ШЕЛОБАЕВ С.И.

ШЕЛОБАЕВА И.С.

Анализ и прогнозирование финансовых процессов

Рекомендовано УМО по образованию в области финансов, учета и мировой экономики в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» и «Финансы и кредит»

Тула

2009

УДК 338.27

ББК 65.053

Ш 44

Авторы:

д.э.н., проф. С.И. Шелобаев

к.э.н. И.С. Шелобаева

Рецензенты:

кафедра «Экономики и финансов» Тульского филиала Орловской академии государственной службы (зав. каф. д.т.н., проф. В.Н. Изотов);

д.э.н., проф. кафедры «Экономики, менеджмента и маркетинга» филиала Всероссийского заочного финансово-экономического института в г. Туле Ю.В. Шлыков

Шелобаев С.И., Шелобаева И.С.

Ш 44

Анализ и прогнозирование финансовых процессов: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» и «Финансы и кредит». – Тула: Левша, 2009. – 265 с.

Дается системное представление о прогнозировании финансовых процессов в экономике. Детально рассмотрены вопросы разработки тренд-сезонных моделей. Материал каждой главы проиллюстрирован примерами и сопровождается подборкой задач для практических занятий.

Учебное пособие предназначено для студентов экономических вузов, преподавателей, специалистов аналитических служб предприятий и банков, занимающихся практической деятельностью, а также может быть использовано при написании курсовых и выпускных квалификационных работ с применением математического моделирования.

ISBN 978-5-88422-409-4 УДК 338.27

ББК 65.053

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие …………………………………………………………………………5

Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов ………………………………………………………….7

1.1. Экономико-математические методы и модели исследования экономических процессов …………………………………………………………………………….7

1.2. Разновидности экономико-математических моделей и методов ……………8

1.3. Программные средства анализа экономических данных ………………….12

1.4. Методика статистического анализа и прогнозирования данных …………..17

Глава 2. Исследование структуры временного ряда ……………………………21

2.1. Понятие временного ряда …………………………………………………….21

2.2. Структура временного ряда …………………………………………………..25

2.3. Оценивание однородности и направленности изменений финансовых процессов, представленными временными рядами ……………………………..27

2.4. Статистические показатели измерения динамики финансовых процессов..51

2.5. Показатели и критерии устойчивости и колеблемости развития финансовых процессов …………………………………………………………………………...54

Глава 3. Прогнозирование финансовых процессов с использованием кривых роста ………………………………………………………………………………...65

3.1. Основные этапы прогнозирования с использованием кривых роста ……...65

3.2. Характеристика кривых роста …………………………………………… ….66

3.3. Методы выбора кривых роста для выравнивания …………………….. …...73

3.4. Методы оценки параметров кривых роста …………………………………..79

Глава 4. Сезонные колебания в финансовых процессах ……………………. ….92

4.1. Исследование сезонных колебаний в финансовых процессах …………….92

4.2. Статистические критерии выявления сезонных колебаний ………………..98

4.3 Показатели измерения сезонности …………………………………………..108

4.4. Моделирование тренд-сезонных временных рядов ……………………….119

Глава 5. Адаптивные методы прогнозирования …………………………….….122

5.1. Сущность адаптивных методов ……………………………………………..122

5.2. Экспоненциальное сглаживание ……………………………………………124

5.3. Полиномиальные адаптивные модели ……………………………………...126

5.4. Адаптивные модели прогнозирования сезонных процессов ……………..133

5.5. Метод эволюции ………………………………………………………….….136

5.6. Модели авторегрессии и скользящего среднего …………………………..137

Глава 6. Оценка точности и адекватности модели …………………………….156

6.1. Оценка адекватности модели …………………………………………….…156

6.2. Оценка точности модели ……………………………………………………161

Глава 7. Применение регрессионных моделей для прогнозирования ………...168

7.1.Типы регрессионных моделей ……………………………………………….168

7.2. Определение зависимости между моделируемыми показателями и определяющими их факторами ………………………………………………….169

7.3. Оценка тесноты линейной и нелинейной связи ……………………..…….172

7.4. Линейная модель парной регрессии. Оценка значимости

параметров линейной регрессии ………………………………………………...184

7.5. Нелинейная регрессия ……………………………………………………….196

7.6. Модель множественной регрессии …………………………………………199

7.7. Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность ………………………………..…………………………202

7.8. Регрессионные модели с фиктивными переменными …………………….204

7.9. Прогнозирование в регрессионных моделях ……………………………....206