Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" методы социально-экономического прогнозирования

Вид материала

Содержание

Подобный материал:

1 2 3

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Тихоокеанский государственный университет

Утверждаю

Проректор по учебной работе

______________ С.В. Шалобанов

“_____” ________________200_ г.

Программа дисциплины

по кафедре "Экономическая кибернетика"

МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Утверждена научно-методическим советом университета для направлений подготовки (специальностей) в области экономики и управления

Специальность: 080116.65 «Математические методы в экономике»

Хабаровск 2007 г.

Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного технического университета.

Программу составил (и)

	Порошина Л.А.	Старший преподаватель, кафедра «Экономическая кибернетика»


	Ф.И.О. автора (ов)	Ученая степень, звание, кафедра

Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры протокол № ______ от «____»__________________ 200_г
Завкафедрой__________«__»______ 200_г			________________
Подпись дата			Ф.И.О.

Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию протокол № ______ от «____»_____________ 200_г
Председатель УМК _______«__»_______ 200_г				_________________
Подпись дата				Ф.И.О.

Директор института _______«__»_______ 200_г	__________________
(декан факультета) Подпись дата	Ф.И.О.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧА ДИСЦИПЛИНЫ

Реалии нынешнего этапа развития российской государственности выдвигают в число первоочередных задачу перехода к стабильному, предсказуемому и эффективному развитию экономики страны, что в свою очередь не возможно без специальных знаний в области методологии, методики и технологии составления научно-обоснованных макро- и микроэкономических прогнозов социально-экономического развития. Масштаб стоящих перед российским бизнесом проблем, а также качественный уровень развития современного научно-технического потенциала требует соответствующей теоретической и практической подготовки специалистов в области экономико-математического моделирования. Прогнозная информация, с одной стороны, необходима как основа планирования деятельности любого социально-экономического объекта, а с другой стороны - как предварительная оценка последствий принимаемых решений с целью их оптимизации. Отсюда ясна важность данной дисциплины для формирования специалиста в области математических методов и исследования операций в экономике.

В этой связи цель дисциплины "Методы социально-экономического прогнозирования" - вооружить студентов специальности "Математические методы в экономике" - 080116.65 знаниями общих закономерностей составления научных прогнозов развития социально-экономических объектов; познакомить их с максимально широким инструментарием выработки прогнозов развития социально-экономических объектов, а также методиками его использования в практике прогнозирования; выработать в процессе обучения у студентов навыки грамотного использования аппарата математического моделирования посредством применения передовых информационных технологий.

Задачи курса: изучение методологических основ прогнозирования, а также приемов и методов прогнозирования экономических процессов.

Дисциплина «Методы социально-экономического прогнозирования» опирается на материал учебных дисциплин: «Математический анализ», «Теория вероятности и математическая статистика», «Экономическое моделирование», «Математические методы исследования операций», «Эконометрика» и других дисциплин. В соответствии с Государственным образовательным стандартом она является дисциплиной специализации по специальности «Математические методы в экономике» и полностью соответствует по содержанию его требованиям.

Дисциплина «Методы социально-экономического прогнозирования» в соответствии с учебным планом специальности 80116.65 читается на VIII семестре очной формы обучения студентов. Преподавание дисциплины базируется на использовании лекций, практических и лабораторных занятий. Основная цель практических и лабораторных занятий - углубленное изучение проблем, затронутых в лекционном курсе, и отработка навыков в применении изучаемых методов и процедур прогнозирования с использованием современного программного обеспечения персональных компьютеров.

Помимо аудиторных занятий, предусматривается значительный объем самостоятельной работы студентов по изучению теоретических и практических вопросов, в частности, предполагается закрепление полученных знаний в ходе выполнения домашних заданий.

Изучение данной дисциплины предполагает постоянное использование в учебном процессе средств вычислительной техники и современного программного обеспечения. В качестве базового информационно-программного инструментария предлагается воспользоваться продуктами Excel, StatGraphics, Statistica. В ходе освоения дисциплины студенты могут ознакомиться и с дополнительными программными средами, например, Matlab (Statistics Toolbox, GARCH Toolbox), Mathcad, SPSS, Eviews и др., а также специальными оптимизационными и модулями математических пакетов Matlab (Optimization Toolbox), Mathcad, Mathematica и др.

