Економічне прогнозування
Методическое пособие - Экономика
Другие методички по предмету Экономика
алогічно приводиться до лінійного виду логістична функція , яка при заміні на z у логарифмах набуває такого ж вигляду: lgz = lga + tlgb. Параметри приведених до лінійного виду функцій, як і параметри поліномів, можна оцінити методом найменших квадратів.
Отже, клас моделей динаміки досить широкий, і вони описують різні процеси розвитку. Вибір типу моделі у конкретному дослідженні ґрунтується передусім на теоретичному аналізі специфіки процесу, його внутрішньої структури, взаємозвязків з іншими процесами. Ha основі такого аналізу в загальних рисах визначається характер динаміки (рівномірний, рівноприскорений, з насиченням тощо) та окреслюється коло функцій, здатних апроксимувати цей процес. Серйозною підмогою при виборі конкретної моделі слугують формальні методи. Скажімо, для поліномів це аналіз послідовних різниць. Рівність різниць р-го порядку розглядається як симптом того, що процес описується поліномом р-го порядку. Якщо приблизно однакові різниці 1-го порядку , використовують лінійний тренд, якщо однакові різниці 2-го порядку параболу і т. д. Певні складнощі можуть виникнути при виборі експоненти. Адже S-подібна крива до точки перегину описує експоненційний тренд, а сама точка перегину може бути за межами динамічного ряду. Отже, якщо межа насичення теоретично можлива і процес у майбутньому може згасати або існують певні обмеження для процесу (правові, матеріальних ресурсів, виробничих потужностей тощо), то перевага віддається S-подібній кривій.
Оскільки первинним рядам динаміки властива значна варіація рівнів yt то аналіз послідовних різниць більш коректно проводити на основі рядів ковзних середніх. У табл.2.2 наведено основні характеристики такого аналізу (апріорні тести), за якими визначається конкретний тип моделі повного циклу.
Таблица 2.2
ХарактеристикаВластивості характеристикТип трендової моделіПриблизно однаковіПоліном 1-го ступеняЛінійно змінюютьсяПоліном 2-го ступеняПриблизно однаковіЕкспонентаЛінійно змінюютьсяМодифікована експонентаЛінійно змінюютьсяЛогістична криваЛінійно змінюютьсяКрива Гомперца
При зворотному напрямку тенденції різниці розраховуються, починаючи з кінця. За наявності відємних різниць логарифмування неможливе, тому необхідно збільшити інтервал згладжування ковзних середніх.
Типи моделей взаємозвязку
Усі явища навколишнього світу взаємоповязані й взаємозумовлені. У складному переплетенні всеохоплюючого взаємозвязку будь-яке з них є наслідком дії певної множини причин і водночас причиною інших явищ.
Логічний зміст і практичну значущість статистичних моделей взаємозвязку слід розглядати саме в площині співвідношення причинності і звязків, що вимірюються статистичними методами. Суть причинності полягає в породженні одного явища іншим. Причина активна основа, що примушує інше явище змінюватися. Сама по собі причина не визначає наслідку. Останній залежить і від умов, у яких діє причина. Через нерозрізненість причин і умов при моделюванні вони обєднуються в одне поняття фактор, а наслідок розглядається як результат дії факторів. Отже, в рамках моделі досліджується детермінованість результату факторами.
Методологічні проблеми побудови моделей взаємозвязку можна обєднати в дві групи:
- формування ознакової множини моделі, себто визначення кількості факторів та їх числових еквівалентів;
- модельна специфікація вибір функціонального виду моделі, ідентифікація та оцінювання параметрів.
При формуванні ознакової множини моделі різноманітні прояви причинно-наслідкових звязків доцільно представляти візуально у вигляді спеціальних конструкцій графів звязку, елементами яких е вершини та орієнтовані ребра (дуги). Вершини графа відповідають ознакам, а дуги показують відношення між ознаками. На рис. 2.1 ілюструється граф звязку чотирьох ознак. За дугами графа можна простежити систему відношень між ними: х впливає на у прямо, безпосередньо, z прямо та опосередковано двома шляхами: та . У такій логічній конструкції ознака у є результатом, а х, z і факторами, що визначають результат.
Граф відображує теоретично обґрунтовану систему відношень між ознаками. Кожна ланка цієї системи розглядається як окрема гіпотеза, що підлягає перевірці в подальшому аналізі на усіх етапах побудови моделі. Основна мета моделей взаємозвязку - виявити і кількісно виміряти вплив факторів на результат. Очевидно, щоб визначити ефект впливу і-го фактора, необхідно елімінувати (усунути) вплив інших факторів, умовно зафіксувавши їх шляхом відповідних розрахунків на одному і тому ж рівні.
На етапі модельної специфікації враховується характер звязку та особливості наявної інформації. За своїм характером звязки поділяються на стохастичні, різновидом яких є кореляційні звязки, та жорстко детерміновані (функціональні). Перші відображують стохастичний характер причинно-наслідкових відношень, Другі - адитивні чи мультиплікативні звязки між елементами розрахункових формул показників. Відповідно вибирається функціональна форма моделі: кореляційні звязки описуються переважно регресійними моделями, функціональні - балансовими або індексними. У моделях, що описують функціональні звязки, ступінь вільності при формуванні ознакової множини обмежена, маневрувати можна лише кількістю факторів, укрупнюючи ї?/p>