*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Статистическое прогнозирование социально-экономических явлений

контрольные работы, Статистика

Объем работы: 22 стр.

Год сдачи: 2010

Стоимость: 400 руб.

Просмотров: 266

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Содержание
Заключение
Заказать работу
Введение 2
Глава 1. Прогнозирование 3
1.1. Критерии качества прогнозных моделей 3
1.2. Проработка спецификации 4
1.3. Разработка прогнозной модели 5
1.4. Технология создания систем прогнозирования 6
Глава 2. Классификация прогнозных моделей 9
2.1. Методы прогнозирования, основанные на сглаживании, экспоненциальном сглаживании и скользящем среднем 10
2.1.1. «Наивные» модели прогнозирования 10
2.1.2. Средние и скользящие средние 11
2.1.3. Методы Хольта и Брауна 14
2.1.4. Метод Винтерса 15
2.1.5. Регрессионные методы прогнозирования 15
2.2. Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA) 18
2.2.1. AR(p) -авторегрессионая модель порядка p. 19
2.2.2. MA(q) -модель со скользящим средним порядка q. 19
Заключение 20
Литература 21
ГЛАВА 1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
1.1. КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ
Чем точнее прогноз, тем выше его ценность. Существуют две стадии оценки прогностических способностей моделей: прогнозирование прошедших периодов времени и опытная эксплуатация. В первом случае модель строится не на всей имеющейся статистике, а на так называемой обучающей выборке, из которой исключаются несколько последних точек — так называемая тестовая выборка. Модель как бы «не знает» о существовании этих последних, наиболее свежих данных. Разработчик модели рассчитывает прогнозные значения, соответствующие интервалам времени, на которые приходится тестовая выборка, и оценивает прогностические способности модели на основе разницы между фактическими и прогнозными значениями показателя [1].
Модель, прошедшая первую стадию тестирования, и переданная в опытную эксплуатацию, рассчитывает будущие значения показателя в чистом виде [16]. По мере наступления будущего, прогнозные значения показателя сравниваются с его фактическими значениями.
Прогноз, рассчитываемый с помощью модели, может быть двух типов: точечный и интервальный. Точечный прогноз — это одно число для одного периода времени . Интервальный прогноз — это два числа для одного периода времени: верхняя и нижняя граница прогноза.
Чаще всего необходимо знать будущие значения таких показателей, как цена товара на рынке, объем спроса, объемы собственных продаж, объемы производства и продаж конкурентов, рыночная конъюнктура, структура товарного ассортимента конкурентов. Ценность таких знаний существенно возрастает в агрессивной рыночной среде с изменчивым характером спроса, в условиях сезонности и цикличности.
Прогноз может быть экспертным, а может быть рассчитан математически с помощью прогнозных моделей. Математический прогноз является объективным, открытым и научно обоснованным. Только математические прогнозные модели позволяют осуществлять многовариантное моделирование. Математическая прогнозная модель — это математическая модель экономической системы: рынка в целом, отдельного предприятия или группы взаимосвязанных предприятий [20]. Такая модель разрабатывается для расчета прогнозных значений одного или нескольких показателей исследуемой систем.
Применение прогнозных моделей допустимо в условиях стационарности исследуемой системы. Это значит, что должны быть известны правила игры на рынке и эти правила не должны сильно изменяться с течением времени. По своей сути, прогнозная модель — это модель правил игры на рынке. Изменяться могут факторы и стратегии рыночных игроков. Эти изменения учитываются моделью, что и позволяет ей рассчитывать точные прогнозы.
Математическая прогнозная модель представляет собой набор формул с коэффициентами, которые формируются в процессе разработки модели, на стадии численного моделирования. В формулы подставляются факторы, отобранные в процессе разработки модели, на стадии качественного моделирования.
Прогнозирование - это самостоятельная отрасль науки, которая находит широкое применение во всех сферах человеческой деятельности. Существует большое разнообразие видов и способов прогнозирования, разработанных с учетом характера рассматриваемых задач, целей исследования, состояния информации. Этим вопросам посвящено много книг и журнальных статей. Мы здесь не ставим целью рассказать о теории прогнозирования в целом. Наша задача - показать на примере линейной регрессии применение эконометрических моделей в прогнозировании значений экономических показателей. В обыденном понимании прогнозирование - это предсказание будущего состояния интересующего нас объекта или явления на основе ретроспективных данных о прошлом и настоящем состояниях при условии наличия причинно-следственной связи между прошлым и будущим. Можно сказать, что прогноз - это догадка, подкрепленная знанием. Поскольку прогностические оценки по сути своей являются приближенными, может возникнуть сомнение относительно его целесообразности вообще. Поэтому основное требование, предъявляемое к любому прогнозу, заключается в том, чтобы в пределах возможного минимизировать погрешности в соответствующих оценках. По сравнению со случайными и интуитивными прогнозами, научно обоснованные и планомерно разрабатываемые прогнозы без сомнения являются более точными и эффективными. Как раз такими являются прогнозы, основанные на использовании методов статистического анализа. Можно утверждать, что из всех способов прогнозирования именно они внушают наибольшее доверие, во-первых, потому что статистические данные служат надежной основой для принятия решений относительно будущего, во-вторых, такие прогнозы вырабатываются и подвергаются тщательной проверке с помощью фундаментальных методов математической статистики.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу