178426 (Прогнозирование и планирование в экономике), страница 4
Описание файла
Документ из архива "Прогнозирование и планирование в экономике", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "книги и методические указания", в предмете "экономика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "178426"
Текст 4 страницы из документа "178426"
a, b – параметры уравнения тренда, построенного на основе анализа тенденции исходного временного ряда.
α=2/n+1
n – число уровней динамического ряда
- рассчитывается экспоненциальные средние первого и второго порядка
St¹(y)=α*yt + (1-α) * S¹t-1(y)
St²(y)=α * St¹(y) + (1-α) * S²t-1(y)
yt – начальный уровень исходного динамического ряда.
S¹t-1(y) – расчетное значение соответствующее начальному уровню сглаживания (для первого расчета) и экспоненциальной средней первого порядка для предыдущих расчетов (в случае последующих вычислений)
S²t-1(y) – расчетное значение соответствующее начальным условиям сглаживания и экспоненциальной средней предыдущего расчета второго порядка.
-
осуществляется оценка коэф-тов исходного уравнения трнда с учетом экспоненциальных весов.
аэ = 2 * St¹(y) - St²(y)
вэ = /1- * (St¹(y) - St²(y))
-
определяются расчетные уровни сглаженного ряда
yt1 = аэ + вэt1
yt2 = аэ + вэt2 и т.д.
t1, t2… - это порядковый номер временного периода, соотв-щий рассматриваемому сглаженному уровню. Использование этих расчетов позволяет определять прогнозное значение показателей для разных уравнений тренда. При увеличении кол-ва параметров в исходном уравнении тренда увелич-ся кол-во расчетов для начальных условий сглаживания и определяемых экспоненциальных средних.
Тема: Прогнозирование по корреляционно-регрессионным моделям
-
Особенности прогнозирования по парным регрессионным моделям.
-
Многофакторное прогнозирование.
-
Прогнозирование по авторегрессионым моделям.
-
Методы исключения автокорреляции из рядов динамики.
1. Корреляционный анализ предполагает изучение взаимосвязи м/у двумя и более показателями. Различают след. виды связей:
-
функциональные
-
статистические
Функциональная связь имеет место, если изменения одних явлений вызывают вполне определенное изменение других. Такие связи выражаются уравнениями строго определенного вида.
Статистическая связь – это разновидность статистических связей, хар-ся тем, что изменение одного признака под воздействием др. признаков явл. общим случаем, хар-им среднюю колеблемость рассматриваемых показателей.
Уравнение, отражающее статистическую связь м/у показателями называется уравнением регрессии. Разработка этого ур-я явл. способом кол-го представления влияния фактора и нескольких факторов на исследуемый показатель. Парные корреляционно-регрессионные модели отражают взаимосвязь м/у исследуемым показателем у и одним фактором х. в общем виде: y=f(x) частные:
y=a±bx; y=a+b/x
у – исследуемый (прогн-мый) показатель
х – фактор, оказывающий влияние на исследуемый показатель.
Прогнозирование по парным КРМ² включает след. этапы:
- выбор независимой переменной существенно влияющий на исследуемый показатель. Существенность влияния фактора на исследуемый показатель опред-ся по коэффициенту парной корреляции.
r = n*Σy*x – Σy * Σx / √n * Σy² - Σy² * √n * Σx² - Σx²
Для прогнозов используются такие связи, в кот. коэф-т парной корреляции превышает 0,8
-
определяется форма уравнения регрессии
-
оцениваются параметры уравнения регрессии с использованием метода наименьших квадратов
∑y = a*n + b∑x
∑y*x = a∑x + b∑x²
y = a ± bx
-
рассчитываются прогнозные значения исследуемого показателя у путем подстановки в построенное КР уравнение значения фактора х определяемого для периода упреждения след. способами:
-
путем расчета прогнозного значения фактора по уравнению тренда вида x = f(t)
-
путем подстановки в КР модель планируемого (нормативного) значения фактора х на перспективу.
