Метод прогнозирования статистический 369 [c.793]
Метод прогнозирования будущего состояния объекта, системы (предприятия, организации) по результатам статистического анализа зависимости между [c.178]
Наиболее желательный способ определения вероятности — объективность. Вероятность объективна, когда ее можно определить математическими методами или путем статистического анализа накопленного опыта. Пример объективной вероятности заключается в том, например, что монета ложится вверх решкой в 50 % случаев. Другой пример — прогнозирование уровня смертности населения компаниями, занимающимися страхованием жизни. Поскольку все население служит базой эксперимента (опыта), страховые актуарии могут с высокой точностью предсказать, какой процент людей определенного возраста умрет в этом, следующем и т.д. годах. По этим данным они определяют, сколько страховых взносов они должны получить, чтобы оплатить заявления о выплате страхового вознаграждения и тем не менее иметь прибыль. [c.210]
Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели. [c.241]
Указания отметьте каждое событие в вашей жизни, имевшее место в предыдущем году. Сложите полученные баллы. Сумма в 150 или менее баллов означает относительно небольшое количество перемен в жизни и низкую восприимчивость к нарушениям здоровья, вызываемым стрессом в последующие два года. Сумма выше 300 увеличивает эти шансы почти до 80% в соответствии со статистической моделью прогнозирования Холмса — Раз. [c.548]
Дисциплина "Международные стандарты учета и финансовой отчетности" излагается в тесной увязке со следующими дисциплинами бухгалтерский учет, Бухгалтерская отчетность, финансовый анализ, налоги, аудит, право, теория финансов, банковское дело, экономика предприятия, статистика, статистические методы прогнозирования. [c.155]
Экономическая теория служит также фундаментом прогнозирования. Она объясняет причину изменения объема выпуска продукции в зависимости от увеличения заработной платы или уменьшения цен на материалы. При применении статистических и эконометрических методов исследования возможно построение моделей, используемых для количественных прогнозов. Модель является математическим выражением, основанным на экономической теории, фирмы, рынка или какого-нибудь другого экономического субъекта. Так, мы можем разработать модель отдельной фирмы и использовать ее для прогнозирования изменения уровня выпуска продукции фирмы в результате, скажем, падения цен на сырье на 10 %. [c.13]
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]
Комбинированный метод прогнозирования состоит в сочетании использования статистического метода и метода, основанного на экспертных оценках. Один из них предложен советским ученым акад. В. М. Глушковым, где методы экспертного анализа сочетаются с системой сетевого планирования и управления. [c.90]
I. Научно-технические прогнозы среднесрочные (на 10—15 лет) и долгосрочные по важнейшим проблемам развития народного хозяйства и отраслей. При этом широко используются принципы как изыскательского прогнозирования, когда исследуются, например, тенденции развития техники данного вида и устанавливаются примерные сроки достижения тех или иных параметров, так и нормативного, когда ставится определенная цель и исследуются пути достижения этой цели. При разработке прогнозов применяют методы экспертных оценок, основывающиеся на опыте и интуиции специалистов (оценки обрабатываются различными статистическими методами, из которых наиболее популярен метод Дель-фи ) методы экстраполяции, т. е. исследование возможного продолжения имеющихся тенденций моделирования, в которых используется математическое описание соответствующего изделия или процесса на основе отбора и исследования взаимосвязи основных факторов, влияющих на формирование изделия или процесса. Одним из наиболее интересных методов моделирования, позволяющим проектировать альтернативные решения по первичным параметрам проблемы и выбирать из них наиболее предпочтительные, является морфологический. [c.81]
Этот метод может быть с успехом использован при прогнозировании себестоимости на ранних стадиях проектирования. Точность его зависит в значительной степени от использования достаточно большого количества статистических материалов, а также от обоснованности экспертной оценки при назначении величины баллов. [c.142]
Таким образом, в основе технико-экономического анализа изделия должно лежать комплексное исследование, обеспечивающее глубокое и всестороннее изучение всех факторов, влияющих на конструкцию изделия с учетом его функций и перспектив развития. При исследовании могут быть использованы статистические методы (таблицы, графики, диаграммы), математическое моделирование, ФСА. Выбор метода зависит от стадии подготовки производства. Так, при анализе тенденций развития изделия, перспектив спроса на него возможно применение методов статистического и морфологического анализов, метода коллективной экспертизы. Математическое моделирование может быть использовано при прогнозировании себестоимости, капиталовложений, эксплуатационных затрат на стадиях проектирования и т. д. Наиболее перспективным является применение ФСА для совершенствования технологичности конструкций отдельных агрегатов, узлов и деталей при техническом и рабочем проектировании в рамках проводимого на этих стадиях технико-экономического анализа, а также для аналогичных целей при технологической подготовке производства. [c.152]
Следует отметить, что для получения более точных результатов прогнозирования норм расхода материалов целесообразно использовать модель (1), выявляющую наличие линейной взаимосвязи между нормой расхода и основными факторами, влияющими на ее величину, В тех случаях, когда статистические критерии доказывают ее отсутствие, следует искать указанную взаимосвязь в виде произведения степенных функций [c.28]
Практическая реализация новых идей об отраслевых нормах нашла свое воплощение в разработке и применении математике—статистических моделей для прогнозирования норм расхода обсадных труб и стального каната. [c.41]
Известно, что результаты прогнозирования методами математической статистики тем точнее, чем больше объем выборки, т.е. число объектов рассматриваемой совокупности (например, месторождения, УБР, объединения). Поэтому прогнозирование норм расхода отчетно-статистическим методом для скважин того или иного месторождения по выборке сравнительно малого объема приводит к результатам не— [c.79]
Прогнозирование норм расхода отчетно—статистическим методом осуществлялось на основании анализа тенденции изменения удельных расходов материалов по данному направлению расхода в цепом по МНП за ряд последних лет (желательно не менее 1О лет), описания тенденции уравнением регрессии и расчете прогнозируемой величины на 1981 г. по указанному уравнению по специально подготовленной программе. Подробнее методика прогнозирования норм излагается в работе 1 настоящего сборника. [c.81]
Проиллюстрированы на примерах из практики разработки норм расхода материалов для крепления и промывки бурящихся скважин условия успешного применения отчетно-статистического метода, прогнозирования отраслевых норм расхода с помощью ЭВМ. [c.84]
Для прогнозирования риска применяется множество методов, объединенных в следующие группы статистические, аналитические, метод аналогий, метод экспертных оценок и экспертных систем. [c.205]
Методические приемы и выбор формы экономико-математической связи исследуемого показателя с факторами, существенно влияющими на его уровень и динамику, в значительной степени обусловлены условиями формирования себестоимости добычи нефти. Поэтому в работе особое внимание уделено формированию производственных затрат на различных стадиях разработки месторождения. Большое место занимают экономико-статистический анализ себестоимости добычи нефти, оценка производственно-хозяйственной деятельности предприятия, планирование и прогнозирование себестоимости добычи нефти, экономико-математические модели этого показателя для решения практических задач. [c.3]
Далее в работе основное внимание будет уделено "статистическим методам прогнозирования". Практика показывает, что эти методы гарантируют вполне приемлемую степень точности и, таким образом, оказываются весьма полезными в связи с решением задач управления производством в современных условиях [8]. [c.53]
При построении экономико-статистических моделей себестоимости добычи нефти для решения задач прогнозирования необходимо учитывать не только необходимые и достаточные требования, предъявляемые к динамическим моделям, но и стремиться получить наиболее простую форму связи. Частные случаи решения динамических моделей позволяют удовлетворить последнее требование. При прогнозировании на 5 — 7 лет они обеспечивают необходимую достоверность результатов решения. [c.102]
