Прогнозирование многомерных временных рядов

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 применения 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 динамизаРуководство по изучению дисциплины uyivi 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 27 и 28 вопросы 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 радов и прогнозирование», 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 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. 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 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.

Анализ временных рядов и прогнозирование

• 24. Кривые роста как метод прогнозирования социально-экономических явлений. Кривая роста Гомперца. Кривая 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.
• 30. Модели сезонных колебаний. Гармоники Фурье.
• 200

Практикум

(Подготовлено д.э.н., профессором Садовниковой Н.А.)