Имя материала: Статистические методы прогнозирования в экономике

Автор: Т.А. Дуброва

Задания для самооценки

 

Выполните задания и ответьте на вопросы: >• Какие Вы знаете виды временных рядов?

^ Перечислите требования, предъявляемые к временным рядам при прогнозировании. ^ Назовите этапы предварительного анализа временных рядов.

>• В каких случаях правомерно использовать средние абсолютные приросты, средние темпы роста (темпы прироста) для описания и прогнозирования динамики социально-экономических процессов?

^ Какова роль статистического прогнозирования в принятии управленческих решений?

>• Приведите примеры задач прогнозирования социально-экономических процессов на мезоуровне (микроуровне, макроуровне).

^ Назовите области экономических наук, в которых используются статистические методы прогнозирования.

^ Дайте определения оперативных и краткосрочных прогнозов.

> Приведите примеры задач среднесрочного прогнозирования.

>• Что представляют собой трендовая, сезонная, циклическая и случайная компоненты, в

чем их отличие? >• Что представляет собой аддитивная модель временного ряда? >• В чем отличие сезонной компоненты от циклической? Что у них общего? >• Что представляет собой мультипликативная модель временного ряда? >• Что представляет собой смешанная модель временного ряда? >• Какие Вы знаете методы проверки гипотезы о существовании тенденции?

План практических занятий по теме 1

Занятие 1

Тема: Обзор программного обеспечения по прогнозированию. Решение задач.

 

Занятие 2

Тема: Расчет описательных характеристик динамики социально - экономических процессов.

Решение задач по применению среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста (среднего темпа прироста) для описания и прогнозирования динамики социально-экономических процессов.

 

Занятие 3

Тема: Компоненты временного ряда и их особенности. Модели временных рядов (аддитивная, мультипликативная, смешанная). Решение задач.

 

Занятие 4

Тема: Метода проверки гипотезы о существовании тенденции. Решение задач.

 

Тема 2. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних

 

Алгоритмический подход к выделению тренда

 

При изучении данной темы следует сконцентрировать внимание на методах сглаживания временных рядов, понять их суть, разобраться в особенностях применения, преимуществах и недостатках, а также методах восстановления недостающих уровней ряда.

Интересным практическим использованием скользящих средних является их применение в техническом анализе товарных и финансовых рынков. Следует рассмотреть использование скользящих средних для создания осцилляторов в техническом анализе, а также остановиться на комплексном применении осцилляторов различных типов.

 

Сглаживание временных рядов

 

В данном разделе студенты знакомятся с методами сглаживания временных рядов с помощью простой и взвешенной скользящей средней, их использованием для фильтрации компонент временного ряда. Особое внимание уделяется отличию простых скользящих средних от взвешенных, выводу весовых коэффициентов для взвешенных скользящих средних.

Рассматривается влияние процедуры выделения тренда методом скользящих средних на остальные компоненты (эффект Слуцкого-Юла).

Также в рамках данной темы изучаются краевые эффекты и методы восстановления недостающих уровней временного ряда.

Примеры использования методов сглаживания временных рядов

 

В данном разделе рассматриваются различные примеры применения скользящих средних, в том числе в техническом анализе товарных и финансовых рынков; использование скользящих средних для создания осцилляторов в техническом анализе, а также комплексное использование осцилляторов различных типов.

 

Знания, умения, навыки по теме 2

Изучив тему 2, студент должен знать:

Метод простой скользящей средней.

Метод взвешенной скользящей средней.

Отличие метода простой скользящей средней от метода взвешенной скользящей средней.

Методы восстановления недостающих уровней ряда.

Вывод весовых коэффициентов при сглаживании ряда по полиномам второго и третьего порядка.

Влияние процедуры выделения тренда методом скользящих средних на остальные компоненты.

Изучив тему 2, студент должен уметь:

S Использовать скользящие средние для фильтрации компонент временного ряда; •S Применять скользящие средние в техническом анализе товарных и финансовых рынков;

•S Использовать статистические пакеты для реализации процедур скользящих средних.

 

Ссылки на учебный материал

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования. УПП, МЭСИ-М., 2004.

Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие. (Под ред. А. Г. Гранберга). М., «Финансы и статистика», 1990.

Экономико-математические методы и прикладные модели. (Под ред. В.В. Федосеева). М., «Юнити», 1999.

Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М., «Мир», 1976.

Боровиков В.П. , Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. М., «Финансы и статистика», 1999.

Кендэл М. Временные ряды. М., «Финансы и статистика», 1981.

Кильдишев Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М., «Статистика», 1973.

Лугачев М.И., Ляпунцов Ю.П. Методы социально-экономического прогнозирования. — М., Экономический факультет МГУ, ТЕИС,1999.

Скучалина Л. Н., Крутова Т. А. Организация и ведение базы данных временных рядов. Система показателей, методы определения, оценки прогнозирования информационных процессов. ГКС РФ, М., 1995.

Четыркин Е. Н. Статистические методы прогнозирования. М., «Статистика», 1975.

Френкель А. А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М., «Экономика», 1989.

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |