Реферат: Темы №№7 и «Прогнозирование и планирование в национальной экономике» А. Прогнозирование и планирование в системе управления национальной экономикой

Темы №№ 7 и 8.


«Прогнозирование и планирование в национальной экономике»


А. Прогнозирование и планирование в системе управления национальной экономикой


1. Сущность и значение прогнозирования и планирования.

2. Направление разработки прогнозов и планов.

3. Организация прогнозной и плановой работы.


1. Объективная необходимость прогнозирования и планирования в современных условиях обусловлена в след.:

- усложнением деятельности фирм;

- подвижность внешней среды;

- совершенствование форм и структур управления;

- необходимость поддержания рациональных народнохозяйственных пропорций;

- неспособность саморегулирования рыночной экономики особенно в условиях кризиса.

Факторы ограничивающие использование прогнозирования и планирования в условиях рынка:

- чрезмерно высокая степень неопределенности;

- низкий уровень накопления капитала;

- отсутствие эффективных юридических и этических норм, регулирующих поведение;

- приоритет краткосрочных показателей.


2. Являясь функциями управления прогнозирование и планирование осуществляются на макро- и микроуровне. На макроуровне разработку прогнозов и планов осуществляют органы государственного управления и местного самоуправления. Государственное прогнозирование представляет собой систему научно обоснованных представлений о направлениях социально-экономического развития страны, основанных на законах рыночного хоз-вания. Гос-е планирование – вид управленческой деят-ти, направленной на обоснование мероприятий, обеспечивающих достижения целей макроэкономического развития. Задачи прогнозирования и план-я на макроуровне:

1. Анализ текущей эк-кой ситуации;

2. Прогн-е темпов и важнейших пропорций развития экономики;

3. Обоснование приоритетов соц.-эк-кого развития;

4. Формирование структуры экономики и обеспечение ее материальной и финансовой сбалансированности.

Прогнозы макроуровня выражают количественные и качественные изменения, связанные с величиной D, объемов S, показателями трудовых отношений, структуры и динамики доходов и расходов, направлениями НТР, показателями внешнеэкономической деят-ти, характером преобразований в с-ме образования, экономич-и проблемами и показателями. Планы макроуровня форм-ся в виде обоснованных, утвержденных показателей соц.-эк-кого и НТР, а также в виде целевых комплексных программ и проектов.

На микроуровне в этом случае субъектами прогнозирования и план-я выступают плановые органы, функц-ые службы и отделы субъектов хоз-вания. Прогн-е и план-е микроуровня связано с разработкой прогнозов и внедрения плановых расчетов, технико-экономических и финансовых показателей деят-ти, определением форм и направлений ведения бизнеса обоснования стратегии и тактики действий субъекта хоз-вания.


3. Состав органов прогнозирования и план-я определяется в соответствии с принципами, подходами и особенностями управления экономикой на макро- и микроуровне. В настоящее время в РБ процессы прогнозирования и план-я осуществляют:

1. Центральные эк-кие органы (министерство эк-ки, финансов, статистики и анализа труда). Основными задачами явл-ся:

- разработка гос-ой эк-кой политики;

- форм-е инвестиц-ой политики;

- мобилизация денежных ср-в и план-е их эфф-го использования (мф);

- обоснование правил ведения учета и определение порядка отчетности (мс и а);

- разработка тарифной с-мы, обеспечения эфф-й занятости и совершенствование организации труда;

- прогн-е и регулирование ЗП, рынка труда и других социально-трудовых отношений (мт);

- разработка торгового баланса и прогн-е экспортно-импортной деят-ти;

- квотирование, лицензирование и валютное регулирование;

- совершенствование научно-технических связей.

2. Отраслевых органов поргн-я и план-я (отраслевые министерства и ведомства: пром-ти, с/х и др.). В функции этих органов входят:

- разработка прогнозов и планов развития отраслей;

- форм-е целевых программ и методических рекомендаций;

- регулирование пр-ва;

- комплексное исследование рынка;

- реализация инвестиционной и нт политики, направленной на повышение качества продукции и к/сп-ти отрасли;

- разработка мер по реализации политики отрасли.