2. Сущность многофакторного прогнозирования состоит в расчете прогнозных значений исследуемого показателя по уравнению множественного КР анализа, построенного на основе изучения взаимосвязей м/у показателем у и несколькими факторами х1, х2, …, хn существенно влияющими на него. В общем виде: полином 1-й степени:
у = а1х1 + а2х2 + … + аnxn
Этапы многофакторного прогнозирования:
-
анализ динамики исследуемого показателя;
-
установление факторов влияющих на исследуемый показатель и отбор наиболее существенных. Отбор наиболее существенных факторов для включения в модель множественной корреляции может осуществляться след. способами:
а) на основе расчета парных коэф-тов корреляции м/у у и каждым из факторов. В модель включаются факторы с наибольшими показателями парного коэф-та корреляции.
б) на основе расчета частных коэф-тов корреляции, кот. предлагают изучения воздействия 1-го из факторов на показатель у при закреплении других на постоянном уровне.
в) на основе пошагового КР анализа. В этом случае в результате последовательного включения факторов в модель оцениваются показатели расчетного критерия Стьюдента коэф-т множественной корреляции, частные коэф-ты корреляции и коэф-ты детерминации.
Окончательный отбор факторов осущ-ся для случая с наилучшими хар-ми модели. Если м/у факторами модели сущ-ет тесная связь, то такие факторы одновременно включать в модель нельзя. |r|>0,6 в этом случае наблюдается явление мультиколениарности. Количество факторов включаемых в модель многофакторного прогнозирования д.б. в 5-6 раз меньше числа наблюдений.
- устанавливается форма связи м/у у и факторами х путем анализа различных коэф-тов статистической оценки, а именно: коэф-т множественной корреляции хар-ет тесноту связи м/у у и всеми факторами; коэф-т детерминации хар-ет долю изменения у обусловленную воздействием включенных в модель факторов; анализом F, T- критериев; анализом ошибки аппроксимации Е< 10-15% хар-ет соответствие выбранного уравнения регрессии реальным экономическим условиям.
-
осущ-ся качественно-логический и статистический анализ многофакторного уравнения
-
рассчитываются прогнозные значения показателя у на основе предварительной экстраполяции тенденции для факторов х.
Многофакторный анализ позволяет устанавливать тенденции изменения показателей и оценивать варианты воздействия факторов на исследуемый показатель в перспективе.
3. Прогнозирование по авторегрессионым моделям основывается на выявлении и изучении взаимосвязей м/у последовательными значениями одной и той же случайной величины. Это имеет место в тех случаях, когда изменения исследуемого показателя обусловлены не столько действием на него каких-либо факторов, сколько внутренними объективными причинами.
Авторегрессионая модель имеет след. вид:
Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 + … + anYt-n, где
А1, а2, an – параметры уравнения авторегрессии
Yt-1 – значение исследуемого показателя (t-1) уровня ряда, отнесена к t-му уровню.
Yt-2 – значение исслед-го к уровню t
n – порядок уравнения авторегрессии.
Параметры авторегрессионого уравнения вида Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 рассчитываются по системе уравнений след. вида:
Σ(Yt*Yt-1) = a1 * ΣYt-1² + a2 * ΣYt-1 * Yt-2
Σ(Yt * Yt-2) = a1 * ΣYt-1 * Yt-2 + a2 * Σyt-2²
Наличие или отсутствие авторегрессии (автокорреляции) в рядах динамики определяется по критерию Дарбина -Уотсона
d = 2 * (1 – Σγt * γt-1 / Σγt², .где
γt – это отклонение фактических уровней исходного динамического ряда от их расчетных величин
γt = yф – yр
Расчетные величины – это те, кот. получены из уравнения тренда
ур = а±bt
γt-1 – отклонение уф от ур (t-1)-го уровня ряда, отнесенные к уровню t/
N – число уровней ряда.
Если расчетный критерий Дарбина-Уотсона
d = 0, то имеет место сильная положительная автокорреляция
d = 4, то имеет место сильная отрицательная автокорреляция
d = 2, то автокорреляция в рядах динамики отсутствует.
0<=d<=4
Если рассчитанный критерий d не соответствует определенным уровням, то наличие автокорреляции определяется в зависимости от длины динамического ряда по разработанной таблице с нижним и верхним уровнем критерия. Если d
Причинами автокорреляции в динамических рядах м.б.:
-
неправильный выбор формы связи м/у переменными;
-
ошибки измерения исследуемых показателей, относящихся к разным уровням ряда;
-
в моделях корреляционно-регрессионного анализа не полный учет факторов, влияющих на у.