Изучение дисциплины заканчивается написанием и защитой курсовой работы и сдачей итогового экзамена.

ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Студент должен знать:

- место, роль и возможности прогнозирования в современной экономической науке и практике;

- особенности методов прогнозирования;

- собирать и проводить статистическую обработку экономической информации с целью выявления основных характеристик числовой совокупности;

- основные понятия прогнозирования;

- методы и особенности прогнозирования социально-экономических процессов.

Студент должен уметь:

- осуществлять спецификацию исходной информации с целью её дальнейшего использования при прогнозе;

- обоснованно применять методы прогнозирования на практике;

- оценивать параметры прогностических моделей;

- использовать основные приемы и правила моделирования временных рядов для получения прогнозов;

- применять основные методы эконометрического прогнозирования.

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Таблица 1. Объем дисциплины и виды учебной работы

Наименование	По учебным планам (УП)
Наименование	с максимальной трудоёмкостью	с минимальной трудоёмкостью
Общая трудоёмкость дисциплины по ГОС по УП	221
Изучается в семестрах	8
Вид итогового контроля по семестрам зачёт экзамен курсовой проект (КП) курсовая работа (КР) расчётно-графическая работа (РГР) реферат (РФ) домашние задания (ДЗ)	8 8
Аудиторные занятия по семестрам Всего лекции (Л) лабораторные занятия (ЛР) практические занятия (ПЗ)
	102
	34 34 34
Самостоятельная работа Общий объем часов (С₂) В т.ч. на подготовку к лекциям на подготовку к лабораторным занятиям на подготовку к практическим занятиям на выполнение КР на выполнение РГР на написание РФ на выполнение ДЗ
	119 34 17 17 51

4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий и работ

Таблица 2. Разделы дисциплины и виды занятий и работ

№	Раздел дисциплины	Л	ЛР	ПЗ	С2
1	Общеметодологические проблемы социально-экономического прогнозирования систем	6		2	4
2	Фактографические методы прогнозирования развития систем.	22	32	28	32
3	Интуитивно-логические методы и процедуры прогнозирования.	6	2	4	32

Содержание разделов дисциплин

4.2.1. Общеметодологические проблемы социально-экономического прогнозирования систем

Тема 1. Понятийный аппарат дисциплины и объекты социально-экономического прогнозирования.

Понятие "прогноз" в системе понятий науки об управлении. "Прогноз" и "план". Место прогноза в процессе управления. Понятие “развитие”.

Объекты социально-экономического прогнозирования и их особенности. Экономическое развитие как объект прогнозирования. Особенности развития социально-экономических объектов: эволюционный и революционный подходы.

Задачи и основные функции социально-экономического прогнозирования развития систем.

Источники прогнозной информации. Количественные и качественные аспекты оценки исходных данных.

Шкалы измерений и методы измерений объектов социально-экономического прогнозирования.

Общие параметры социально-экономических прогнозов.

Процедура составления прогноза.

Характеристики качества прогноза, методы его оценки.

Тема 2. Классификация прогнозов и методов прогнозирования.

Типология прогнозов. Классификация социально-экономических прогнозов по целям и периоду упреждения. Нормативные и поисковые прогнозы. Прогнозы на основе фактографической и экспертной информации.

Базовые методы прогнозирования развития и их классификация. Комбинированные методы составления прогнозов. Понятие об адаптивном прогнозировании.

Тема 3. Организация прогнозных исследований.

Принципы построения прогнозирующих систем.

Социально-экономическое прогнозирование в системе государственного индикативного планирования экономики. Система показателей социально-экономического развития страны.

Прогнозирование в системе бизнес - управления. Соотношение прогнозирования с целями, методами и функциями управления.

Прогнозирование как отрасль коммерческой деятельности.

4.2.2. Фактографические методы прогнозирования развития систем

Тема 4. Методы анализа временных рядов и факторные статистические модели прогнозирования.

Сущность и условия применения методов прогнозирования на основе экономико-статистических методов и моделей.

Методы выявления тенденций во временных рядах. Проверка статистических гипотез. Сглаживание.

Прогнозная экстраполяция: метод наименьших квадратов, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного моделирования.

Авторегрессионные модели. Лаговые модели.

