Международный консорциум «Электронный университет»

Московский государственный университет экономики,

статистики и информатики

Евразийский открытый институт

Н.А. Садовникова

Р.А. Шмойлова

Анализ временных рядов и прогнозирование

Выпуск 4

Учебно-методический комплекс

Допущено учебно-методическим объединением по образованию в области статистики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Статистика» и другим экономическим специальностям.

Москва 2009

УДК 311

ББК 60.6

С 143

С 143

Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Вып. 4: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. – 256 с. ISBN 978-5-374-00199-0

УДК 311

ББК 60.6

ISBN 978-5-374-00199-0

 Садовникова Н. А., 2009  Шмойлова Р. А., 2009  Оформление. Евразийский открытый институт, 2009

Содержание

Введение 5

РАЗДЕЛ I. Теоретико-методологические аспекты моделирования социально-экономических явлений и процессов 9

1.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании социально-экономических явлений и процессов 9

1.2. Модель как отображение действительности 11

1.3. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа 13

1.4. Характеристика информационной базы и основные принципы ее формирования 15

1.5. Априорный анализ и его роль в статистическом моделировании 23

РАЗДЕЛ II. Моделирование динамики социально-экономических явлений и процессов 29

2.1. Временные ряды, их характеристики и задачи анализа. Требования к исходной информации. 29

2.2. Основные особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам ряда. 38

2.3. Моделирование тенденции 45

2.4. Выбор формы тренда 70

2.5. Моделирование случайного компонента 80

2.6. Модели периодических колебаний 92

2.7. Модели связных временных рядов 103

Контрольные вопросы к разделу II 113

РАЗДЕЛ III. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений и процессов 115

3.1. Сущность и классификация статистических прогнозов 115

3.2. Простейшие методы прогнозной экстраполяции 123

3.3. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда 131

3.4. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации 134

3.5. Прогнозирование на основе кривых роста 147

3.6. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции 152

3.7. Оценка точности и надежности прогнозов 157

Контрольные вопросы к разделу III 164

Глоссарий 165

Список рекомендуемой литературы 172

Заключение 173

Руководство по изучению дисциплины 174

Практикум 211

Тест для самопроверки 211

Контрольная работа для студентов заочной формы обучения по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование» 222

Приложения 230

Тест для самопроверки по основным категориям курса 242

Учебная программа 247

Введение

Развитие и повышение социально-экономического статуса и положения страны выдвигает на первый план задачу анализа и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования.

В этой связи возрастает роль методологии статистического моделирования и прогнозирования состояния, структуры и основных тенденций развития субъектов рыночных отношений вне зависимости от видов экономической деятельности, форм собственности и внутренней структурной градации.

Учебное пособие «Анализ временных рядов и прогнозирование» включает в себя комплексную методологию моделирования и прогнозирования динамической информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов.

В пособии нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования математико-статистических методов моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов.

Важнейшая задача прогнозирования явлений и процессов – выявление закономерностей и установление основных тенденций развития. Для анализа общих тенденций не целесообразно рассматривать каждый случай в отдельности. Чем больше по числу единиц статистическая совокупность, тем, при прочих равных условиях, качественнее проявляется закономерность, присущая изучаемому явлению или процессу.

Моделирование и прогнозирование позволяют управлять массовыми экономическими явлениями и процессами и предвидеть их развитие.

Для моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов решающее значение имеет принцип их взаимной связи и взаимной обусловленности. Для того, чтобы глубоко понять явление, необходимо изучить внешние и внутренние причинно-следственные взаимосвязи, познать конкретное состояние и условия его возникновения и существования.

Общественные явления находятся не только во взаимной связи, но и в непрерывном движении, изменении, развитии – именно это обусловливает необходимость прогнозирования.

Предметом моделирования и прогнозирования явлений и процессов является система, воспроизводящая объект исследования так, что на ее основе могут быть изучены их структура и размещение, изменения во времени, связи и зависимости.

При моделировании объект, интересующий исследователя, заменяется некоторым другим объектом, аналогом, который называется моделью.

Каковы же объективные основания замены одного объекта другим?

Предметы материального мира – целостные системы свойств, связей, отношений, процессов. Закономерная связь элементов является объективной основой моделирования и прогнозирования.

Элементы включены в совокупности не случайно, а закономерно координированы друг с другом, и, если два объекта сходны в каком-то существенном отношении, то они будут сходны и в другом отношении. Отсюда следует, что объектом моделирования и прогнозирования являются статистические совокупности.

Моделирование основывается на абстрактно-логических процедурах. Рассматривается не вся бесконечная совокупность свойств и отношений явлений, а только часть, наиболее существенная.

Процесс моделирования и прогнозирования начинается с постановки задачи. В соответствии с конкретной задачей выделяются основные свойства, отношения, признаки объекта исследования.

После предварительного изучения объекта переходят к выбору модели, который осуществим как на интуитивной основе, так и на логических основаниях.

Рассмотренная в учебном пособии методология анализа и прогнозирования на основе временных рядов имеет достаточно широкое прикладное значение и может использоваться при решении конкретных задач исследования социально-экономических явлений и процессов таких как моделирование и прогнозирование:

• статистических показателей вида экономической деятельности, фирмы, предприятия;

• деловой активности и эффективности функционирования организационно-правовой структуры;

• кадровых ресурсов и кадровой политики;

• финансовой устойчивости и финансового состояния фирмы;

• рынка жилья;

• мотивов поведения потребителей;

• товарной структуры, сегментов рынка;

• рекламы в системе маркетинговых коммуникаций;

• потребности и управления персоналом;

• внешней и внутренней предпринимательской среды;

• ликвидности, доходности, кредитоспособности, эффективности использования капитала, показателей платежеспособности, оборотного капитала, финансовых результатов в сфере товарного обращения, банковских структурах, страховых компаниях, акционерных, малых и других форм организации предприятий;

• систем имущественного, подотраслей личного и государственного социального страхования;

• финансовой устойчивости и деловой активности сегментов фондового рынка, рынка ценных бумаг, биржевых структур;

• надежности и стабильности, эффективности и деловой активности, конкурентоспособности банковских структур и кредитной политики банковских структур.

Конечной целью данного учебного пособия является формирование у студентов глубоких теоретических знаний методологии анализа, моделирования и прогнозирования временных рядов и практических навыков по оценке состояния и перспектив развития конкретных социально-экономических явлений и процессов на основе построения адекватных, и, в достаточной степени хорошо аппроксимирующих реальные явления и процессы, статистических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования на макро- и микро-уровнях.