3. Региональных органов и управлений. Задачи:

- наилучшее исп-е внутреннего потенциала региона;

- форм-е межотраслевых региональных комплексов;

- содействие развитию рыночной инфрастр-ры в регионах;

- решение социальных проблем.

4. Плановых и других органов субъектов хоз-вания.


Б. Методология прогнозирования


1. Основные понятия, принципы и этапы прогнозирования.

2. Классификация методов прогнозирования.

3. Сущность и виды прогнозов и моделей прогнозирования.


1. Прогнозирование – процесс разработки прогнозов. Прогностика – научная дисциплина, изучающая принципы построения и использования методов и моделей прогнозирования, а также закономерности процесса разработки прогноза. Объект прогнозирования – любой предмет, процесс, явление реального мира, их св-ва и отношения, относимые к познавательной деят-ти субъекта. Прогнозный фон – совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, являющихся существенными для решения прогнозной задачи. Период упреждения – период времени, на кот. разрабатывается прогноз. Горизонт проспекции – самая дальняя точка в будущем, для кот. разрабатывается прогноз. Глубина ретроспекции – период времени в прошлом, по кот. имеется необходимая и достаточная инф-ция об объекте прогнозирования. Горизонт ретроспекции – самая дальняя точка в прошлом, по кот. имеется инф-ция об объекте прогнозирования.

Принципы прогнозирования:

- принцип системности;

- согласованности, предполагает согласование различных видов прогнозов, объектов различной природы;

- принцип вариантности, предполагает разработку вариантов прогнозов, исходя из особенностей объектов прогнозирования, поставленных целей и вариантов прогнозного фонда;

- непрерывности – прогнозные расчеты должны быть корректированы;

- эффективности (рентабельности) – предполагает обязательное наличие эконо-го эффекта от использованных результатов прогнозирования;

- оптимальности, предполагает разработку достоверных и точных прогнозов при выборе наилучшего аппарата прогнозирования;

- принцип аналогичности и специфичности;

Этапы прогнозирования:

- предпрогнозная ориентация - совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающая обоснования объекта прогнозирования, задач прогнозирования, период упреждения прогноза.

- разработка задания на прогноз – определение цели прогнозирования, конкретизация задач, определение порядка;

- ретроспекция прогнозная – этап, на кот. анализируется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизар-го описания;

- прогнозный диагноз – на кот. исследуют систематизир-е описание объекта и прогнозного фона, с целью выявления их изменения и разработки моделей и методов прогнозирования;

- прогнозная проспекция – этап, на кот. разрабатываются прогнозные оценки;

- верификация прогноза, на кот. осущ-ся оценка достоверности и точности прогноза;

- корректировка прогноза (вновь прогнозная ориентация) – это этап, на кот. осущ-ся уточнение прогнозных оценок и его корректировка с учетом дополнительных данных.


2. Метод прогнозирования – это конкретный способ разработки прогноза. Классификация методов представлена на схеме.

Методы прогнозирования:

1. Экспертные:

1.1 с прямой связью:

а) опрос;

б) анализ;

1.2 с обратной связью:

а) опрос;

б) анализ;

в) генерация идей;

2. Комбинированные.

3. Фактографические:

3.1 статистические:

а) экстраполяции;

б) корреляционно-регрессионный анализ;

в) моделирование.

3.2 аналогии:

а) исторический;

б) математический.

3.3 опережающие:

а) основывающиеся на анализе научно-технической инф-ции (НТИ);

б) основывающиеся на исследовании уровня развития техники и технологий.

Экспертные методы предполагают разработку прогноза на основе анализа мнений и суждений специалистов-экспертов. Фактографические методы предполагают разработку прогнозов на основе анализа фактич-й инф-ции об объекте прогнозирования и прогнозном фоне. Статистические методы связаны со статистич-й обработкой фактич-х данных об объекте прогнозирования и прогнозном фоне, предполагают разработку и анализ матем-х зависимостей исследуемых показателей или явлений. Методы аналогии основываются на разработке прогноза в результате анализа его сходства с известными объектами, известным матем-м описанием объектов. Опережающие методы связаны с разработкой прогнозов в сфере науки и техники на основе анализа фундаментальных и прикладных разработок.