Линейные (регрессионные) модели. Методы оценки параметров линейной регрессии. Оценка точности прогноза на основе регрессионной модели. Оценка тесноты связи между переменными в регрессионной модели. Оценка параметров наиболее употребительных нелинейных трендов и факторных статистических моделей.

Выделение сезонных и циклических составляющих временного ряда. Методы выявления сезонных составляющих.

Уточнение спецификации статистической модели.

Прогнозирование на основе эконометрических моделей.

Метод группового учета аргумента.

Тема 5. Адаптивные методы прогнозирования.

Цели адаптивного моделирования. Виды механизмов адаптации систем.

Показатели качества адаптации.

Методы и модели адаптации.

Моделирование на нейронных сетях.

Тема 6. Методы и модели макроэкономического прогнозирования.

Задачи и объекты макроэкономического прогнозирования. Показатели экономического роста, деловой активности, инфляции и безработицы.

Среднесрочное прогнозирование на основе предельно агрегированных моделей экономического роста. Виды типовых кривых экономического роста. Построение моделей экономического роста. Восстановление лага капитальных вложений.

Поисковое и нормативное прогнозирование.

Прогнозирование на основе межотраслевых моделей. Методы оценки прогнозных значений коэффициентов прямых затрат.

Среднесрочное прогнозирование на основе эконометрических моделей.

Краткосрочное прогнозирование на основе экономических барометров и индексов.

Проблемы долгосрочного макроэкономического прогнозирования.

4.2.3. Интуитивно-логические методы и процедуры прогнозирования.

Тема 7. Статические имитационные модели прогнозирования.

Признаки ситуаций, требующих применения статических имитационных моделей прогнозирования. Целенаправленность поведения социально-экономического объекта и оптимизационный характер статической имитационной модели.

Методика построения и использования оптимизационной имитационной модели. Частные и результирующий критерии оптимальности.

Структура и элементы статической имитационной модели планирования на промышленном предприятии.

Задача восстановления критерия оптимальности социально-экономического объекта по принятым решениям.

Прогнозирование поведения объекта с использованием статической имитационной модели.

Прогнозирование отклика объекта на изменение экзогенных факторов.

Тема 8. Экспертные методы прогнозирования.

Признаки ситуаций, требующих применения экспертных методов прогнозирования социально-экономического развития. Основные понятия экспертного оценивания. Основы методики экспертного прогнозирования.

Индивидуальная и групповая экспертиза.

Варианты включения экспертных оценок в методы прогнозирования. Виды экспертных оценок (непосредственная оценка, выбор единственной альтернативы, парные сравнения, ранжирование). Количественные методы, используемые при организации экспертизы. Методы и модели оценка компетентности экспертов.

Задачи и методы оценки согласованности мнений экспертов.

Методы обработки экспертной информации. Регрессия на порядковых переменных.

Тема 9. Метод сценарных исследований.

Сценарный метод прогнозирования. Цели построения сценариев. Система и фазы разработки сценария. Разработка состава моделей сценарного пространства. Роль формальных методов в построении сценария.

Тема 10. Метод анализа иерархий.

Система синтеза приоритетов развития систем. Методика анализа «стоимость – эффективность». Методы распределения ресурсов.

Тема 11. Комплексные методы прогнозирования.

Общая характеристика комплексных методов прогнозирования путей развития социально-экономической системы.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ

Таблица 3. Практические занятия

№	№ раздела дисциплины	Наименование тем
1	1	Общеметодологические проблемы социально-экономического прогнозирования систем
2	2	Построение прогнозов на основе регрессионных моделей
3	2	Предварительный анализ рядов динамики (сглаживание рядов динамики, проверка на анамальность и однородность уровней временного ряда, оценка наличия тренда)
4	2	Наивные модели прогнозирования
5	2	Применение многофакторных моделей прогнозирования
6	2	Трендовые модели прогнозирования
7	2	Прогнозирование на основе методов усреднения
8	2	Прогнозирование на основе методов сглаживания динамических рядов
9	2	Прогнозирование спроса и предложения
10	2	Прогнозирование экономического роста на основе модели Кобба-Дугласа. Оценка типа экономического роста на основе () анализа
11	2	Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений
12	2	Векторная авторегрессия
13	2	Нестационарные ARMA модели
14	2	Прогнозирование с помощью моделей одновременных уравнений. Идентификация моделей. Алгоритмы прогнозирования
15	2	Прогнозирование с использованием балансовых моделей
16	3	Метод имитационного моделирования. Метод Дельфи
17	3	Метод мозгового штурма. Метод сценарных исследований. Метод морфологического анализа

Краткие характеристики практических занятий

Общеметодологические проблемы социально-экономического прогнозирования систем.

