Теория экономического прогнозирования

- наличие ежегодных данных по исследуемым показателям;

- наличие одноразовых прогнозов, то есть таких, которые не коррек­тируются с поступлением новых данных.

Наиболее разработанной в теории прогнозирования является мето­дология так называемой парной корреляции, рассматривающей влияние факторного признака х на результативный у. Методы оценки параметров уравнения регрессии аналогичны приемам при экстраполяции (т.к. фактор времени ? можно рассматривать как частный случай параметра х). На прак­тике же гораздо чаще приходится исследовать зависимость результативно­го признака от нескольких факторных. В этом случае статистическая мо­дель является многофакторной. Например, линейная регрессия с т незави­симыми переменными имеет вид:

ŷi = α0 · x0 + α1 · x1 + α2 · x2 + .+ αm · xm. (2.18)

Оценки параметров находят по МНК.

Отбор факторов для построения многофакторных моделей произво­дится на основе качественного и количественного анализа социально-экономических явлений с использованием статистических и математиче­ских критериев.

Общепринятым является трехстадийный отбор факторов:

1. На первой стадии осуществляется априорный анализ, и на факто­ры, включаемые в состав модели, не накладываются ограничения.

2. Нг второй стадии производится оценка и отсев части факторов. Это достигается путем анализа парных коэффициентов корреляции и оценкой их значимости. Для этого составляется матрица парных коэффи­циентов корреляции (табл. 2.3).

Анализ таблицы ведется с использованием следующих критериев:

ryi > rij ; ryj > rij ; rij > 0,8 , (2.19)

где rij — парные коэффициенты корреляции.

3. На заключительной стадии производят окончательный отбор фак­торов путем анализа значимости вектора оценок параметров различных вариантов уравнений множественной регрессии с использованием крите­рия Стьюдента:

tрасч > tk,a, (2.20)

где k - число степеней свободы,

а- уровень значимости.

В процессе анализа решается проблема мультиколлинеарности, ко­торая заключается в том, что между факторными признаками может суще­ствовать значительная линейная связь, что приводит к росту ошибок оце­нок параметров регрессии.

Таблица 2.3

Матрица парных коэффициентов корреляции множественной модели регрессии

Приемы построения регрессионных и авторегрессионных моделей достаточно хорошо описаны в экономико-статистической литературе [11, 14, 24, 26, 30, 38, 39] и не являются предметом описания настоящего учебного пособия. Наличие прогрессивных информационных технологий по­зволяет достаточно оперативно рассчитывать параметры этих моделей. Во внутрипроизводственном прогнозировании используются:

• модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

• макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели, модели «затраты-выпуск» [1].

Корпоративные модели обычно представляют набор формул (урав­нений), которые отражают отношение ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ (например, АРМ СтОД (автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных), ОЛИМП, МЕЗОЗАВР, СИГАМД и др.) [13], Такие программы позволяют придать моделям динамический харак­тер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования можно отнести:

• необходимость серьезных затрат на организацию прогнозирования;

• невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

• высокая вероятность внезапных изменений, разрушительных собы­тий, существенно снижающих полезный эффект модели.

Следует иметь в виду, что в условиях переходной экономики проис­ходят кардинальные изменения в организационно-производственных сис­темах и структурах (спроса, потребностей, цен и т.п.), а следовательно, достаточно проблематично сделать вывод о том, можно ли доверять ре­зультатам математического параметрического прогнозирования, так как эти методы целесообразно применять тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В этой ситуации параметрические методы могут применяться:

 Скачать реферат