- •Раздел 2. Сбор и обработка статистической информации
- •Средняя хронологическая
- •Средняя гармоническая
- •Структурные средние
- •Расчет медианы интервального ряда
- •Свойство медианы
- •Раздел 3. Статистические распределения и анализ вариационных рядов
- •6. Из величины, выражающей дисперсию, извлекают квадратный корень:
- •Свойства дисперсии:
- •Правило сложения дисперсий
- •Нормальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Раздел 4. Методы изучения статистических связей
- •Раздел 5. Исследование рядов динамики
- •Прогнозирование на основе рядов динамики и регрессионных моделей
- •Особенности прогнозирование на основе рядов динамики
- •Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •Часть 2. Социально-экономическая статистика
- •Раздел 6. Основные направления статистического изучения населения
- •Раздел 7. СтатистиКа социально-трудовых отношений
- •- Коэффициент использования табельного фонда времени:
- •- Коэффициент использования максимально возможного фонда времени:
- •- Средняя продолжительность рабочего дня в часах:
- •- Коэффициент использования полной продолжительности рабочего дня:
- •Раздел 8. Характеристика национального богатства
- •I. Основные показатели движения основных фондов:
- •II. Основные показатели состояния основных фондов:
- •III. Основные показатели использования основных фондов:
- •Раздел 9. Статистический анализ основных макроэкономических показателей
- •Основные макроэкономические показатели снс:
- •Баланс активов и пассивов на начало / конец периода
- •Денежные доходы населения:
- •Денежные расходы и сбережения:
- •Раздел 10. Статистическое исследование благосотояния населения
- •Алгоритм расчета ипц:
- •Раздел 11. Организация статистического учета в мчс России
- •Количественные показатели чрезвычайных ситуаций, происшедших в минувшем году
- •Сведения о массовых инфекционных заболеваниях и отравлениях людей
- •Сравнительная характеристика техногенных чрезвычайных ситуаций, происшедших на территории (наименование субъекта рф) в_______гг.
- •Сравнительная характеристика чрезвычайных ситуаций природного характера, происшедших на территории (наименование субъекта рф) в_______гг.
- •Сведения о массовых инфекционных, паразитарных и зоонозных заболеваниях животных и птицы
- •Сведения о распространении наиболее опасных болезней и вредителей сельскохозяйственных растений
- •Сведения о распространении наиболее опасных болезней и вредителей леса
- •Показатели состояния поисково-спасательных формирований на водных объектах (наименование субъекта Российской Федерации)
- •Состояние профилактики массовых инфекционных заболеваний сельскохозяйственных животных и птицы
- •Сведения о полной или частичной остановке потенциально опасных объектов
- •Состояние предупреждения болезней и вредителей сельскохозяйственных растений и леса
- •Сведения о проведении государственного надзора и контроля в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций
- •Число пострадавших в субъектах Российской Федерации за 200_ год от чс
- •Сведения о применения сил и средств при ликвидации чс
- •Оснащенность потенциально опасных объектов системами предотвращения аварий
- •Глоссарий
- •Литература
Прогнозирование на основе рядов динамики и регрессионных моделей
Прогнозирование – научное исследование, направленное на определение перспектив развития явления на основе глубокого анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Для прогноза характерны вероятностное наступление события, а также альтернативные варианты и сроки достижения события. Прогноз часто используется в процессе планирования, включая в себя прошлые тенденции развития явления и повышая точность принимаемого решения.
В настоящее время в мире созданы мощные международные организации, осуществляющие прогнозирование в различных областях жизни общества, в том числе в экономике. В экономически развитых странах особую роль играют конъюнктурные прогнозы, в которых оценивается экономическая ситуация: на рынке отдельного товара, в конкретном секторе экономики, на мировом рынке. В прогнозах рассматриваются не только объективно складывающиеся тенденции развития, но и возможные последствия осуществления, например, государственных мер, нацеленных на решение проблем экономики страны.
Для составления прогноза необходимы научные исследования количественного и качественного характера, включая количественную оценку на будущее. Временные и пространственные горизонты прогноза зависят от сущности рассматриваемого явления. Часто используются итеративные алгоритмы прогнозирования. Точность прогноза проверяется временем. Прогнозирование социально-экономических явлений и процессов тесно связано как с процессами экономики, так и демографическими, социально-медицинскими, потребительскими и т.д.