При прогнозировании по одиночным временным рядам наличие автокорреляции в исследуемом ряду уточняет прогнозные оценки. При прогнозировании по корреляционно-регрессионным моделям автокорреляция снижает точность и достоверность прогноза и является недопустимой, поэтому построение, анализ и использование в прогнозировании корреляционно-регрессионных зависимостей д. осущ-ся вместе с исключением явления автокорреляции из динамических рядов показателей у и х.
4. Для исключения автокорреляции из рядов динамики используют след. методы:
- Метод конечных разностей. В этом случае при использовании этого метода в качестве числовых величин, подлежащих обработке, выступают не исходные уровни динамических рядов, а разности последующего и предыдущего членов ряда к-го порядка, если связь м/у показателями у и х является линейной, то рассчитываются разности 1-го порядка, а уравнение парной корреляции имеет вид:
Δу = f(Δx) или Δу = а ± bΔx, где Δу = уt+1 – yi, где i – это номер уровня ряда
Δх = хi+1 – xi
Параметры а и b определяются по методу наименьших квадратов с соответственным преобразованием системы нормальных уравнений. Расчет прогнозных значений исследуемого показателя у осущ-ся на основе предварительного расчета его приращения в зависимости от предполагаемого изменения фактора х.
- Метод исключения тенденций основан на замене исходных уровней динамических рядов их отклонениями.
γt = yф – ур, где ур, хр явл. ур-ем тренда, εt = хф – хр
Простейшим способом прогнозирования по отклонениям явл. функция γt = t(εt) и ее частный случай – прямолинейная зависимость вида: γt = α * εt/
α – параметр уравнения, вычисляемый из соотношения след. вида:
∑γtεt = α∑εt²
Прогноз исследуемого показателя определяется на основе ожидаемого отклонения показателя у по заданному отклонению фактора х.
- Метод Фримна – Воу. Основан на включении времени в уравнение регрессии. При этом прогнозирующая функция имеет след. вид:
у = a + bx + ct
Параметры уравнения рассчитываются по системе нормальных уравнений след. вида:
Σy = a * n + bΣx + cΣt
Σy*x = a∑x + bΣx² + cΣxt
Σyt = a*Σt + b∑t + cΣt²
Прогнозное значение исследуемого показателя у рассчитывается по данному уравнению с предварительным прогнозом фактора х и соответствующей подстановкой параметра времени t.
Тема: Методология планирования
-
Принципы, методы и типы планирования.
-
Система планов экономической организации.
-
Содержание и особенности стратегического планирования.
-
Сущность и виды стратегий.
-
Сущность бизнес планирования и структура бизнес-плана.
-
Принципы планирования:
-системность;
- непрерывность;
-
гибкость;
-
точность и целенаправленность.
Точность – это в какой степени план д.б. конкретизирован, детализирован.
-
альтернативность и оптимальность
Методы планирования:
-
по аналогии;
-
эвристический – интуитивные знания, опыт, экспертные оценки;
-
с использованием математических моделей;
-
методы социально-экономического анализа;
-
балансовый;
-
нормативный;
-
программно-целевой: разработка плана с поиском способов решения, реализации.
Типы планирования:
-
В зависимости от временной ориентации идей планирования выделяют:
-
реактивное планирование (прошлый опыт);
-
преактивное планирование;
-
интерактивное планирование (творческие подходы к решению)
-
В зависимости от степени неопределенности различают:
-
детерминированное пл-е (действия в полностью определенной среде);
-
вероятностное (пл-е вне определенной ситуации).
-
В зависимости от горизонта планирования;
-
краткосрочные;
-
среднесрочные;
-
долгосрочные;
-
Планы классифицируются след. образом:
-
по периоду планирования:
а) перспективные;
б) текущие;
в) оперативно-календарные;
-
по реализуемым функциям:
а) план мк;
б) план производства;
в) план мн;
г) план развития
-
в зависимости от целей организации:
а) наступательные;
б) оборонительные (удержание позиций, предупреждение банкротства);
в) ликвидационный.
Способы представления планов:
-
ординарное представление;
-
планы-графики, используются при ведении взаимообусловленных работ;
-
сетевые графики;
-
циклограммы.
