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]
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]
В период опытно-конструкторских разработок в прогнозах используются экспертные оценки, анализ патентной информации, экстраполяция, динамический межотраслевой баланс, сетевые модели. Эти же методы с добавлением эконометрического, имитационного моделирования применяются на стадиях прогнозирования [c.158]
В последнее время широко применяются динамические модели для описания и предварительного процессов развития. Это, естественно, не исключает использование статических и эконометрических динамических рядов. Весьма популярным является и основанный на экспертных оценках метод сцена] оценки структурируются и увязываются в форме сценария. [c.112]
Предлагаемая модель анализа и прогнозирования энергопотребления в регионе относится к классу эконометрических и состоит из регрессивных уравнений и тождеств. Она позволяет проводить расчеты на каждый год прогнозного периода и формировать различные варианты тенденций энергопотребления, т.е. обладает динамическими свойствами. [c.200]
В эконометрическом анализе динамические модели используются достаточно широко. Это вполне естественно, так как во многих случаях воздействия одних экономических факторов на другие осуществляется не мгновенно, а с некоторым временным запаздыванием - лагом. [c.277]
Под прогнозом в данном случае понимается оценка будущих значений показателя, полученная на основе некоторой обладающей наилучшими статистическими свойствами модели. Более подробно о моделировании временных рядов можно прочитать, например, в книгах Энтов P.M., Дробышевский, В.П. Носко С.М., Юдин А.Д. (2001), Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП P.M.Энтов, В.П.Носко, А.Д.Юдин, П.А.Кадочников, С.С.Пономаренко (2002), Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко (2003), Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий, Москва, ИЭПП [c.41]
Динамика социальной сферы порождается множеством внешних воздействий и сложными зависимостями внутри самой сферы. Все это затрудняет синтез динамической модели социальной сферы. Многочисленные разработки на основе статических эконометрических зависимостей социальной сферы практически не раскрывают динамику ее показателей в будущем и тем более не дают прогнозы темпов их изменения в результате различных воздействий. [c.210]
Среди различных ARX моделей, в эконометрических исследованиях широкое применение нашли динамические модели (модели с авторегрессионно распределенными запаздываниями -ADL) [c.61]
При анализе этого ряда на наличие единичного корня с использованием критериев Дики - Фуллера и Филлипса - Перрона (см. [Эконометрический анализ динамических рядов. .. (2001)]) гипотеза единичного корня не была отвергнута, что может быть связано с неудачным выбором альтернативных гипотез. График ряда позволяет предположить, что более подходящей может оказаться модель с изломом тренда в конце 1998 - начале 1999 г., связанным с финансово-экономическим кризисом 1998 года. [c.163]
См., например, Энтов P.M., Дробышевский, В.П. Носко С.М., Юдин А.Д., Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП, 2001 P.M.Энтов, В.П.Носко, А.Д.Юдин, П.А.Кадочников, С.С.Пономаренко, Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей, Москва, ИЭПП, 2002 В. Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко, Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий, Москва, ИЭПП, 2003. [c.1]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
Основные теоремы экономической динамики, изложенные в конце 40-х годов, послужили базой для более сложных моделей роста (Дж. Робинсон, Н.Каддор, У.Ростоу и др. [48, с. 79— 97]). Теория циклов развивается в монографии Э.Хансена Экономические циклы и национальный доход (1951 г.)[20]. К сожалению, Россия была изолирована от этого пласта науки, в который внесли свой вклад такие выдающиеся ученые, как В. Леонтьев и П. Самуэльсон (лауреаты Нобелевской премии в области экономики) — взаимосвязь экономических переменных и построение эконометрических моделей Шпитгоф Ф., Р. Харрод — роль динамических факторов Р.Ф.Кан, Дж. М. Кейнс — мультипликатор инвестиций и функции потребления, и другие ученые, исследовавшие различные аспекты циклического развития. [c.79]
Чтобы обосновать свое мнение, специалисты по прогнозированию опираются на разнообразные источники информации и методы прогнозирования. К примеру, прогнозы макроэкономического и отраслевого масштаба порой требуют применения эконометрических моделей, в которых учитывается взаимодействие многих экономических переменных. В других случаях специалист может использовать статистические модели для анализа и прогнозирования динамических рядов. Прогнозы спроса будут отчасти опираться на прогнозы состояния макроэкономической среды они также могут основываться на формальных моделях, которые специалисты по маркетингу разработали для предсказания поведения потребителей, или на последних опросах потребителей, которые оказались в распоряжении менеджеров компании3. [c.773]
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]
Как следует из рис. 19.10, в добавление к функции общего финансового моделирования, система способна прогнозировать объемы продаж, выполнять анализ во времени и эконометрическое моделирование. Опытные пользователи могут использовать преимущества пакета для прогнозирования продаж, процентных ставок, цены производственных факторов и других важных параметров. SIMPLAN позволяет задавать изменение проектируемых моделей во времени. К динамическим характеристикам относятся тенденции во времени, экспоненциальное сглаживание и адаптивное предсказание. [c.323]
В динамических моделях тренажеров часто используются алгоритмы без включения в них динамических операторов, т.е. статические алгоритмы. Однако в этих алгоритмах также происходят изменения с течением времени. Это объясняется тем, что в статических алгоритмах происходят структурные и функциональные изменения под воздействием различных сигналов, поступающих из динамических моделей и отражающих их нестационарности. В результате статический алгоритм непрерывно варьирует свою функцию преобразования входного сигнала в выходной. Таким образом, статический алгоритм динамической модели постоянно нестационарен, поэтому функциональные зависимости социально-экономических факторов, найденных эконометрическими способами, не могут считаться корректными вообще. На длительных интервалах времени эконометрические взаимозависимости предназначены лишь для решения узкого класса статических задач. Динамическое моделирование помогают уменьшить степень некорректности использования статических характеристик при условии введения нестационарных коэффициентов передачи. Однако в этом случае возникает сложная проблема наблюдения за непрерывными изменениями статических алгоритмов преобразования сигналов. [c.25]