Выбор метода прогнозирования опред-я => факторами:

существом практической проблемы требующей решения;

динамическими характерами объекта прогнозирования;

видом и характером располагаемой инф-ции;

требованиями, предъявляемыми к рез-там прогнозирования;

периодом упреждения и его отношением с предполагаемой продолжительностью цикла разработки v жизненного цикла T.

Используемыми типами менеджмента.


3. Прогноз – научно обоснованное представление о вероятных состояниях объекта в будущем v сп-ах их достижения. Периоды класс-тся след. образом:

В соответствии с проблемно-целевым хар-ром выделяют:

а) поисковый прогноз – это прогноз, содержанием кот. является выявление возможных состояний объекта прогнозирования в будущем;

б) нормативный прогноз – прогноз, содержанием кот. явл-ся прогн-е путей и сроков достижения возможного, принимаемого в качестве задуманного состояния объекта прогнозирования в будущем.

По природе объекта прогнозирования:

экономически;

политические;

технические;

социальные;

естественнонаучные;

демографические;

По целям:

подтверждающие;

оценочные;

ориентированные;

плановые;

непосредственно управленческие;

По назначению:

общие;

специальные;

По степени обоснованности:

интуитивные;

логические;

По форме выражения результатов:

количественные;

описательные;

По времени упреждения:

долгосрочные;

среднесрочные;

краткосрочные;

По степени локализации периода:

точечные;

интервальные;

По характеру изменения объекта прогнозирования:

непрерывные;

дискретные.

Особенности экономических прогнозов:

представляет его аргументированное заключение о будущих изменениях;

позволяет оценить состояние и осущ-ть поиск возможных управленческих решений;

позволяют моделировать варианты свершения событий при учете различных факторов;

выявляет проблемы слабо выраженные в настоящем, но возможные в будущем.

Функции экономических прогнозов:

анализ социально-экономических тенденций и процессов;

оценка условий и эк-их проблем для принятия решений;

выявление альтернатив развития объекта в перспективе;

накопление эк-ой инф-ции.

Модель прогнозирования – это модель объекта, исслед-я кот. позволяет получить инф-цию о состоянии объекта прогнозирования в будущем способах их достижения.

Виды моделей прогнозирования:

словесное описание;

графическое представление;

блок-схемы;

таблицы и матрицы решений;

математическое описание, в виде формул;


В. Экспертные методы прогнозирования


Сущность, область применения и виды экспертных оценок.

Способы формирования экспертных групп.

Содержание коллективных экспертных методов прогнозирования.


1. Сущность методов экспертных оценок состоит в проведении специалистами интуитивно-логического анализа проблемы с колич-й оценки суждений, обработкой результатов и представление их в виде наиболее удобном для формирования прогноза. Особенностями экспертных методов как научного подхода к решению задач являются:

научно-обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы.

Применение количественных методов оценки суждений и фор-ция группового мнения.

Экспертные методы исп-ся:

при отсутствии статистической инф-ции;

в условиях большой неопред-ти среды функционирования объекта прогнозирования;

при дефиците времени для принятия решений;

в сочетании с другими методами прогнозирования в случае решения качественных и колич-х задач.

Типовые задачи решаемые с использованием экспертных оценок:

Опред-ием наиболее вероятного времени свершения события;

Составление перечня возможных событий;

Упорядочение целей и задач по степени важности;

Опред-ие альтернативных вариантов решения проблемы;

Выявления предпочтительности способов распределения ресурсов.

Различают след. способы проведения экспетизы:

индивидуальные и коллективные;

реализация опроса с использованием прямой и обратной связи.

