По методам различают статистическое прогнозирование прогнозы, основанные на экспертных оценках, и комбинированные. Методы статистического прогнозирования используют экстраполяцию, интерполяцию, регрессионные, корреляционные и другие математические модели и т. д. В настоящее время наибольшее развитие получил метод экстраполяции. Он состоит в определении количественных и качественных показателей развития в будущем периоде на основе закономерностей, имеющих место в предшествующем периоде. Для этого на графике плавно продолжается кривая изменений значений анализируемого направления развития в текущем периоде до границ времени прогнозируемого периода. В случае колебаний показателей за рассматриваемый промежуток времени производится соответствующая корректировка динамического ряда. [c.89]
Чем удачнее подобрана модель, тем точнее она отражает характерные черты анализируемого процесса, тем достовернее полученные результаты. К построению моделей подходят по-разному, с использованием методов математического программирования (линейное, динамическое, выпуклое, стохастическое), сетевого и матричного планирования, математической статистики (дисперсионный и регрессионный анализы, группировка совокупностей по статистическим критериям) и т.д. [c.268]
Задача подготовки данных, необходимых в качестве исходных для решения оптимизационных задач. Например, для нахождения оптимальной структуры производства в районе на перспективу исходная информация должна включать показатели производительности на предприятиях разных отраслей и форм собственности. В свою очередь, эти показатели могут быть получены на основе корреляционно-регрессионной модели либо на основании тренда динамического ряда (а тренд - это тоже уравнение регрессии). [c.237]
В оценке и анализе развития товарооборота используются различные методы исследования динамических процессов построение динамических рядов (в натуральных и стоимостных единицах), расчет показателей динамики (базисных и цепных темпов роста и прироста, абсолютных приростов), построение трендовых регрессионных моделей динамики, индексный метод. [c.171]
Рассмотрим регрессионную модель временного (динамического) ряда. [c.167]
Предикативные модели - это модели предсказательного, прогностического характера, которые используются для прогнозирования доходов предприятия и его будущего финансового состояния. Наиболее распространенными из них являются расчет точки критического объема продаж (см. раздел 3.5), построение прогностических финансовых отчетов (см. раздел 2.5.6), модели динамического анализа (жестко детерминированные факторные модели и регрессионные модели - см. разделы 2.6.2 и 2.8.2), модели ситуационного анализа (см. раздел 2.5.8). В указанных разделах нашего пособия будут рассмотрены некоторые теоретические и практические аспекты применения подобных моделей. [c.38]
Отсутствие автокорреляции остаточных величин обеспечивает состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии. Особенно актуально соблюдение данной предпосылки МНК при построении регрессионных моделей по рядам динамики, где ввиду наличия тенденции последующие уровни динамического ряда, как правило, зависят от своих предыдущих уровней. О специфике исследования остаточных величин по регрессионным моделям по временным рядам (см. п. 6.4). [c.168]
Для обработки отобранных данных применяют экономико-математические модели, в том числе построенные на сравнении показателей динамических рядов изменений норм и отклонений от них, сопоставлении взвешенных параметров базового и нового продуктов или технологического процесса, последовательном отборе результатов контрольных исследований, ранговой корреляции, регрессионном анализе, футурологических расчетах экономического риска и других зависимостях. Использование этих моделей при ФСА обеспечивает возможность выбора наиболее оптимальных вариантов хозяйственных решений по тактическим и стратегическим вопросам планирования и управления. [c.170]
Экстраполирование — продолжение в будущее тенденций процессов, отражаемых в виде динамических рядов их показателей, на основе разработанных моделей регрессионного типа. Методы экстраполяции применяются обычно в случаях, когда информация о прошлом имеется в достаточном количестве и выявлены устойчивые тенденции. Этот вариант основан на гипотезе о сохранении в будущем сложившихся ранее тенденций. Такой подход к прогнозированию носит название генетический и предполагает использование эконометрических моделей. [c.194]
Динамические ряды факторов Dk в общем случае статистически тесно взаимосвязаны (в частности, в результате содержания тренда). При разработке пассивных прогнозов данным обстоятельством можно пренебречь и тогда не потребуется ортогонализации факторного комплекса. Для составления подобных моделей разработан метод интегрального регрессионного анализа [20]. [c.178]
Среди стохастических моделей наибольшее распространение получили линейные модели, реализуемые в рамках а) простого динамического анализа б) многофакторного регрессионного анализа в) анализа с помощью авторегрессионных зависимостей. [c.132]
Эконометрические модели представляют собой системы регрессионных многофакторных зависимостей и балансовых уравнений (тождеств). Их параметры устанавливаются статистически на основе временных рядов или выборочных данных. Введение переменных с временным запаздыванием или параметра времени придает эконометрической модели динамический характер. [c.407]
Рассматривается моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов, моделирование систем массового обслуживания, методы и модели корреляционно-регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов экономических показателей. Приводятся оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами, линейное, динамическое, параметрическое и целочисленное программирование, а также транспортные задачи линейного программирования, теория игр и принятие решений. [c.2]