Задание. Семинар на тему «Место и роль социально-экономического прогнозирования в экономическом анализе».

Время выполнения заданий: 2 часа.

Построение прогнозов на основе регрессионных моделей.

Задание. Построение точечных прогнозов.

Исполнение. Решение задач.

Оценка. Формирует навыки использования регрессионных моделей в прогнозировании.

Время выполнения задания: 2 часа.

Предварительный анализ рядов динамики.

Задание. Проверка уровней ряда динамики на анамальность. Оценка наличия тренда и сезонности.

Исполнение. Решение задач.

Оценка. Формирует навыки использования регрессионных моделей в прогнозировании.

Время выполнения задания: 2 часа.

Наивные модели прогнозирования.

Задание. Построение прогнозов и оценка их надежности при условии ограниченной информации.

Исполнение. Решение задач.

Оценка. Формирует навыки использования простейших методов прогнозирования.

Время выполнения задания: 2 часа.

Применение многофакторных моделей прогнозирования.

Задание. Построение многомерной регрессионной модели.

Исполнение. Решение задач.

Оценка. Формирует типологию множественной регрессии, способы оценки значимости модели и возможность использования моделей для прогнозирования экономических процессов.

Время выполнения задания: 2 часа.

Трендовые модели прогнозирования.

Задание. Построение тренд-модели.

Исполнение: Решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о практическом использовании трендовых моделей.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование на основе методов усреднения.

Задание. Прогнозирование на основе простых средних, скользящих средних, двойных скользящих средних.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о возможностях использования рассмотренных методов на практике.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование на основе методов сглаживания динамических рядов.

Задание. Прогнозирование на основе модели экспоненциального сглаживания, модели Брауна, модели Хольта, модели Винтерса, модели Тейла-Вейджа.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о возможностях использования рассмотренных моделей на практике.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование спроса и предложения.

Задание. Прогнозирование на основе данных динамического ряда спроса и предложения.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о использовании методов статистического прогнозирования на практике.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование экономического роста на основе модели Кобба-Дугласа. Оценка типа экономического роста на основе (

) анализа.

Задание. Построение производственной функуии.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о использовании методов статистического прогнозирования на практике.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений.

Задание. Построение модели ARMA, учитывающие наличие сезонности.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления об использовании ARMA-модели.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Векторная авторегрессия.

Задание. Анализ временных рядов. Построение моделей векторной авторегрессии.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о векторных авторегрессиях.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Нестационарные ARMA модели.

Задание. Прогнозирование на базе ARIMA-моделей.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления об ARIMA-моделях.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование с помощью моделей одновременных уравнений.

Задание. Модели одновременных уравнений.

Исполнение: Решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о рассмотренных моделях.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование с использованием балансовых моделей.

Задание. Прогнозирование конечного продукта с использованием модели Леонтьева.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления о балансовом методе.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Метод имитационного моделирования. Метод Дельфи.

Задание. Прогнозирование качественных показателей с использованием интуитивных методов прогнозирования.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления об экспертных методах прогнозирования.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Метод мозгового штурма. Метод сценарных исследований. Метод морфологического анализа.

Задание. Прогнозирование качественных показателей с использованием интуитивных методов прогнозирования. Оценка качества прогнозов.

Исполнение: решение задачи. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Формирует необходимые представления об экспертных методах прогнозирования.

Время выполнения заданий: 2 часа.

6 Лабораторный практикум

Таблица 3 –Лабораторный практикум

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторной работы
1	2	Прогнозирование с учетом сезонной составляющей
2	2	Прогнозирование на основе наивных методов и методов средних
3	2	Адаптивные методы прогнозирования
4	2	Модели стационарных временных рядов
5	2	Модели нестационарных временных рядов
6	3	Метод Дельфи

Краткие характеристики лабораторных работ

Прогнозирование с учетом сезонной составляющей.