Индивидуальный экспертный опрос - получение оценок от специалиста путем анкетирования и интервьюирования эксперта организатором экспертизы. Преимущество: в max использовании опыта, знаний и интуиции специалиста и возможности корректировки программы исследования с учетом инф-ции, полученной в процессе ведения опроса. Коллективные экспертные оценки предполагают совместную деят-ть нескольких экспертов. Экспертные оценки с прямой связью проводятся без постоянного контакта специалистов с организаторами экспертизы. Экспертные оценки с обратной связью предполагают постоянное взаимодействие экспертов с организаторами экспертизы.

Этапы проведения экспертизы:

формулировка целей и разработка процедуры опроса;

форм-е группы спец-тов организаторов экспертизы;

отбор экспертов и форм-е экспертной группы;

проведения опроса;

анализ и обработка инф-ции.


2. Общим требованием при форм-ии экспертных групп явл. эффективное решение проблемы, т.е. проведение достоверной экспертизы при ограниченных затратах на нее. При форм-ии экспертных групп должны быть учтены след. характеристики специалистов:

компетентность;

креативность (сп-ть решать творческие задачи);

конформизм (подверженность влиянию авторитета);

конструктивность (решения д.б. практичными);

аналитичность и широта мышления (м. знать много, но д.б. широта высказывания, мышления);

коллективизм;

самокритичность;

отношение к экспертизе.

Компетентность экспертов рассчитывается след. способами:

I в. на основе анализа деловых и профессиональных качеств специалиста методом анкетирования, в этом случае коэф-т компетентности i-го эксперта рассчитывается по формуле:


Akj= ∑γij/γimax


γij – весовой коэф-т соотв-щий ответу j-го эксперта на i-й вопрос

γimax – max весовой коэф-т для i-й хар-ки.

II в. на основе самооценки, при этом рассчитывается коэф-т компетентности по след. формуле:


Akj=∑λij/nimax


λij – оценка в баллах, хар-ая степень знакомства специалиста с i-й проблемой;

nmax – max возможная самооценка в баллах по i-й проблеме

III в. совместное использование метода анкетирования и метода самооценки.

IV в. расчет коэф-та компетентности на основе анализа степени пригодности специалиста по методике госкомитета по науке и технике:


A=Ки+Ка/2


Ки – степень информированности по проблеме (опред-ся на основе самооценки по 10 балльной шкале с умножением результата на 0,1)

Ка – коэф-т аргументации, полученный в результате суммирования баллов по разным хар-кам в соответствии с разработкой эталонов таблицей.

V в. на основе расчета относительных коэф-тов компетентности по высказанным суждениям других специалистов о возм-ти включения эксперта в экспертную группу.


А=∑ Xij/∑∑Xij


Оценки Xij=1 в случае если j-й назвал i-го эксперта , Xij=0 если j-й эксперт не считает нужным включать i-го эксперта в экспертную группу. m- кол-во экспертов.

VI в. на основе расчета обобщенной хар-ки специалиста и его вклада в достоверность прогноза группы, в качестве обобщенной хар-ки выступает достоверность суждений эксперта:


Di=Nпр/N


Nпр – число случаев, когда i-ый эксперт дал решение, приемлемость кот. была подтверждена практикой.

N – общее число случаев участия i-го специалиста в решении проблемы.

Вклад эксперта в достоверность прогноза группы опред-ся след. образом:


Bi=Di/1/m∑Di


m- кол-во экспертов в группе.


3. Сущность метода коллективной экспертной оценки состоит в разработке прогноза на основе анализа мнений специалистов экспертной группы. Среди коллективных экспертных методов наибольшее распространение получили след.:

Метод мозговой атаки, он же метод мозгового штурма

Метод деструктивной отнесенной оценки ДОО

Метод «Дельфи»

Преимущества коллективных методов опроса состоит в след.:

генерируется большое кол-во разнообразных идей;

имеет место возможность по-новому подойти к исследованию проблемы;

развивается привычка творческого подхода к проблеме.

Сущность метода мозговой атаки основывается на получении новых идей и решений в результате коллективного группового опроса проводимого в течении определенного времени по принятым правилам. Правила проведения мозговой атаки:

критические замечания не допустимы;

высказывание нескольких идей, но не подряд;

высказывание разнообразных необычных идей;

точная запись идей.