Выделяют также [Ковалев, Волкова, с.с.36-38] а) дескриптивные модели (модели описательного характера, используемые для оценки финансового состояния предприятия - построение системы отчетных балансов, построение финансовой отчетности в различных аналитических разрезах, вертикальный и горизонтальный анализ, анализ аналитических коэффициентов, аналитические записки к отчетности) б) предикативные модели (модели предсказательного, прогностического характера - расчет точек безубыточности, построение прогностических финансовых отчетов и модели динамического анализа, факторные и регрессионные модели, модели ситуационного анализа) и в) нормативные модели (когда фактические результаты сравниваются с ожидаемыми, рассчитанными исходя из установленных нормативов). [c.10]
По мнению ряда авторов, в зависимости от целей анализа различают следующие экономико-математические модели а) при детерминированных связях - логарифмирование, долевое участие, дифференцирование б) в стохастических связях - корреляционно-регрессионный метод, линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, теория графов и др. [c.14]
При построении регрессионных моделей динамических рядов необходимо учитывать и то, что результативный и факторный признаки изменяются не синхронно, а с некоторым временным лагом. Чтобы учесть это обстоятельство при прогнозировании результатов деятельности, применяют регрессионные модели с распределенным лагом, которые позволяют установить, как быстро реагирует исследуемый результативный показатель на изменение соответствующего фактора. Механизм данной модели основан на смещении исходной информации по факторному признаку на 1,2,..., я периодов динамического ряда относительно значений результативного признака, в результате чего устанавливается, через какой период времени проявляется воздействие данного фактора на исследуемый показатель. Поэтому регрессионные модели с распределенным лагом обеспечивают более точный прогноз развития событий. [c.247]
Предлагаемый нами метод прогнозирования себестоимости основан на разработке регрессионных многофакторных моделей прогноза по динамическим рядам на примере себестоимости 1 т нефти и попутного газа в украинской нефтедобывающей промышленности за 1956—1970гг. и влияющих на нее факторов. При этом возникают [c.69]
Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель — дискретного выбора, —непрерывной длительности выживания), —логит-иодель, —пробит-модель, —тобит-модель., 4. По временному и пространственному признаку Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с "бесконечным временем" Статическая модель Точечная модель [c.404]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]
Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика. Методология маркетингового анализа использует следующие статистические методы абсолютные, средние, относительные величины, динамические ряды и ряды распределения, группировки, индексы, вариационный и дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный и многомерный анализ, графический метод, трендовые модели, методы экспертных оценок. Эконометрика в маркетинге представлена методами линейного и нелинейного моделирования, а также динамического программирования, моделями, базирующимися на теории массового обслуживания (теория очередей) и теории принятия решений (теория риска), имитационными моделями. Самостоятельное значение придается логистическим моделям управления г отоками товаров и денег и оптимизации товарных запасов. В маркетинговом анализе широко используются квалиметрические методы, а также методы социометрии. Стратегические матрицы (решетки), используемые в маркетинговом планировании для целей разработки оптимальной стратегии, могут найти применение и в маркетинговом анализе - для определения рейтинга фирмы и ее позиции на рынке, для прогноза риска и т.п. Немаловажное значение придается также неформальному описательному и качественному анализу, сценариям развития и т.п. [c.100]
Нормировка MSE устраняет зависимость от динамического разброса данных и учитывает волатильность внутри базы данных. Оценка качества работы сети будет дана в сравнении с результатами регрессии и модели ARIMA. Оба этих метода будут вкратце изложены. Регрессионная модель была построена с использованием только 45 наблюдений из обучающего множества [c.102]
Специалисты Банка Англии, признанного лидера в области аналитики центральных банков, в соответствии с описанными критериями разделяют все множество моделей на пять групп модели ядра модели опережающего (forward-looking) поведения модели векторной авторегрессии регрессионные модели одного уравнения и модели динамической оптимизации. [c.200]
Следующий пример носит комплексный характер, отражающий наряду с динамической сутью рассматриваемой регрессионной модели другие важные аспекты регрессионного анализа. В нем прослеживаются возможные направления совершенствования модели, обсуждавшиеся в предыдущих главах. Поэтому при его приведении доста- [c.298]
Более того, при наличии коинтеграционной связи между DS-рядами имеется возможность построения комбинации краткосрочной и долгосрочной динамических регрессионных моделей в форме так называемой модели коррекции ошибок, что открывает возможность построения на основании подобранной модели как краткосрочных, так и долгосрочных прогнозов. [c.116]
Иначе, по мнению М. Десая, обстоит дело с этой проблемой в экономической истории. Как правило, первоначальная количественная информация, которой обладает историк, не всегда достаточна даже для того, чтобы построить достоверные регрессионные уравнения. Производная же информация получается из моделей, определенность которых как раз и надо установить. Что касается теоретических концепций, то они, будучи разработанными для изучения стационарной экономики, очень часто не могут дать правильный ответ на вопросы, встающие перед историком, который главным образом занимается изучением динамических, меняющихся во времени экономических процессов. [c.315]