-
Стратегическое планирование предполагает разработку альтернативных вариантов будущего развития фирмы и связано с решением след. задач:
-
совершенствование управленческих функций;
-
развитие бизнеса;
-
привлечение инвестиций;
-
разработки и внедрения инноваций;
-
кадровой политики.
Процесс стратегического планирования состоит из след. этапов:
а) Установление миссии и целей.
б) Исследование внешней и внутренней среды;
в) стратегический анализ, предполагает сравнение целей и результатов в поведении фирмы в текущем периоде и на перспективу. В том числе конкурентный анализ.
г) формулировка стратегии;
д) конечный стратегический план включает:
-
миссию и цели фирмы;
-
стратегию организации;
-
политику действий фирмы.
Политика – это система ориентиров, устанавливающих способы решения задач и условия выполнения планов. Политика должна соответствовать след. принципам:
-
определенность;
-
стабильность и гибкость;
-
использование известных законов и фактов;
-
реалистичность руководства.
-
Понятие и виды стратегий
Стратегия – это качественно определенное направление развития на основе координации и распределения ресурсов, учета и адекватного реагирования на изменение факторов внешней среды с целью достижения конкурентных преимуществ в долгосрочной перспективе.
Виды стратегий:
-
Портфельная стратегия касается субъекта хозяйствования в целом и предполагает решение след. проблем:
-
привлечения инвестиций;
-
совершенствование инвестиционной деят-ти;
-
внедрение новых организационно-правовых структур хоз-я;
-
разработка и совершенствование структур управления и др.
Среди портфельных стратегий различают:
-
стратегии роста;
-
стратегии стабильности;
-
сокращения.
-
Деловая стратегия касается отдельных деловых единиц с целью решения основных проблем.
-
Функциональная стратегия разрабатывается для отдельных функциональных подразделений и структур.
Тема: Особенности прогнозирования цен и инфляции
-
Методы прогнозирования цен.
-
Прогнозирование инфляции.
-
Методы прогнозирования цен:
-
Метод экспертных оценок. Применяется при анализе и прогнозе товарных рынков. При оценке уровня кредитоспособности товара, при формировании системы свойств изделия и определения их значимости для потребителя. Опрос осущ-ся среди специалистов и среди покупателей.
-
Методы корреляционно-регрессионного анализа. Разновидностью кор-рег-й модели явл. изучение взаимосвязи му ценой реализации товара и разницей м/у спросом и предложением товара на рынке.
Расчеты прогнозной цены ведутся след. образом;
А) Формируются динамические ряды цены реализации товара, объемов спроса и предложения товаров;
Б) Ранжируются динамический ряд цен и динамический ряд отклонения предложения от спроса;
В) Определяется форма связи, рассчитываются параметры модели;
Г) Осущ-ся расчет прогнозных значений цены на основе анализа перспектив прогнозно-коммерческой деят-ти;
-
Методы моделирования наибольшее распространение получили:
А) Статистическая теория игр предполагает обоснование оптимальных решений по ценам в зависимости от ситуации на рынке. При этом рассматриваются варианты снижения цены, предполагаемая реакция на это покупателей и возможные цены реализации товаров у конкурентов. В результате решение игровой модели определяется наилучная стратегия фирмы в сфере ценообразования, обеспечивающая min потерь.
Б) линейное программирование, предполагает решение задач оптимизации с учетом заданных условий.
- Параметрическое прогнозирование цен. Основываются на анализе качественных зависимостей м/у ценами и основными потребительскими свойствами товара. Прогнозируемая цена опред-ся след. образом:
Ц = ∑Бi * Квi * Об, где
Бi – бальная оценка i-го параметра нового изделия
Квi – коэф-т весомости i-го параметра
Об – средняя оценка одного балла базового изделия.
Об = Цб / ∑Бiб* Квi
Цб – цена базового изделия
Бiб – бальная оценка i-го параметра базового изделия.
-
Прогнозирование цен на основе анализа эластичности товаров
Кэ = ∆с/с ׃ ∆ц/ц
-
Способы прогнозирования инфляции:
-
На основе индексов потребительских цен;
Ји = Јцt – Јцt-1 / Јцt-1 * 100%
Јцt – индексы цен в периоде t.
-
С учетом скрытой инфляции
Јц = Јц * Јд / Јто
Јд – индекс денежных доходов
Јто – индекс товарооборота
-
Корреляционно-регрессионный метод. В качестве факторов модели выступают:
А) изменения денежных доходов;
Б) изменения экспортных и импортных цен;
В) скорость денежного обращения;
Г) процентные ставки банков;
Д) объем валового внутреннего продукта.
