Понятие и классификация экономико-статистических моделей и прогнозов

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 11Следующая ⇒

Статистическое описание развития экономических процессов за определенный период времени осуществляется с помощью временных рядов.

Временной ряд − это последовательность измерений в определенные моменты времени. Анализ временных рядов включает широкий спектр разведочных процедур и исследовательских методов, которые ставят две основные цели: определение природы временного ряда и прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда по настоящим и прошлым значениям). Обе эти цели требуют, чтобы модель ряда была идентифицирована и более или менее формально описана.

Модель – это образец, искусственно созданный объект, который сходен с исследуемым объектом. Модель строится на основе системы алгебраических уравнений и неравенств, которые помогают выявить свойства и закономерности развития экономических процессов в целях эффективного управления ими. Процесс конструирования модели называется моделированием.

Наиболее важные его этапы – формализация, квалификация модели, а также идентификация и оценивание параметров модели.

Под идентификацией модели понимается выбор переменных модели, также параметров ее уравнений и неравенств с последующим их оцениванием на основе фактических данных, полученных в результате наблюдения и эксперимента. Параметры среды подразделяются на параметры среды, управляющих воздействий и внутреннего состояния объекта.

Оценка параметров модели может рассматриваться двояко: как определение численных значений существенных признаков модели и как количественное значение оцененных параметров.

Экономико-статистические модели социально-экономических явлений и процессов подразделяются: модели структуры, модели взаимосвязи и модели динамики.

Модели структуры обычно выражаются рядами, мерами сходства и кривыми распределения.

Модели взаимосвязи осуществляются на основе уравнения регрессии. Моделирование динамики представляется в виде функции времени на основе трендовых моделей.

Прогнозы на основе статистических моделей носят предварительный, вероятностный характер.

Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных состояний и сроков достижения этого состояния. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.

В зависимости от масштабности объекта прогнозирования экономические прогнозы могут охватывать все уровни: от микроуровня (предприятия, организации и т.д.), макроуровня ( экономическое развитие в масштабе региона или страны) до глобального уровня (в мировом масштабе).

Важной характеристикой является время упреждения прогноза – отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз.

По времени упреждения экономические прогнозы делятся:

- на оперативные (от одного месяца);

- краткосрочные ( от одного, нескольких месяцев до года);

- среднесрочные ( от1 года до 5 лет);

- долгосрочные (более 5 лет).

Прогнозирование экономических явлений и процессов включает в себя следующие этапы:

- постановка задачи и сбор необходимой информации;

- первичная обработка исходных данных;

- определение круга возможных моделей прогнозирования;

- оценка параметров моделей;

- исследование качества выбранных моделей, адекватности их реальному процессу. Выбор лучшей из моделей;

- построение прогноза;

- содержательный анализ полученных результатов.

1.2. Компоненты временных рядов

Динамика рядов экономических показателей складывается их четырех компонентов:

- тенденции, характеризующей долговременную основную закономерность развития исследуемого явления;

- периодическая компонента, связанная с влиянием сезонности развития изучаемого явления;

- циклическую компоненту, характеризующую циклические колебания, свойственные любому воспроизводству;

- случайную компоненту как результаты влияния множества случайных факторов.

Под тенденцией понимают некоторое общее направления развития, долговременную эволюцию. Тенденция, которая аналитически выражается в виде некоторой функции времени, называется трендом.

Тренд − это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временного ряда. Это систематическая составляющая долговременного действия.

Уровни временного ряда описываются уравнением вида

где − систематическая составляющая, характеризующая основную тенденцию явления во времени;

− случайная составляющая.

Во временных рядах наблюдается тенденция трех видов:

1) среднего уровня;

2) дисперсии;

3) автокорреляции.

Тенденция среднего уровня аналитически выражается в виде функции , вокруг которой варьируют фактические значения изучаемого явления.

Тенденция дисперсии – это изменение отклонений эмпирических значений временного ряда от значений, вычисленных по уровню тренда.

Тенденция автокорреляции – это тенденция изменения связи между отдельными уровнями временного ряда.

Периодические колебания в динамическом ряду, которые не превышают одного года, называют сезонными. Причиной их возникновения чаще всего являются природно-климатические условия.

При наличии большого периода колебания считается, что во временных рядах имеет место циклическая составляющая. В качестве примера можно привести циклы деловой активности, исследованные Кондратьевым, демографические, инвестиционные и другие.

При удалении из временного ряда тренда и периодических составляющих остается нерегулярная компонента.

В практике анализа временных рядов выделяют два вида факторов, формирующих нерегулярную компоненту:

- факторы резкого, внезапного воздействия (катастрофические колебания) вызывают более значительные отклонения. Примерами могут служить стихийные бедствия, эпидемии, война, кризис;

- текущие факторы, которые вызывают случайные колебания, являются результатом действия большого числа побочных причин. Влияние каждого из текущих факторов незначительно, но ощущается их суммарное воздействие.

Различают следующие виды моделей временных рядов:

- аддитивная модель представляет сумму соответствующих компонент:

;

- мультипликативная модель состоит из произведения компонент:

;

- модель смешанного типа:

где − уровни временного ряда;

− трендовая компонента;

− сезонная компонента;

− циклическая компонента;

− случайная компонента.

Основная задача экономического исследования отдельного временного ряда – выявление и придание количественного выражения каждой из перечисленной выше компонент с тем, чтобы использовать полученную информацию для прогнозирования будущих значений ряда или построение моделей взаимосвязи двух или более временных рядов.

Контрольные вопросы к разделу 1

1. Дайте определение временного ряда.

2. Какие виды временных рядов вызнаете? Приведите примеры.

3. Охарактеризуйте компоненты временного ряда.

4. Что понимается под трендом временного ряда?

5. Что представляет собой модель временного ряда?

6. Чем определяется выбор типа модели?

7. Что такое мультипликативная (аддитивная) модель временного ряда?

⇐ Предыдущая 123 4 5 6 7 8 9 10 Следующая ⇒