Geum.ru

Ю. А. Новоселов социально-экономическое прогнозирование учебное пособие

Вид материалаУчебное пособие

Содержание


Вопросы для самопроверки
Техника выполнения расчетов при прогнозировании
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


При испытании моделей рекомендуется использовать следующие варианты:

- прогнозирование по моделям, параметры которых определены по динамическим рядам различной длины - 12, 24, 36, 48 месяцев;

- прогнозирование по различным типам моделей - линейной, параболы, гиперболы и т.д.;

- прогнозирование по однофакторным моделям, но по различным факторам, например, прогнозировать объем оборота розничной торговли в зависимости не только от объемов промышленного производства, но и от уровня инфляции, доходов населения, уровня цен, курса доллара и т.д.

Понятно, что вариантов моделей может быть чрезвычайно много, и по каждому из них целесообразно испытать различные типы моделей при разной длине динамического ряда.

После многократных испытаний выбирается наилучшая модель и по ней проводится прогнозирование на перспективу. Следует помнить, что прогноз может быть неудачным даже по “хорошей” модели, тем более трудно ждать хороших результатов по “плохой” модели.

Метод прогнозирования по однофакторным динамическим регрессионным моделям, построенным на основе двух взаимосвязанных рядов динамики, удобен тем, что он достаточно наглядно отображает реальные экономические взаимоотношения, прост и понятен, исходная информация доступна для пользователя. Метод во многих случаях дает более точные прогнозы по сравнению с использованием уравнений трендов.

Но есть и недостатки в этом методе. Во-первых, если связи между динамическими рядами неустойчивы или невозможно предвидеть их изменения, то прогноз по однофакторным динамическим моделям может дать ошибочные результаты. Используя однофакторные динамические модели, всегда надо помнить, что чаще всего тесная связь между зависимой и независимой переменными объясняется их совместным развитием во времени.

Для повышения надежности прогнозов можно предложить прием, многократно использованный автором в решении реальных задач: рекомендуется рассчитать прогноз одного и того же показателя по моделям с различными факторами и затем вычислить среднее арифметическое значение по всем прогнозам. Усреднение прогнозных оценок может оказаться точнее, чем прогноз по каждой из однофакторных моделей, и лучше прогноза с использованием многофакторных моделей.

Таким образом, прогнозирование по однофакторным динамическим регрессионным моделям должно обязательно сопровождаться квалифицированным экономическим анализом. Если при использовании для прогнозирования уравнения тренда исследователь определяет лишь тип модели и длину динамического ряда в период истории, то применение факторных динамических моделей предъявляет новые требования: пользователь должен не только решить, какими будут длина динамического ряда и тип модели, но и выбрать наилучший фактор, который обеспечивает адекватный прогноз, и спрогнозировать значения независимых переменных Xi в предстоящем периоде. Однако надо учитывать, что в процессе прогнозирования этого фактора возможно появление новых ошибок

Вопросы для самопроверки


1. Что такое однофакторная динамическая модель?

2. Какие связи - причинно-следственные или статистические - используются при прогнозировании по регрессионным моделям?

3. Как исследовать тесноту связи, зависимости между признаками?

4. Назовите основные этапы процесса прогнозирования по однофакторным динамическим моделям.

5. Что такое лаг?

6. Как определить значение независимой переменной (фактора) в прогнозируемом периоде?

7. Какие варианты моделей можно испытать с помощью ретроспективных расчетов?

8. Как можно повысить надежность прогнозов по однофакторным динамическим моделям?


Техника выполнения расчетов при прогнозировании

по однофакторным динамическим моделям


Прогнозирование по однофакторным динамическим моделям при использовании программы EXCEL почти не отличается от процедур при прогнозировании по уравнениям трендов. Также используется “мастер функций” - “коррел”, “мастер функций” - “отрезок”, “мастер функций” - “наклон”.

Но техника расчетов по найденному уравнению регрессии при выполнении ретроспективных расчетов, когда испытываются различные модели, проводится немного по-другому.

Необходимо поставить курсор в ячейку, соответствующую первому месяцу прогнозируемого периода (январь следующего года), и ввести формулу = a + b*xi , где a - абсолютный адрес ячейки, в которой показано значение отрезка (или величина отрезка в виде числа), b - абсолютный адрес ячейки, где указано значение наклона (или величина наклона в виде числа), xi - относительный адрес ячейки, где указано значение фактора в январе прогнозируемого года. Для облегчения расчетов целесообразно сформировать электронную таблицу в программе EXCEL, в которой будут указаны значения Y и X в предшествующем и прогнозируемом периодах и будущие результаты прогнозирования, как это сделано в таблице 3.3.

Таблица 3.3

Исходная информация и результаты ретроспективных расчетов
по прогнозированию объемов оборота розничной торговли
в зависимости от объемов промышленного производства


Месяцы
Предшествующий

период
Прогнозный период
Ошибка прогноза,

%

Произ-водство, X
Оборот розничной торговли, Y
Произ-водство, Xi
Оборот розничной торговли, факт
Оборот розничной торговли,

расчет

1
2
3
4
5
6
7

Январь
186,8
189
557,3
522
374,7
-28%

Февраль
247,5
190
655
586
423,9
-28%

Март
267,2
229
700,7
632
446,9
-29%

Апрель
274,8
206
755,4
732
474,5
-35%

Май
226,8
217
712,9
549
453,1
-17%

Июнь
267,1
235
802,7
636
498,3
-22%

Июль
254,4
257
828
581
511,1
-12%

Август
303,7
253
916,7
562
555,8
-1%

Сентябрь
343,5
302
965
607
580,1
-4%

Октябрь
447,7
233
1103
815
649,6
-20%

Ноябрь
478,5
352
1026
893
610,8
-32%

Декабрь
572,7
414
1200
977
698,5
-29%

За год









8092
6277
-22%