- •Анализ и прогнозирование финансовых процессов
- •Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов ………………………………………………………….7
- •Глава 8. Построение доверительных интервалов прогнозов ………………….210
- •Глава 9. Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей ………………………………………………………….232
- •Предисловие
- •Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов
- •1.1. Экономико-математические методы и модели исследования экономических процессов
- •1.2. Разновидности экономико-математических моделей и методов
- •1.3. Программные средства анализа экономических данных
- •1.4. Методика статистического анализа и прогнозирования данных
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Исследование структуры временных рядов экономических показателей
- •2.1. Понятие временного ряда
- •В таблице 2.4 представлен ряд динамики средних величин - Среднедушевые номинальные денежные доходы населения России в месяц,
- •2.2. Структура временного ряда
- •2.3. Оценивание однородности и направленности изменений финансовых процессов, представленными временными рядами
- •2.4. Статистические показатели измерения динамики финансовых процессов
- •2.5. Показатели и критерии устойчивости и колеблемости развития финансовых процессов
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 3. Прогнозирование финансовых процессов с использованием кривых роста
- •3.1. Основные этапы прогнозирования с использованием кривых роста
- •3.2. Характеристика кривых роста
- •3.3. Методы выбора кривых роста для выравнивания
- •3.4. Методы оценки параметров кривых роста
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 4. Сезонные колебания в финансовых процессах
- •4.1. Исследование сезонных колебаний в финансовых процессах
- •4.2. Статистические критерии выявления сезонных колебаний
- •4.3 Показатели измерения сезонности
- •4.4. Моделирование тренд-сезонных временных рядов
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 5. Адаптивные методы прогнозирования
- •5.1. Сущность адаптивных методов
- •5.2. Экспоненциальное сглаживание
- •5.3. Полиномиальные адаптивные модели
- •5.4. Адаптивные модели прогнозирования сезонных процессов
- •5.5. Метод эволюции
- •5.6. Модели авторегрессии и скользящего среднего
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 6. Оценка точности и адекватности модели
- •6.1. Оценка адекватности модели
- •Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю.
- •6.2. Оценка точности модели
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 7. Применение регрессионных моделей для прогнозирования
- •7.1.Типы регрессионных моделей
- •7.2. Определение зависимости между моделируемыми показателями и определяющими их факторами
- •7.3. Оценка тесноты линейной и нелинейной связи
- •7.4. Линейная модель парной регрессии. Оценка значимости параметров линейной регрессии
- •7.5. Нелинейная регрессия
- •Полиномы разных степеней -;
- •7.6. Модель множественной регрессии
- •7.7. Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность
- •7.8. Регрессионные модели с фиктивными переменными
- •7.9. Прогнозирование в регрессионных моделях
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 8. Построение доверительных интервалов прогнозов
- •8.1. Методы и критерии, используемых при построении доверительных интервалов
- •8.2. Доверительные интервалы при получении оценок по моделям регрессии
- •8.3.Оценка доверительных интервалов в моделях экономического прогнозирования
- •Доверительный интервал для тренда в общем виде определяется как
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 9. Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей
- •9.1. Алгоритм методики оценивания доверительных интервалов прогнозов
- •9.2. Практическая реализация методов прогнозирования
- •(По индексам)
- •Контрольные вопросы и задания
- •Литература
- •Шелобаев Сергей Иванович
1.2. Разновидности экономико-математических моделей и методов
Все множество наук сегодня широко включает в себя как необходимыеинструментальные средства, так и математические модели и методы (рис.1.1.), позволяющие осуществлять более высокий уровень формализации и абстрактного описания наиболее важных, существенных связей технико-экономических систем и объектов, оценивать форму и параметры зависимостей их переменных; получать новые знания об объектах; определять наилучшие решения в той или иной ситуации; формулировать выводы, адекватные изучаемому объекту; компактно излагать основные теоретические положения.
Любое экономическое исследование всегда предполагает объединение теории (математической модели) с практикой (экспериментом и статистическими данными). В качестве примера экономических моделей можно назвать модели: экономического роста, равновесия на товарных и финансовых рынках, ценообразования и конкурентного равновесия, социального и экономического оптимума, потребительского выбора и др. Формализация основных особенностей функционирования социо-экономических объектов позволяет оценивать качество и эффективность принимаемых решений по степени использования и оптимизации ресурсов, прогнозировать их возможные негативные последствия, использовать полученные оценки в управлении.
Математические модели, используемые, например, в экономике, можно подразделить: по особенностям моделируемого объекта - на макро- и микроэкономические; по целям моделирования и используемому инструментарию - на теоретические и прикладные, оптимизационные и равновесные, статические и динамические, непрерывные и стохастические.
Макроэкономические модели обычно описывают экономику страны как единое целое, связывая между собой укрупненные материальные и финансовые показатели: ВВП, потребление, инвестиции, занятость, бюджет, инфляцию, ценообразование и др.
Рис.1.1. Экономико-математические методы
Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных и функциональных составляющих экономики либо их автономное поведение в переходной неустойчивой или стабильной рыночной среде, стратегии поведения фирм в условиях олигополии с использованием методов оптимизации и теории игр и т. п.
Теоретические модели отображают общие свойства экономики и ее компонентов с дедукцией выводов из формальных предпосылок. Прикладные модели обеспечивают возможность оценки параметров функционирования конкретных технико-экономических объектов и обоснования выводов для принятия управленческих решений (к их числу относятся прежде всего эконометрические модели, позволяющие статистически значимо оценивать числовые значения экономических переменных на основе имеющихся наблюдений). Равновесные модели, присущие рыночной экономике, описывающие поведение субъектов хозяйствования как в стабильных устойчивых состояниях, так и в условиях нерыночной экономики, где неравновесие по одним параметрам компенсируется другими факторами. Оптимизационные модели связаны в основном с микроуровнем (оптимизация и распределение ресурсов, максимизация полезности потребителем или прибыли предприятием), на макроуровне результатом рационального выбора поведения становится некоторое состояние равновесия.
Статические модели описывают состояние экономического объекта в конкретный текущий момент или период времени; динамические модели, напротив, включают взаимосвязи переменных во времени, описывая силы и взаимодействия процессов в экономике.
Детерминированные модели предполагают жесткие функциональные связи между переменными модели, а стохастические модели допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели, используя в качестве инструментария методы теории вероятностей и математической статистики.
В экономической науке выделяют следующие основные направления:
математическую экономику, занимающуюся анализом свойств и решений математических моделей технико-экономических процессов и исследующую теоретические модели, основанные на определенных предпосылках - линейность, монотонность, выпуклость и др., а также на конкретных формулах взаимосвязи величин;
эконометрику, занимающуюся статистической оценкой и анализом экономических зависимостей и моделей на основе изучения эмпирических данных.
Математическая экономика изучает вопросы, связанные с существованием решения модели в условиях его неотрицательности, стационарности, наличия других дополнительных свойств. К ее основным классам моделей относятся: модели равновесия в экономических системах (модели Эрроу-Дебре, «затраты - выпуск» В. Леонтьева и др.) и модели экономического роста (модели Солоу, Харрода-Домара, Гейла, Моришимы и др., модели магистрального типа).
Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов, это единство трех составляющих: статистики, экономической теории и математики. Основой эконометрики являются методы корреляционно-регрессионного анализа, математической статистики, дисперсионного анализа и др.
Практика последних лет наглядно показала, что применение экономико-математических методов и построение точных экономических прогнозов невозможно без применения современных ЭВМ и программных средств обработки данных.