Этапы «м. а.»:

форм-ие групп участников мозговой атаки;

составление и описание проблемной ситуации;

генерация идей;

систематизация идей;

колич-ая оценка результатов опроса.

Сущность метода деструктивной отнесенной оценки состоит в начале в реализации принципов коллективной генерации идей, а затем в критике этих высказываний, т.е. рассмотрении их только с т. зр. препятствий на пути их осущ-я. Прогноз формируется только на основе идей подвергшихся критике в наименьшей степени.

Метод «Дельфи» состоит в последовательном анкетировании специалистов по различным проблемам, формировании массива инф-ции отражающего индивидуальные оценки специалистов, основанные как на строгом логич-м анализе, так и на интуитивном опыте и статистической оценки группового ответа. Хар-ся след. особенностями:

Анонимность экспертов;

Наличие регулируемой постоянной обратной связи;

Статистической характеристики результатов опроса.

Методы включают 4 тура опроса специалистов.

Специалисты отвечают на вопрос в любой допустимой форме. Полученные ответы обобщаются организаторами экспертизы с целью составления определенного перечня событий.

Экспертам направляется перечень событий с целью еще раз оценить результаты своих высказываний.

Эксперты знакомятся с оценками других специалистов, формулируют или пересматривают свои ответы, приводя при этом аргументацию высказываний.

Еще раз обобщаются оценки экспертов, определяются причины несовпадения ответов и пересмотра мнений, формируется окончательный вариант групповых оценок организаторами экспертизы.

Статистическая обработка результатов опросов экспертов заключается в расчете след. показателей: медианы, нижнего и верхнего квартелей. Медиана – это значение признака, соответствующее среднему члену ряда построенного в порядке возрастания или убывания некоторого общего признака. Медиана характеризует обобщенное мнение группы специалистов. Нижний квартель соответствует уровню ряда, отстоящему от начала последовательности на 1 четверть. Верхний квартель соот-ет на 3 четверти; м/у нижним и верхним квартелями находится доверительная зона прогноз, кот. характеризует интервал наиболее вероятных прогнозных оценок. Расчет статистических характеристик возможен поскольку сформулированные в анкетах вопросы должны обеспечивать возможность выражения ответа в виде числа.


Д. Аналитические методы прогнозирования


Построение прогнозного графа или дерева целей.

Метод морфологического анализа.

Написание сценария.


1. «Дерево» - это ориентированный граф не содержащий петель, в кот. каждая пара вершин разного уровня соединяется единственным ребром и ветвью. «Дерево целей» - граф дерева, выражающее отношение м/у вершинами, кот. характеризуют этапы достижения какой-либо цели и решения задачи. Построение дерева целей осущ-ся с целью определения способов решения задачи и обоснования плана достижений генеральной цели. Дерево целей строится путем последовательного выделения все более мелких задач на понижающих уровнях, при этом на верхнем (1 уровне) определ-ся генеральная цель и задача требующая решения, более низкие уровни 2,3 и т.д. определяют способы достижения этих целей и задач. Основные требования построения прогнозного графа:

из одной вершины должно исходить не менее двух ветвей;

кол-во ветвей, исходящих из разных вершин м.б. разным;

исходящие из одной вершины ветви д. образовывать замкнутое множество;

полностью исключается хотя бы частичное совпадение объектов (задач, подцелей) представленных разными ветвями;

задачи более низкого уровня д. конкретизировать задачу более высокого уровня т.е. дерево представляет собой совокупность целей и подцелей.

Принципы построения «Дерева целей»:

конкретность формулировок;

сопоставимость целей по масштабу и значению;

измеряемость;

непрерывность и полнота.

