Читайте также:
|
Цель изучения: рассмотрение комплексной методики прогнозирования социально-экономических явлений и процессов с учетом структуры и изменения влияния факторов, определяющих их развитие.
Дидактические характеристики темы 9:
Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений. Спецификация моделей регрессии. Идентификация системы моделей регрессии. Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии.
Статистическое прогнозирование связи. Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации. Спецификация многофакторных динамических моделей. Проблема идентификации. Метод динамизации параметров моделей регрессии. Структурные и рекурсивные модели.
Оценка точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделям регрессии.
Изучив данную тему, студент должен:
Уметь строить многофакторные динамические модели прогноза различными способами с целью выявления наиболее полной структуры связей моделируемого признака под влиянием совокупности признаков, его определяющих.
Приобрести навыки анализа конкретных объектов во времени с учетом многообразия факторов, определяющих их развитие.
При изучении темы 9 необходимо:
Читать:
· «Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда» под ред. Френкеля А.А. – М.: Экономика, стр. 118–134.
Выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».
Акцентировать внимание на следующих понятиях: регрессия, спецификация моделей, точность прогнозов, автокорреляция, мультиколлинеарность, идентификация, множественная регрессия, динамизация параметров, структурные модели, модель, моделирование, прогноз, прогнозирование.
Для выполнения заданий необходимо:
1. Определить факторные и результативные признаки.
2. Проверить временные ряды на автокорреляцию.
3. Построить матрицы парных коэффициентов корреляции. Сделать анализ.
4. Выбрать вид модели взаимосвязи.
5. Построить модели за каждый период времени.
6. Проверить значимость полученных уравнений и параметров модели.
7. Произвести сглаживание параметров модели для выявления тенденций их изменения.
8. Построить прогнозы параметров моделей регрессии и факторных признаков.
9. Сделать прогноз на основе многофакторной модели взаимосвязи.
10. Оценить надежность полученного прогноза.
Для самооценки Темы 9
Необходимо выполнить задание практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» по данным, полученным из любого статистического ежегодника или периодической печати.
Ответить на вопросы 27 и 28 вопросов для самопроверки.
План семинарских и практических занятий по теме 9
См. п. 4.3. темы 9 – соответствует плану семинарских занятий по данной теме.
4. Для самопроверки и проведения итогового
контроля необходимо:
Выполнить в полном объеме задания практикума по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование», уяснить и понять сущность, предпосылки реализации и экономическую интерпретацию выходных характеристик, предложенных и рассматриваемых в курсе методов и критериев.
Уметь использовать методы статистического анализа и прогнозирования при решении конкретных социально-экономических задач.
Знать ответы на контрольные вопросы по темам.
Знать ответы на контрольные вопросы для самопроверки.
Вопросы для самопроверки:
1. Основные этапы и принципы статистического анализа.
2. Статистическая информация и основные принципы ее формирования.
3. Аномальные наблюдения. Причины возникновения и методы анализа.
4. Требования, предъявляемые к информационной базе исследования.
5. Модель. Классификация статистических моделей.
6. Статистическое прогнозирование как составная часть общей теории прогностики.
7. Прогноз. Классификация статистических прогнозов.
8. Прогноз и предвидение. Основные этапы статистического прогнозирования.
9. Классификация объектов статистического прогнозирования.
10. Основные показатели точности статистических прогнозов.
11. Методы верификации статистических прогнозов.
12. Временные ряды как объект прогнозирования. Основные составляющие компоненты временного ряда.
13. Методы проверки наличия тенденции во временном ряду.
14. Анализ видов тенденции временных рядов.
15. Методы выявления и анализа типа тенденции временного ряда.
16. Методы выбора формы тренда.
17. Методы анализа случайной компоненты.
18. Автокорреляция. Методы выявления автокорреляции.
19. Модели авторегрессионных преобразований.
20. Объективизация прогнозов. Основные понятия и сущность.
21. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.
22. Прогнозирование на основе простейших методов.
23. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.
24. Кривые роста как метод прогнозирования социально-экономических явлений. Кривые роста Гомперца. Кривые роста Перля-Рида.
25. Прогнозирование на основе дисконтирования информации. Метод гармонических весов.
26. Прогнозирование методом простого экспоненциального сглаживания.
27. Прогнозирование связных временных рядов.
28. Многофакторное динамическое прогнозирование.
29. Методы оценки точности и надежности прогноза.
Дата добавления: 2015-08-03; просмотров: 140 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Тема 8. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений | | | Практикум |