В.В. Давнис, В.И. Тинякова
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Учебное пособие для слушателей магистерских программ
Изд-во
УДК 338.27:51
ББК 65.23
Д 13
Рецензенты:
Леденёва Т.М.,д-р техн. наук, проф. каф. математических методов исследования операций Воронежского государственного университета;
Попова Е.В., д-рэкон. наук, проф., зав. кафедройинформационных систем Кубанского государственного аграрного университета.
Д 13 Давнис В.В. Эконометрические методы прогнозирования: учебное пособие для слушателей магистерских программ / В.В. Давнис, В.И. Тинякова. – Воронеж: Изд-во???, 2009. –??? с.
ISBN
Основная цель учебного пособия – методическая поддержка практики проведения перспективных расчетов. Его отличительной особенностью является содержательная постановка решаемых прогнозных задач. Ориентация на выполнение расчетов в MS Excel и STATISTICA обеспечивает более глубокое понимание алгоритмов построения прогнозных моделей. Для закрепления теоретического материала в пособии приводится тест, содержащий вопросы по всему курсу.
|
|
Издание ориентировано на слушателей магистерских программ, преподавателей экономических вузов. Оно представляет интерес для студентов, осуществляющих прогнозные расчеты при написании курсовых и выпускных квалификационных работ.
УДК 338.27:51
ББК 65.23
ISBN
© Давнис В.В., 2009
© Тинякова В.И., 2009
О Г Л А В Л Е Н И Е
Введение…………………………………………………………... | ||||
1. | ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ……. | |||
1.1. | Сущность экономического прогнозирования……………. | |||
1.2. | Типология прогнозов……………………………………… | |||
1.3. | Этапы прогнозирования…………………………………… | |||
2. | ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ…………………. | |||
2.1. | Сущность экстраполяции …………………………………. | |||
2.2. | Типы роста и трендовые модели………………………….. | |||
2.3. | Метод наименьших квадратов …………………………… | |||
2.4. | Адекватность. Критерий Дарбина – Уотсона……………. | |||
2.5. | Критерии точности прогнозных расчетов……………….. | |||
3. | РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ…………………. | |||
3.1. | Множественная регрессия………………………………. | |||
3.1.1. | Основные понятия регрессионного анализа…… | |||
3.1.2. | Общий вид модели множественной регрессии… | |||
3.1.3. | Метод наименьших квадратов в матричной форме……………………………….. | |||
3.1.4. | Парная регрессия как частный случай множественной……………………………………. | |||
3.1.5. | Мультиколлинеарность факторов……………….. | |||
3.1.6. | Применение регрессионных моделей в прогнозных расчетах……………………………. | |||
3.2. | Обобщенный регрессионный анализ………………….. | |||
3.2.1. | Обобщенная схема МНК…………………………. | |||
3.2.2. | Метод взвешенных наименьших квадратов…….. | |||
3.2.3. | Стандартные ошибки и их корректировка………. | |||
3.2.4. | Тесты на гетероскедастичность…………………. | |||
3.3. | Регрессионные модели с автокоррелированными остатками………………….. | |||
3.3.1. | Общая схема метода наименьших квадратов в случае автокорреляции первого порядка……… | |||
3.3.2. | Методы тестирования на автокорреляцию……… | |||
3.3.3. | Методы оценивания параметра в моделях с автокоррелированными остатками…………… | |||
3.3.4. | Прогнозные расчеты при автокоррелированных остатках……………… | |||
3.4. | Регрессионные модели с лаговыми переменными………………………………. | |||
3.4.1. | Общий вид моделей с лагами в независимых переменных………………………. | |||
3.4.2. | Метод Койка………………………………………. | |||
3.4.3. | Распределенные лаги Алмон……………………... | |||
4. | АВТОРЕГРЕССИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ИХ МОДЕЛИ…………………………………………………... | |||
4.1. | Стационарность…………………………………………… | |||
4.2. | Модель авторегрессии……………………………………. | |||
4.3. | Понятие интеграции………………………………………. | |||
4.4. | Модели скользящей средней……………………………… | |||
4.5. | Авторегрессионные модели скользящей средней………. | |||
4.6. | Авторегрессионные интегрированные модели скользящей средней……………………………………….. | |||
4.7. | Коэффициент автокорреляции и проверка его значимости………………………………….. | |||
4.8. | Определение порядка моделей ARMA …………………. | |||
4.9. | Построение моделей ARIMA …………………………….. | |||
4.10. | Проверка адекватности моделей ARMA ………………… | |||
4.11. | Оценка точности прогнозных расчетов по моделям ARIMA ……………………………………….. | |||
5. | АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ………. | |||
5.1. | Специфика адаптивного моделирования экономических процессов………………………………… | |||
5.2. | Полиномиальные модели…………………………………. | |||