Прогнозный граф представляется в виде графика и в виде таблицы. Для оценки эфф-ти способов достижения цели используется расчет коэф-тов значимости по каждой ветви с использованием экспертных оценок, ∑² коэф-тов значимости для ветвей исходящих из одной вершины должна равняться 1, что обеспечивает единый масштаб измерения для всех сопоставленных признаков. Комплексная оценка конкретного направления решения проблемы опред-ся умножением всех коэф-тов значимости по выбранной траектории от послед-го уровня к первому. Для решения крупных задач соц-эк-кого и научно-технического развития используются методы сочетающие в себе построение дерева целей, метод дельфи, экстраполяции, прогнозирования по огибающим кривым, сценарий; такие методы составляют основу комплексных с-м прогнозирования типа ПАТТЕРН, ПРОФАИЛ, метод двойного дерева КВЕСТ.


2. Сущность метода состоит в разбивке исследуемой проблеме на составные элементы с последующим перебором составных частей в различных сочетаниях друг с другом, при этом систематизируется инф-ция, исследуются различные варианты решения задач, обосновываются новые решения. Метод основывается на структурном анализе. Результаты исследования м.б. представлены в графической форме в виде сетевой модели и в виде таблицы (морфологический ящик). Значимость отдельных исследуемых элементов и их сочетания оцениваются с помощью экспертных оценок и расчетов. Этапы морфологического анализа:

описание проблемы;

разложение проблемы на составляющие;

построение морфологического ящика, т.е. сведение составляющих проблемы и способов их решения в таблицу и матрицу;

оценка способов решения задачи;

выбор и реализация оптимальных комбинаций решений.

Преимущества метода состоит в получении наилучшего варианта решения задачи с использованием ограниченной по объему исходной инф-ции.


3. Написание сценария – это метод прогнозирования правилами кот. устанавливается логическая последовательность событий, с целью показать как из существующей ситуации можно поэтапно переходить к будущему состоянию объекта. Сценарий определяет последовательное детальное решение задачи, выявление препятствий, обнаружение недостатков с тем, чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении и завершении работ по прогн-льному объекту. Сценарий имеет многовариантный характер и рассматривает след. линии поведения объекта прогнозирования:

оптимистическую – развитие в наиболее благоприятной ситуации;

пессимистическую – развитие в наименее благоприятной ситуации;

рабочую – развитие объекта прогнозирования с учетом противодействия отрицательным фактором, появление кот. наиболее вероятно;

резервную – разработка резервной стратегии на случаи непредвиденных обстоятельств.

Написание сценария реализуется на основе исследования след. инф-ции:

технико-экономических характеристик объекта прогнозирования;

показателей эк-кого, полит-го, соц-го процессов;

характеристик и параметров произ-ых процессов и процессов тов-го обращения, направлений научных исследований необходимых для достижения поставленной цели. Результатом прогнозирования является целевой прогноз.



Е. Прогнозирование по корреляционно-регрессионным моделям


Особенности прогнозирования по парным регрессионным моделям.

Многофакторное прогнозирование.

Прогнозирование по авторегрессионым моделям.

Методы исключения автокорреляции из рядов динамики.


1. Корреляционный анализ предполагает изучение взаимосвязи м/у двумя и более показателями. Различают след. виды связей:

функциональные

статистические

Функциональная связь имеет место, если изменения одних явлений вызывают вполне определенное изменение других. Такие связи выражаются уравнениями строго определенного вида.

Статистическая связь – это разновидность статистических связей, хар-ся тем, что изменение одного признака под воздействием др. признаков явл. общим случаем, хар-им среднюю колеблемость рассматриваемых показателей.

Уравнение, отражающее статистическую связь м/у показателями называется уравнением регрессии. Разработка этого ур-я явл. способом кол-го представления влияния фактора и нескольких факторов на исследуемый показатель. Парные корреляционно-регрессионные модели отражают взаимосвязь м/у исследуемым показателем у и одним фактором х. в общем виде: y=f(x) частные:


y=a±bx; y=a+b/x


у – исследуемый (прогн-мый) показатель

х – фактор, оказывающий влияние на исследуемый показатель.

