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.)