Заключение. В предложенном учебном пособии рассмотрена методология комплексной оценки и анализа реальных социально-экономических явлений и процессов

В предложенном учебном пособии рассмотрена методология комплексной оценки и анализа реальных социально-экономических явлений и процессов, представленных одномерными и многомерными временными рядами, в разрезе выявления, характеристики и моделирования тенденции и методов ее прогнозирования с учетом особенностей и специфики применяемых методов и изучаемого объекта исследования.

Статистическая методология анализа временных рядов и прогнозирования находит широкое применение во многих областях знаний как на макро-, так и на микроуровнях экономического развития, оценке эффективности, финансового состояния и финансовой устойчивости, деловой активности сегментов различных рынков и организационно-правовых структур.

Наиболее эффективным и целесообразным является широкое использование прикладного программного обеспечения при решении задач исследования конкретных социально-экономических явлений и процессов, что существенно ускоряет проведение расчетов. В этой связи распространены следующие программные продукты, такие как стандартные пакеты прикладных программ STATISTIKA, ОЛИМП, SPSS, STATGRAPHICS и другие.

Руководство
по изучению дисциплины

(подготовлено д.э.н. профессором Садовниковой Н.А.)

1. Цели, задачи изучения дисциплины
и сферы профессионального применения

Современный этап социально-экономического развития страны выдвигает на первый план задачу оценки состояния и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих, организационно-правовых и производственно-хозяйственных решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования и взаимодействия как в границах внутренней, так и внешней среды. В этой связи возрастает роль методологии статистического оценивания состояния, основных тенденций и перспектив развития субъектов рыночных отношений – организационно-правовых структур вне зависимости от отраслевой принадлежности, форм собственности и внутренней структурной градации, то есть возрастает роль анализа числовой информации, представленной в формах статистической, бухгалтерской и других видах отчетности и прогнозирования числовых параметров деятельности фирм, коммерческских банков, страховых компаний, различных сегментов финансового и других рынков с целью определения перспектив их развития и путей принятия наиболее эффективных решений и направлений дальнейшей деятельности.

Дисциплина «Анализ временных рядов и прогнозирование» включает в себя комплексную методологию статистического анализа, моделирования и прогнозирования динамической информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов. В курсе нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования статистико-математических методов изучения и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.

Преподавание дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование» строится исходя из требуемого уровня базовой подготовки экономистов по различным специальностям. Конечной целью изучения дисциплины является формирование у будущих специалистов глубоких теоретических знаний методологии и методики анализа временных рядов, статистического моделирования и прогнозирования, и практических навыков по экономико-статистическому анализу состояния и прогнозирования конкретных социально-экономических явлений и процессов на основе построения адекватных, и в достаточной степени аппроксимирующих реальные явления и процессы прогностических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования на макро- и микро-уровнях.

Роль и место дисциплины в профессиональной подготовке экономистов-статистиков определяется ее значительностью в изучении студентами специальных дисциплин. Поэтому, для успешного овладения ею требуется предварительное изучение таких дисциплин как «Теория статистики», «Экономическая информатика и вычислительная техника» и других дисциплин.

В ходе изучения дисциплины ставятся задачи научить студентов:

· методологии анализа временных рядов и прогнозирования;

· осуществлять постановку задачи при разработке статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь сложных социально-экономических явлений и процессов, и на их основе строить модели прогноза, оценивать их качество, точность и надежность;

· изучать самостоятельно научную и учебно-методическую литературу по анализу временных рядов и прогнозированию и уметь составлять критические обзоры опубликованных работ;

· использовать в своей деятельности современные статистико-математические методы и модели для анализа и прогнозирования конкретных социально-экономических явлений и процессов.

Полученные знания являются неотъемлемой составляющей образования современного высококвалифицированного экономиста-аналитика, статистика, маркетолога, менеджера.

Сфера профессионального применения полученных знаний обширна:

— моделирование и прогнозирование технико-экономических показателей отрасли, фирмы, предприятия;

— моделирование и прогнозирование рынка жилья;

— моделирование мотивов поведения потребителей;

— анализ и прогнозирование товарной структуры рынка;

— анализ, моделирование и прогнозирование сегментов рынка;

— анализ, моделирование и прогнозирование межфирменной структуры рынка;

— анализ и прогнозирование рекламы в системе маркетинговых коммуникаций;

— моделирование и прогнозирование в системе управления производством;

— внутрифирменное прогнозирование;

— прогнозирование потребности и управления персоналом;

— анализ и прогнозирование внешней и внутренней предпринимательской среды;

— анализ и прогнозирование систем имущественного, подотраслей личного и государственного социального страхования;

— анализ, моделирование и прогнозирование показателей деятельности, финансовой устойчивости и деловой активности сегментов фондового рынка, рынка ценных бумаг, биржевых структур;

— прогнозирование в социологии;

— прогнозирование в экологии.

2. Необходимый объем знаний для изучения
данной дисциплины

Для успешного изучения данной дисциплины студент должен:

Знать:

· существующие статистико-математические методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании показателей, представленных временными рядами;

· основные принципы статистического моделирования и прогнозирования;

· границы возможностей, предпосылки и область применения статистико-математических методов при построении статистических моделей прогноза и обеспеченность их программными средствами;

· методику сбора и анализа статистической информации, необходимой для разработки экономико-статистических моделей;

· основные проблемы и направления совершенствования методологии статистического моделирования и прогнозирования в стране и за рубежом.

Уметь:

· осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей структуры, взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений и процессов и на их основе разработку ретроспективных и перспективных прогностических моделей, производить оценку их качества, точности и надежности;

· проводить комплексный экономико-статистический анализ и прогнозировать конкретные социально-экономические явления и процессы с использованием статистических пакетов прикладных программ.

Иметь представление:

· о направлениях развития статистико-математических методов и моделей прогнозирования социально-экономических явлений и процессов;

· о возможных областях применения статистико-матема-тических методов и моделей при исследовании деловой активности и эффективности функционирования субъектов рыночной экономики.