Прогнозирование по парным КРМ² включает след. этапы:

- выбор независимой переменной существенно влияющий на исследуемый показатель. Существенность влияния фактора на исследуемый показатель опред-ся по коэффициенту парной корреляции.


r = n*Σy*x – Σy * Σx / √n * Σy² - Σy² * √n * Σx² - Σx²


Для прогнозов используются такие связи, в кот. коэф-т парной корреляции превышает 0,8

определяется форма уравнения регрессии

оцениваются параметры уравнения регрессии с использованием метода наименьших квадратов


∑y = a*n + b∑x

∑y*x = a∑x + b∑x²

y = a ± bx


рассчитываются прогнозные значения исследуемого показателя у путем подстановки в построенное КР уравнение значения фактора х определяемого для периода упреждения след. способами:

путем расчета прогнозного значения фактора по уравнению тренда вида x = f(t)

путем подстановки в КР модель планируемого (нормативного) значения фактора х на перспективу.


2. Сущность многофакторного прогнозирования состоит в расчете прогнозных значений исследуемого показателя по уравнению множественного КР анализа, построенного на основе изучения взаимосвязей м/у показателем у и несколькими факторами х1, х2, …, хn существенно влияющими на него. В общем виде: полином 1-й степени:


у = а1х1 + а2х2 + … + аnxn


Этапы многофакторного прогнозирования:

анализ динамики исследуемого показателя;

установление факторов влияющих на исследуемый показатель и отбор наиболее существенных. Отбор наиболее существенных факторов для включения в модель множественной корреляции может осуществляться след. способами:

а) на основе расчета парных коэф-тов корреляции м/у у и каждым из факторов. В модель включаются факторы с наибольшими показателями парного коэф-та корреляции.

б) на основе расчета частных коэф-тов корреляции, кот. предлагают изучения воздействия 1-го из факторов на показатель у при закреплении других на постоянном уровне.

в) на основе пошагового КР анализа. В этом случае в результате последовательного включения факторов в модель оцениваются показатели расчетного критерия Стьюдента коэф-т множественной корреляции, частные коэф-ты корреляции и коэф-ты детерминации.

Окончательный отбор факторов осущ-ся для случая с наилучшими хар-ми модели. Если м/у факторами модели сущ-ет тесная связь, то такие факторы одновременно включать в модель нельзя. |r|>0,6 в этом случае наблюдается явление мультиколениарности. Количество факторов включаемых в модель многофакторного прогнозирования д.б. в 5-6 раз меньше числа наблюдений.

- устанавливается форма связи м/у у и факторами х путем анализа различных коэф-тов статистической оценки, а именно: коэф-т множественной корреляции хар-ет тесноту связи м/у у и всеми факторами; коэф-т детерминации хар-ет долю изменения у обусловленную воздействием включенных в модель факторов; анализом F, T- критериев; анализом ошибки аппроксимации Е< 10-15% хар-ет соответствие выбранного уравнения регрессии реальным экономическим условиям.

осущ-ся качественно-логический и статистический анализ многофакторного уравнения

рассчитываются прогнозные значения показателя у на основе предварительной экстраполяции тенденции для факторов х.

Многофакторный анализ позволяет устанавливать тенденции изменения показателей и оценивать варианты воздействия факторов на исследуемый показатель в перспективе.


3. Прогнозирование по авторегрессионым моделям основывается на выявлении и изучении взаимосвязей м/у последовательными значениями одной и той же случайной величины. Это имеет место в тех случаях, когда изменения исследуемого показателя обусловлены не столько действием на него каких-либо факторов, сколько внутренними объективными причинами.

Авторегрессионая модель имеет след. вид:


Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 + … + anYt-n, где


А1, а2, an – параметры уравнения авторегрессии

Yt-1 – значение исследуемого показателя (t-1) уровня ряда, отнесена к t-му уровню.

Yt-2 – значение исслед-го к уровню t

n – порядок уравнения авторегрессии.