Задание. Построить точечный и интервальный прогноз на основе мультипликативной модели, аддитивной модели и модели Винторса.

Исполнение: выполнение индивидуального задания с использованием Excel. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Практическая реализация теоретических методов прогнозирования.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Прогнозирование на основе наивных методов и методов средних.

Задание. Построить точечный прогноз на основе наивных моделей и методов средних.

Исполнение: выполнение индивидуального задания с использованием Excel. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Практическая реализация теоретических методов прогнозирования.

Время выполнения заданий: 2 часа.

Адаптивные методы прогнозирования.

Задание. Построение прогнозов на основе методов экспоненциального сглаживания, моделей Брауна и Хольта.

Исполнение: выполнение индивидуального задания с использованием ППП Statistica 6.0 и Statgraphics. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Практическая реализация теоретических методов прогнозирования.

Время выполнения заданий: 4 часа.

Модели стационарных временных рядов.

Задание. Прогнозирование на базе моделей авторегресси р-порядка, модели скользящего среднего порядка q и авторегрессионных моделей со скользящими средними в остатках.

Исполнение: выполнение индивидуального задания с использованием ППП Statistica 6.0 и Statgraphics. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Практическая реализация теоретических методов прогнозирования.

Время выполнения заданий: 8 часов.

Модели нестационарных временных рядов.

Задание. Прогнозирование на базе моделей авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего и ARIMA-моделей.

Исполнение: выполнение индивидуального задания с использованием ППП Statistica 6.0 и Statgraphics. Интерпретация результатов решения.

Оценка. Практическая реализация теоретических методов прогнозирования.

Время выполнения заданий: 6 часов.

Метод Дельфи.

Задание. Прогнозирование качественных показателей с использованием интуитивных методов прогнозирования.

Исполнение: выполнение индивидуального задания.

Оценка. Формирует необходимые представления об экспертных методах прогнозирования.

Время выполнения заданий: 2 часа.

7 ТЕМАТИКА КУРСОВОЙ РАБОТЫ

Изучение дисциплины заканчивается написанием и защитой курсовой работы. При этом тема курсовой работы формируется индивидуально, согласуясь с руководителем работы. Примерные направления исследований в рамках индивидуальной курсовой работы представлены ниже.

ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИХ
РАБОТ СТУДЕНТОВ

( в рамках выполнения индивидуальной курсовой работы )

Построение экономико-статистических прогнозов на основе коротких временных рядов.
Основные задачи и методы прогнозирования поведения индивидуальных потребителей.
Анализ существующих методик построения экономических барометров.
Проблема оценки доверительного интервала прогноза на основе эконометрической модели.
Теоретико-игровые методы в дескриптивном прогнозировании.
Прогнозирование валового регионального продукта на основе эконометрических моделей.
Прогноз основных показателей конъюнктуры фондового рынка.
Моделирование и использование в прогнозировании макроэкономических инвестиционных функций.
Прогноз численности родившихся (уровня смертности) с использованием фактографических методов.
Моделирование и использование в прогнозировании корпоративных инвестиционных функций.
Прогнозирование численности экономически активного населения с использованием методов прогнозной экстраполяции.
Прогноз краткосрочного развития рынка выбранного финансового инструмента.

8 КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ СТУДЕНТА

8.1. Входной контроль

Входной контроль осуществляется в форме контрольного задания по разделам дисциплины базового курса «Эконометрика».

8.2. Тематика текущего контроля

Текущий контроль знаний осуществляется в процессе выполнения практических заданий и лабораторных работ путём индивидуального и группового опроса, собеседования и тестового контроля. Результаты текущего контроля знаний учитываются при промежуточной аттестации.

8.3. Выходной контроль

Выходной контроль осуществляется в форме экзамена по дисциплине и защиты курсовой работы.

Итоговый контроль знаний – экзамен.

Примерный набор тестов на экзамен:

Вариант 1

1. Экспертные методы прогнозирования.

Blog

Программа дисциплины по кафедре "Экономическая кибернетика" методы социально-экономического прогнозирования

Содержание

Ученая степень, звание, кафедра