|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Екстраполяція трендів як один із методів прогнозування рівнів соціально-економічних явищЗробити прогноз явища у означає обчислити значення ознаки Y на той майбутній період часу t, який нас цікавить. Очевидно, що будь-який прогноз може бути тільки наближеним і може вважатись реальним тільки за умови збереження у майбутньому тенденції розвитку явища та її характеру. Метод прогнозування на періоди за межами ряду динаміки (на майбутнє або за минулі періоди часу) називають екстраполяцією. Метод прогнозування на періоди пропущених періодів часу в середині ряду динаміки називають інтерполяцією. Точковий прогноз здійснюється за допомогою екстраполяції трендової моделі, тобто прогнозоване значення явища обчислюється за встановленою формулою. При цьому слід мати на увазі той факт, що рівняння трендової кривої побудоване з використанням умовних періодів, а тому для визначення точкового прогнозу вводиться наступний період. Наприклад, якщо динамічний ряд містить шість періодів, то точкова оцінка розраховується для наступного, сьомого періоду (див. табл. 9.1); якщо динамічний ряд містить сім періодів, то точкова оцінка розраховується для наступного (умовного) четвертого періоду (див. табл. 9.2). Інтервальний прогноз являє собою інтервал значень ознаки у, який із заданою ймовірністю покриває (або має покривати) справжнє значення:
,
де уt – точковий прогноз; – довірче число, яке обирається з таблиць розподілу Стьюдента (якщо кількість рівнів динамічного ряду менше 30) або з таблиць нормального розподілу (якщо кількість рівнів динамічного ряду більша за 30); – залишкове середнє квадратичне відхилення. Залишкове середнє квадратичне відхилення розраховується за формулою:
, де Y – фактичні рівні досліджуваного динамічного ряду; Yt – теоретичні значення трендової моделі у відповідні періоди; n – кількість рівнів динамічного ряду; m – число параметрів трендової моделі (для лінійної моделі m = 2). Такий інтервал називають довірчим інтервалом, а відповідну ймовірність – довірчою ймовірністю. На відміну від точкового інтервальний прогноз може розроблятися лише на наступний період.
§ Тема 9. Індексний метод
План вивчення теми 9.1. Суть індексів і їх роль в аналізі соціально-економічних явищ. Класифікація індексів 9.2. Індивідуальні індекси 9.3. Методологічні принципи побудови зведених індексів; агрегатні та середньозважені індекси 9.4. Індексний метод економічного аналізу кількісного впливу чинників на наслідок 9.5. Дослідження динаміки середніх величин індексним методом: індекси середніх величин змінного складу, фіксованого складу і структурних зрушень; їх взаємозв’язок
Після вивчення теми студенти повинні: · знати: сутність і функції індексів; методологічні принципи побудови зведених індексів, умови використання індексів агрегатної форми та середньозважених індексів; системи взаємопов’язаних зведених індексів та індексів середніх величин; · уміти: обґрунтовано використовувати на практиці різні види та системи взаємопов’язаних індексів для аналізу динаміки складних соціально-економічних явищ; оцінювати абсолютні та відносні ефекти впливу чинників на динаміку індексованих показників. Бібліографічний список: [7 – 10; 17 - 22 ]
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |