Шифр 06. Классификация методов прогнозирования

  • ID: 50110 
  • 17 страниц

Содержание:


Шифр 06. Классификация методов прогнозирования

Задание 1

6. Классификация методов прогнозирования.

В настоящее время существует приблизительно 150 методов прогнозирования, но на практике используются около 20-30 основных методов.

Метод прогнозирования - это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Методика прогнозирования - это совокупность специальных приемов и правил разработки конкретных прогнозов. Прием прогнозирования - это математическая или логическая операция, направленная на получение конкретных результатов в процессе разработки прогнозов.

16. Прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей: сущность и экономический смысл параметров уравнения регрессии.

Многофакторная регрессионная динамическая модель – это регрессионная модель, отражающая влияние на прогнозируемый показатель нескольких факторов. Многофакторную модель в общем виде можно представить уравнением:

25. Критерий Дарбина-Уотсона.

Критерий Дарбина — Уотсона (или DW-критерий) — статистический критерий, используемый для нахождения автокорреляции первого порядка элементов исследуемой последовательности. Наиболее часто применяется при анализе временных рядов и остатков регрессионных моделей. Критерий назван в честь Джеймса Дарбина и Джеффри Уотсона. Критерий Дарбина — Уотсона рассчитывается по следующей формуле:

Задание 2

Построить диаграммы, показывающие зависимость каждого из показателей от времени. Проанализировать полученные результаты, сопоставляя характер динамики каждого из показателей за различные годы. Выдать диаграмму на печать вместе с анализом.

Рис. 14. Зависимость объема прибыли предприятия от объема издержек

Решение:

Задание 3

По приведенным в таблице 5.1 данным построена однофакторная линейная модель =10+0,8+. Коэффициент корреляции равен =1-70/220=0,682. Табличное значение F-критерия Фишера () равно 19,5 при =0,95.

Таблица 5.1

Оцените качество модели с помощью:

1) коэффициента детерминации;

2) средней ошибки аппроксимации;

3) F-критерия Фишера.

Решение:

Задание 4

На основе матрицы парных коэффициентов корреляции выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя () от факторных () в линейной форме.

Решение:

Задание 5

Имеются некоторые данные об объеме продаж (д.е.) за восемь лет.

Измерить тесноту связи между объемом продаж текущего и предыдущего годов с помощью коэффициента автокорреляции 1-го и 2-го порядка.

Решение:

Задание 6

Для модели определите максимальный лаг, краткосрочный, промежуточный и долгосрочный мультипликаторы, вклад каждого лага.

Решение:

Литература

1. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приёмы практических расчетов: учеб. пособие для вузов.– М.: Кнорус, 2008.

2. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие. – М.: Дашков и Ко, 2006.

3. Эконометрика: учебник / под ред. проф. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2004.