Тема: Прогнозирование финансовых показателей
Анализ и прогноз фин-го показателя осущ-ся с целью:
-
Определение тенденции фин-го показателя и параметров;
-
Выявление факторов, влияющих на финансовые показатели с целью управления ими.
-
Расчет показателей и параметров на перспективу.
Методы прогнозирования финансовых показателей;
-
Нормативное прогн-е в основе прогнозных расчетов лежат нормативы по статьям расходов по технологическим процессам, видам изделий, по центрам ответ-ти, а также желаемые состояния одних параметров и прогнозирование на их основе др.
-
Методы анализа критического объема продаж.
-
Методы корреляционно-регрессионного анализа. Управление взаимосвязями финансовых показателей состоит в определении перспективной величины одного при изменении др. в соответствии с разработанной стратегией.
-
Авторегрессионые модели.
-
Моделирование предполагает построение прогнозной бухгалтерской отчетности, основная задача – формирование прогнозного баланса обеспечения его сводимости. При этом используются след. способы:
-
Метод процента от продаж. Предполагает прогнозирование отдельных статей фин-ой отчетности исходя из динамики объема реализации. Дает хорошие результаты, если фирма работает стабильно, произ-ые и коммерческие возможности используются полностью, рост объема продаж требует привлечения инвестиций.
-
Метод «пробки». Связан с прогнозированием отдельных статей баланса с обоснованием финансовых решений по изменению др. статей.
-
Прогнозирование отдельных статей отчетности исходя из их динамики и взаимосвязей. Прогноз финансовых показателей целесообразно представлять в вариантном и интервальном виде, что позволяет определять наилучшую стратегию управления финансами в краткосрочном и долгосрочном периодах при значительной степени неопределенности. Вариантное представление прогноза связано с использованием метода «анализа чувствительности прогноза» и основывается на определении пессимистических и оптимистических оценок разрабатываемого сценария. В основе расчетов лежат темпы изменения объемов продаж, хар-ер изменения издержек, варианты и величины обновления активов, результаты проводимой кредитной политики и т.д. Представление фин-ых показателей в интервальном виде связано с расчетом доверительной зоны прогнозных значений показателей ликвидности, рентабельности, платежеспособности и др., а также структуры финансирования и объема инвестирования средств.
Тема: Прогнозные модели внешнеэкономической деят-ти
Прогнозирование и планирование внешнеэк-кой деят-ти осущ-ся с целью выбора наиболее эффективных вариантов организации экспорта и импорта, определения емкости внутреннего и внешних рынков развития межгосударственного кооперирования и специализации. При пр-и и пл-и внешней торговли определяются динамика и структура экспорта и импорта, спрос и предложение на отдельные товары и торговые группы на конкретном рынке, динамика и уровень цен, внутренние издержки на товары, вовлекаемые в межгос-й оборот. Наибольшее распространение пр. внешнеэк-й деят-ти получили след. способы:
Многофакторные модели. В таких моделях в кач-ве у выступают:
-
общие показатели экспорта и импорта;
-
показатели внешн. торговли на уровне отрасли;
-
объем продаж конкретных товаров.
В качестве факторов модели выступают:
-
при прогнозировании экспорта:
-
экспортные возможности экспортера, т.е. величина ВВП и объем НД, показатели объема пр-ва;
-
спрос на экспортную продукцию;
-
показатели к/сп-ти продукции. уровень качества товара;
-
показатели эффективности экспорта. Это отношение выручки от экспорта к затратам, если >1, то экспорт выгоден;
-
показатель курса валют, соотн-е валют влияет на экспорт и импорт;
-
расстояние м/у странами, показатель Тимбергена:
у = а0 * х1ª * х2ª * х3ª
х1 – ВВП экспортируемый;
х2 – ВВП импортируемый;
х3 – расстояние м/у странами.
-
при прогнозировании импорта: В качестве х м. выступать:
-
потребность страны, отрасли в импортных товарах;
-
эф-ть импорта;
-
курс валют;
-
соотн-е мировых и внутренних цен на товары;
-
показатели доступности и эффективности кредитования.
50