5.3. | Рекуррентный метод наименьших квадратов…………… | |||
5.4. | Многофакторные адаптивные модели……………………. | |||
5.5. | Адаптивные многошаговые модели……………………… | |||
5.6. | Выбор начальных значений и оптимальная настройка параметров адаптации………………………… | |||
6. | ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ……… | |||
6.1. | Моделирование периодических колебаний……………… | |||
6.2. | Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда……………………………………………. | |||
6.3. | Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных……………………… | |||
6.4. | Адаптивные модели сезонных явлений………………….. | |||
ТЕСТ……………………………………………………………….. | ||||
КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ…………………………… | ||||
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ……………………………. | ||||
ПРИЛОЖЕНИЯ…………………………………………………….. |
ПРЕДИСЛОВИЕ
|
|
Особое внимание к проблемам прогнозирования российская экономическая наука проявила после некоторого переосмысления новых условий хозяйствования. Пришло понимание того, что только прогноз как вероятностное представление о перспективах изучаемого объекта в будущем позволяет менеджерам разных уровней увидеть основные ориентиры происходящих перемен. Это дает им возможность принимать обоснованные решения, поскольку любое управленческое решение, в конечном счете, является своеобразной реакцией на прогнозное представление о будущем управляемого объекта. Кроме того, благодаря прогнозам менеджеры получают возможность своевременно оценить опасность рисков и угроз, а, следовательно, принять упреждающие меры и избежать «шок будущего».
|
|
В настоящее время круг задач прогнозирования существенно расширился как на макро-, так и микроуровне. На макроуровне прогноз стал средством определения основных характеристик, приоритетов и направлений государственной экономической и социальной политики. Более того, в современных условиях на федеральном и региональном уровнях прогнозные разработки стали доминировать над плановыми. Об этом, в частности, свидетельствует Федеральный Закон «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20 июля 1995 года, в котором конституционно закрепляется необходимость в научной разработке прогнозов. Фактически он ориентирует на усиление прогностической направленности всех аналитических документов, разрабатываемых властными структурами.
Логическим следствием усиления роли прогнозирования в решении задач современного управления явилось повышение требований к подготовке соответствующих специалистов. Обязательным элементом учебных программ становятся курсы, предусматривающие углубленное изучение основ количественного обоснования управленческих решений. Условия неопределенности и риска, в которых разрабатываются и реализуются эти решения, возводят методы прогнозирования в ранг наиболее важных методов обоснования.
В данном учебном пособии излагаются современные подходы к применению аппарата эконометрического моделирования в задачах экономического прогнозирования. Оно состоит из следующих самостоятельных блоков: краткий конспект лекций; примеры прогнозных расчетов и комментарии к ним; компьютерный практикум, включающий как решенные типовые задачи, так и задания для самостоятельной работы; вопросы для контрольного тестирования по всему курсу. Охватывая таким образом все этапы учебного процесса, данное пособие предоставляет возможность максимально индивидуализировать процесс обучения, управляя процессом усвоения знаний.
|
|
Подготовка высококвалифицированного специалиста невозможна без обучения его навыкам компьютерного моделирования и проведения вычислительных экспериментов с прогнозными моделями. Учебное пособие как раз и ориентировано на выработку и закрепление этих навыков. В него включены практические задания по всем теоретическим разделам. Чтобы облегчить понимание и ускорить овладение учебным материалом, в начале каждой темы приведено подробное решение типового задания с содержательной интерпретацией результатов моделирования. Навыки, полученные при решении типового задания, закрепляются в процессе самостоятельной работы над выполнением контрольного задания.
Все типовые задачи решены средствами табличного процессора Excel, а выполнение некоторых из них продублировано с использованием системы STATISTICA. Смысл такого подхода в том, что он развивает умение проводить сложные экономические расчеты, столь необходимое современному специалисту для того, чтобы быть вполне конкурентоспособным на рынке труда.