Период, на который дается оценка тенденции социально-экономического явления, называется периодом упреждения. Выделяют в зависимости от периода упреждения прогнозы: оперативные (до 1 месяца), краткосрочные (до 1 года), среднесрочные (1-5 лет), долгосрочные (свыше 5 лет). Методы прогнозирования для различных видов прогноза также различны.
Оперативный прогноз основан на предположении, что в течение периода упреждения не произойдет существенных изменений в деятельности предприятия, таким образом, прогнозные оценки основываются на стабильности тренда ряда динамики.
Краткосрочный прогноз также основан лишь на количественных изменениях изучаемого явления, представленных динамическим рядом.
Среднесрочный и долгосрочный прогнозы учитывают кроме количественных и качественные изменения социально-экономического процесса. Если в краткосрочном прогнозе могут быть использованы изолированные ряды динамики и методы экстраполяции тренда, то среднесрочный и долгосрочный прогнозы требуют содержательного исследования системы, в том числе характеризующих систему рядов динамики.
Метод прогнозирования – способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Выделяют следующие подходы к прогнозированию:
1) поисковый прогноз;
2) нормативный (нормативно-целевой) прогноз.
Поисковые прогнозы основаны на анализе рядов динамики и выдвижении гипотезы о сохранении тенденции и механизма формирования явления. Используются в этом случае методы экстраполяции или методы статистического моделирования.
Нормативные прогнозы предполагают наличие целевой установки, определяющей нормы, которые должны действовать в будущем, например, при прогнозировании спроса.
Первоначальные прогнозы сводятся, как правило, к экстраполяции тенденции, при этом могут использоваться разные методы в зависимости от исходной информации. Основные методы экстраполяции тенденций представлены на рис.11.1.
Упрощенные методы используются при недостаточной информации о предыстории развития явления. К этой группе методов относятся:
- прогнозирование на основе стационарного ряда, в котором отсутствует тенденция развития (такие ряды в экономике сравнительно редки, однако используются при изучении динамических рядов из относительных и средних величин, например, сумма подоходного налога в процентах к фонду оплаты труда на предприятиях РФ);
- прогнозирование на основе средних показателей динамики (скорость изменения уровней динамического ряда за определенный отрезок времени – средний абсолютный прирост – принимается стабильным и развитие явления происходит по арифметической прогрессии).
Рис.5.4. Основные методы экстраполяции тенденций
Адаптивные методы используются в условиях, когда вариация уровней динамического ряда значительна.
Аналитические методы экстраполяции тенденций основаны на представлении закономерности развития явления во времени в виде уравнения тренда.
Методы статистического моделирования в зависимости от исследуемой информации подразделяют на статические и динамические методы.
Статические методы включают методы регрессии, с помощью которых моделируемый объект представлен в виде математической функции от ряда факторов. Сложные социально-экономические объекты могут описываться системой взаимосвязанных уравнений. Качество прогноза зависит от реальности прогноза факторов.
Динамические методы статистического моделирования основаны на подробном изучении временных рядов: уровни динамического ряда рассматриваются как функция тенденции, периодических (сезонных) и случайных колебаний. Регрессия по взаимосвязанным рядам динамики широко применяется для прогнозирования макроэкономических показателей.
Методы статистического моделирования входят в группу методов многофакторного моделирования, к которым относятся также логическое моделирование, включающее моделирование по исторической аналогии, методы сценариев и дерева целей.
Метод сценариев подробно описывается моделирующая ситуация и дается обзор информации, которая должна быть учтена при прогнозировании. Метод дерева целей предполагает, что для объекта прогноза существует несколько иерархических уровней и прогноз осуществляется последовательно по отдельным стадиям от низшего уровня к более высоким. Оба метода относятся к методам прогнозирования сложных систем.
Классификация методов статистического прогнозирования достаточно условна и на практике при прогнозировании используют сочетание методов, например: методы скользящей средней дополняются уравнением тренда, авторегрессионными преобразованиями; экстраполяция тенденций дополняется авторегрессией остатков; уравнение регрессии может включать показатели тенденции развития и т.д.