В данной теме будут рассмотрены подходы и принципы создания информационной базы для прогнозирования. Сформулированные основные требования к информации требуют глубокого изучения и понимания, так как от этого зависит результат прогноза и качество управленческого решения, принятого на его основании. По своему построению данная тема разделена на две близкие по сути и значению рубрики. В первой из них даны основные понятия, относящиеся как к прогнозной информации, так и к построению информационных баз, во второй — рассмотрена система прогнозно-аналитических макроэкономических показателей, необходимых для построения статистических (эконометрических) моделей. [c.82]
Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются статистические (эконометрические) модели. В прошлые десятилетия в России, несмотря на серьезные научные исследования в области статистических методов анализа и моделирования, практического применения данные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась балансовым построениям всецело планируемой экономики. Но именно в условиях перехода к рыночным отношениям применение эконометрических моделей в целях прогнозирования становится актуальным, когда инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту — рыночной экономике. [c.91]
В развитых странах макроэкономическое прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальной экономике, получившую название системы национальных счетов (СНС). [c.92]
Опережающие, или лидирующие, индикаторы — это статистические показатели, которые опережают во времени изменения экономической конъюнктуры. Следовательно, зная соотношение их перемены (поведения) с изменением конъюнктуры, можно предсказывать, например, экономические кризисы. Так, для прогнозирования уровня занятости опережающими индикаторами являются средняя продолжительность рабочей недели в обрабатывающей промышленности, новые выплаты страхования по безработице. Спаду уровня деловой активности предшествует (опережает) снижение (сокращение) показателей [c.94]
Экспертные методы в прогнозировании используются в следующих случаях при отсутствии достаточно представительной и достоверной статистической характеристики объекта в случае большой неопределенности среды функционирования объектов тех отраслей промышленности, которые подвержены сильному влиянию новых открытий при дефиците времени или в экстремальных ситуациях. [c.114]
Важно установить временную связь между инфляцией и ее факторами, что позволит осуществлять прогнозирование инфляционных процессов и управлять ими. Зарождение нового витка инфляции обусловлено динамикой этих факторов с некоторым временным лагом. Для исследования соотношения между ростом денежной массы и ее товарным покрытием необходим анализ динамики производства и уровня цен. Именно индекс цен сигнализирует об инфляции. Рассмотрим подробнее этот показатель. Для вычисления индекса цен берут отношение между совокупной ценой товаров и услуг определенного набора (рыночной корзины) для временного периода и совокупной ценой идентичной или сходной группы товаров и услуг в базовом периоде. Обычно состав товаров в рыночной корзине подбирается таким образом, чтобы группа была статистически представительной, включала как можно больше товаров, которые приобретает все население. Выражается индекс обычно в процентах [c.147]
При прогнозировании объема ресурсов бюджета на перспективу следует использовать глубокий экономический и статистический анализ сложившихся тенденций, позволяющий в среднем с определенной степенью вероятности нивелировать влияние множества факторов, выявить наиболее общее в совокупности тенденций. Качественный анализ показал, что статистические модели, с помощью которых определяются ресурсы федерального бюджета, дали хорошо согласующиеся данные, касающиеся ею объема на ближайшую перспективу. Уравнения регрессии с указанными выше двумя переменными величинами имеют линейный вид [c.152]
Прогнозирование — научно обоснованное предсказание вероятностного развития событий или явлений на будущее на основе статистических, социальных, экономических и других исследований. [c.501]
МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИЙ — метод прогнозирования, опирающийся на методы математической статистики и распадающийся на два этапа. Первый этап (индуктивный) заключается в обобщении данных и представлении соответствующих закономерностей в виде экономико-статистической модели. В ходе второго этапа (дедуктивного) составляется непосредственно сам прогноз. В качестве прогностических моделей применяются различные виды средних, в том числе скользящих и экспоненциальных, уравнения трендов, регрессии, авторегресеии, эконометриче-ские модели и т. д. Получаемые на их основе прогнозы имеют смысл только в рамках тех условий, гипотез и предположений, которые были учтены при разработке соответствующих моделей. [c.369]
КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование — наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровеньличныхдоходов.демографическис изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%. [c.242]
Как указывалось выше, для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных метода прогнозирования — это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок. [c.243]
ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ (MODELING, AUSAL) — способ пробного прогнозирования будущего по результатам статистического анализа зависимости между рассматриваемым и другими факторами. [c.691]
Математическая статистика находит наибольшее применение при анализе хозяйственных процессов и явлений в их становлении и развитии. Этот метод анализа используется в тех случаях, когда изменение изучаемых явлений можно представить как случайный процесс. Статистические приемы, предназначенные в основном для изучения массовых, эпизодически повторяющихся явлений, имеют весьма важную роль при прогнозировании изменений изучаемых показателей на близкую и далекую перспективу. Наиболее распространенным среди них в настоящее время является метод корреляции, по названию которого утвердился и применяется особый вид анализа — корреляционный. [c.20]
РЫНОК ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ - сфера обращения, охватывающая отношения по поводу способностей к труду занятых, безработных и трудового резерва, т.е. представляет более широкое понятие, чем "рынок труда" и "рынок рабочей силы". К трудовому резерву можно отнести трудоспособных юношей и девушек выпускных классов всех форм обучения, демобилизующихся военнослужащих, лиц, возвращающихся из мест заключения после отбытия наказания, части домохозяек, экон. положение которых становится неустойчивым и побуждает выйти на рынок рабочей силы. Выделение трудового резерва, его статистический учет облегчает прогнозирование Р.т.р., рынка рабочей силы. [c.312]
БШ — блоки статистических моделей. В таких блоках могут объединяться расчеты по моделям вида Б3.1 и Б3.2. Например, в блоке прогнозирования урожайности могут объединяться трендовые модели прогноза отдельных факторов изменения урожайности с много-факторной моделью прогнозирования урожайности. Примером более сложного блока статистических моделей являются эконометрические модели народнохозяйственного, регионального или отраслевого уровня, в которых при помощи экстраполяционных полиномов, корреляционных функций и регрессионных зависимостей устанавливается статистическая взаимосвязь между совокупностью характеризующих данный объект планирования экзогенных и эндогенных показателей. К таким моделям относятся, в частности, модели, разработанные в Украинском филиале НИИПиНа (УКР-1 и УКР-2), в НИИЭПе Госплана Литовской ССР и др. [c.136]
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]
Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа черного ящика , т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании. [c.292]
Итак, в экономическом прогнозировании применяются практически все разновидности описанных ранее методов. Вначале разработки ведутся в основном с помощью экспертных опросов, аналогий. Качественный анализ дополняется расчетами на основе экстраполяции, других математико-статистических подходов — главным образом поискового характера. В последующих и заключительных периодах экономического прогнозирования используются более сложные, в том числе нормативно-целевые модели экономет-рические, балансовые, оптимизационные. [c.159]
Нетто-ставка определяется с помощью актуарных расчетов, представляющих собой систему математических и статистических приемов, при помощи которых устанавливаются расходы, связанные со страхованием отдельных объектов, и рассчитывается тарифная ставка. Проведение актуарных расчетов связано с исследованием и фуппировкои страховых рисков, исчислением математической вероятности наступления страхового случая, определением частоты и степени тяжести последствий причиненного ущерба и прогнозированием их тенденций развития. [c.338]
Статистический анализ уравнений (44), (45) и (46) показал, что они незначимы, так как фактическое значение F -критерия равно. соответственно 1,6306 0,6059 0,603 при табличном значении 3,58 (для 5%-ного уровня значимости). Поэтому эти виды моделей не-могут быть использованы для целей анализа и прогнозирования. Необходимо выбрать иной вид связи. [c.89]