Параметры авторегрессионого уравнения вида Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 рассчитываются по системе уравнений след. вида:


Σ(Yt*Yt-1) = a1 * ΣYt-1² + a2 * ΣYt-1 * Yt-2

Σ(Yt * Yt-2) = a1 * ΣYt-1 * Yt-2 + a2 * Σyt-2²

Наличие или отсутствие авторегрессии (автокорреляции) в рядах динамики определяется по критерию Дарбина -Уотсона


d = 2 * (1 – Σγt * γt-1 / Σγt², .где


γt – это отклонение фактических уровней исходного динамического ряда от их расчетных величин


γt = yф – yр


Расчетные величины – это те, кот. получены из уравнения тренда


ур = а±bt


γt-1 – отклонение уф от ур (t-1)-го уровня ряда, отнесенные к уровню t/

N – число уровней ряда.

Если расчетный критерий Дарбина-Уотсона

d = 0, то имеет место сильная положительная автокорреляция

d = 4, то имеет место сильная отрицательная автокорреляция

d = 2, то автокорреляция в рядах динамики отсутствует.

0<=d<=4

Если рассчитанный критерий d не соответствует определенным уровням, то наличие автокорреляции определяется в зависимости от длины динамического ряда по разработанной таблице с нижним и верхним уровнем критерия. Если ddв (верхний уровень критерия), то автокорреляция отсутствует. Если критерий находится в пределах dн и dв (dн<=d<=dв), то наличие корреляции или ее отсутствие м. подтвердиться только путем дополнительных вычислений для большего числа уровней ряда.

Причинами автокорреляции в динамических рядах м.б.:

неправильный выбор формы связи м/у переменными;

ошибки измерения исследуемых показателей, относящихся к разным уровням ряда;

в моделях корреляционно-регрессионного анализа не полный учет факторов, влияющих на у.

При прогнозировании по одиночным временным рядам наличие автокорреляции в исследуемом ряду уточняет прогнозные оценки. При прогнозировании по корреляционно-регрессионным моделям автокорреляция снижает точность и достоверность прогноза и является недопустимой, поэтому построение, анализ и использование в прогнозировании корреляционно-регрессионных зависимостей д. осущ-ся вместе с исключением явления автокорреляции из динамических рядов показателей у и х.


4. Для исключения автокорреляции из рядов динамики используют след. методы:

- Метод конечных разностей. В этом случае при использовании этого метода в качестве числовых величин, подлежащих обработке, выступают не исходные уровни динамических рядов, а разности последующего и предыдущего членов ряда к-го порядка, если связь м/у показателями у и х является линейной, то рассчитываются разности 1-го порядка, а уравнение парной корреляции имеет вид:


Δу = f(Δx) или Δу = а ± bΔx, где Δу = уt+1 – yi, где i – это номер уровня ряда


Δх = хi+1 – xi


Параметры а и b определяются по методу наименьших квадратов с соответственным преобразованием системы нормальных уравнений. Расчет прогнозных значений исследуемого показателя у осущ-ся на основе предварительного расчета его приращения в зависимости от предполагаемого изменения фактора х.

- Метод исключения тенденций основан на замене исходных уровней динамических рядов их отклонениями.

γt = yф – ур, где ур, хр явл. ур-ем тренда, εt = хф – хр

Простейшим способом прогнозирования по отклонениям явл. функция γt = t(εt) и ее частный случай – прямолинейная зависимость вида: γt = α * εt/

α – параметр уравнения, вычисляемый из соотношения след. вида:


∑γtεt = α∑εt²


Прогноз исследуемого показателя определяется на основе ожидаемого отклонения показателя у по заданному отклонению фактора х.

- Метод Фримна – Воу. Основан на включении времени в уравнение регрессии. При этом прогнозирующая функция имеет след. вид:


у = a + bx + ct


Параметры уравнения рассчитываются по системе нормальных уравнений след. вида:


Σy = a * n + bΣx + cΣt

Σy*x = a∑x + bΣx² + cΣxt

Σyt = a*Σt + b∑t + cΣt²


Прогнозное значение исследуемого показателя у рассчитывается по данному уравнению с предварительным прогнозом фактора х и соответствующей подстановкой параметра времени t.


Ж. Методология планирования


Принципы, методы и типы планирования.

Система планов экономической организации.

Содержание и особенности стратегического планирования.

Сущность и виды с