Методы и модели прогнозирования временных рядов экономических показателей [c.158]
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]
В прогнозировании можно идти двумя путями. Первый — попытаться вскрыть причинно-следственный механизм, т. е. найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя, прогноз по которым либо известен, либо найти нетрудно. Этот путь приводит собственно к экономико-математическому моделированию построению модели поведения экономического объекта (статистические модели такого типа иногда называют эконометрическими). Второй путь — не вдаваясь в механику движения, попытаться предсказать будущее положение, анализируя временной ряд показателя изолированно. Именно такие методы изолированного анализа и прогнозирования рассматриваются в книге К. Д. Льюиса Метода прогнозирования экономических показателей . [c.5]
В прогнозировании можно идти двумя путями. Первый - попытаться причинно-следственный механизм, т.е. найти факторы, опреде-поведение прогнозируемого показателя, прогноз по которым либо известен, либо его дать несложно. Этот путь приводит к экономико-математическому моделированию, построению модели поведения экономического объекта. В настоящее время данный путь широко используется при прогнозировании природопользования. Второй путь - не вдаваясь в механику движения, попытаться предсказать будущее положение, анали-временной ряд изолированно. В современной практике прогнозиро-природопользования такие методы изолированного анализа и про-почти не применяются, но преимущество этих методов диктует необходимость их более широкого применения. [c.31]
Таким образом, статистические модели прогнозирования необходимо сочетать с глубоким экономическим анализом предпрогнозируемого периода и методами экспертных оценок, чтобы учесть все закономерности временного ряда и возможные качественные сдвиги показателя в прогнозируемом периоде. [c.58]
В данном бюллетене представлены расчеты значений различных экономических показателей Российской Федерации на период с августа по ноябрь 2004 г., построенные на основе моделей временных рядов, разработанных в результате исследований, проводимых в течение последних нескольких лет в ИЭПП. Использованный метод прогнозирования относится к группе формальных или статистических методов. Иными словами, полученные значения не являются выражением мнения или экспертной оценки исследователя, а представляют собой расчеты будущих значений конкретного экономического показателя, выполненные на основе формальных моделей временных рядов ARIMA(/ , d, q) с учетов существующего тренда и, в некоторых случаях, его значимых изменений. Представляемые прогнозы имеют инерционный характер, поскольку соответствующие модели учитывают динамику данных до момента построения прогноза и особенно сильно зависят от тенденций, характерных для временного ряда в период непосредственно предшествующий интервалу времени, для которого строится прогноз. Данные оценки будущих значений экономических показателей Российской Федерации могут быть использованы для поддержки принятия решений, касающихся экономической политики, при условии, что общие тенденции, наблюдаемые до момента, в который строится прогноз для каждого конкретного показателя, не изменятся, то есть в будущем не произойдет серьезных шоков или изменения сложившихся долгосрочных тенденций. [c.1]