1. Нужно ли планирование и прогнозирование в рыночной экономике? Почему?

2. Расскажите о связи и о различии между планированием экономического и социального развития и прогнозированием.

3. Какие виды планов и прогнозов Вы знаете? Охарактеризуйте их отличительные особенности.

4. В чем суть генетического и нормативного подходов в прогнозировании?

5. Охарактеризуйте основные принципы разработки макроэкономических прогнозов.

6. Назовите и коротко охарактеризуйте основные этапы разработки прогноза с использованием статистических методов.

7. Классификация методов прогнозирования.

8. Раскройте основные понятия и категории, употребляемые в экономической прогностике.

9. Что такое тенденция и как проверяется гипотеза о ее существовании?

10. В чем суть автокорреляции и авторегрессии? Как определить порядок авторегрессионной модели?

11. С какими сложностями сталкивается исследователь при построении прогноза по многофакторным моделям?

12. Раскройте сущность точечного и интервального прогнозирования.

13. Является ли высокое значение парного коэффициента корреляции свидетельством тесной взаимосвязи переменных, представленных временными рядами?

14. Раскройте содержание основных показателей точности статистических прогнозов.

15. Охарактеризуйте основные приемы построения множественной регрессионной модели по временным рядам.

16. Экстраполяция тренда и доверительные интервалы прогноза.

17. В каких случаях целесообразно включать в модель регрессии, построенную по многомерным временным рядам, фактор «время»?

18. Что представляет собой ретроспективный прогноз? Какова его роль для оценки точности математических моделей прогнозирования?

19. Какие факторы влияют на доверительный интервал прогноза? Как доверительная вероятность соотносится с практической значимостью результатов прогнозирования?

20. Какими средствами оценивается качество прогнозных моделей?

21. Какими средствами на основе регрессионной модели получается прогноз зависимой переменной? Какие факторы влияют на ширину доверительного интервала?

22. Какие типы моделей экономического роста Вы знаете? В чем их суть?

23. Что включает в себя понятие адекватности математических моделей прогнозирования? Какова методика ее определения?

24. Какие методы используются для прогнозирования спроса?

25. В чем суть методики построения динамической многофакторной модели?

26. Выбор формы кривой, выравнивающей тренд.

27. Какие методы моделирования случайной составляющей временного ряда Вы знаете?

28. Охарактеризуйте метод авторегрессии применительно к прогнозированию случайной компоненты временного ряда.

29. Использование факторных моделей в прогнозировании.

30. Как проверить точность математических прогнозных моделей? Может ли модель быть достаточно адекватной, но не точной?

31. Использование эконометрических моделей в прогнозировании: этапы, особенности.

32. Охарактеризуйте подход к прогнозу динамики основных фондов.

Литература

1. . Алгебров, Б. Бурса, А. Симонов. Об одном подходе к прогнозированию краткосрочного развития стран и регионов в новых условиях. // Экономика и математические методы. Том 32, вып. 3, 1996. - с. 54.

1. Ю.С. Архангельский. Прогнозирование объемов производства отраслей народного хозяйства Украины.// Экономика и математические методы. Том 32, вып. 3, 1966. - с. 161.

2. Л.Е. Басовский. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.,1999.

3. Р. Винн, К. Холден. Введение в прикладной эконометрический анализ. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 293 с.

4. О. Г. Голиченко. О моделировании воздействия роста денежной массы на инфляцию и динамику уровня производства. // Экономика и математические методы. Том 32, вып. 3, 1996. - с.96 - 104.

5. А.А. Горчаков, И.В. Орлова. Компьютерные экономико-математические модели. – М.: Компьютер, 1995. – 134 с.

6. А.С. Емельянов. Эконометрия и прогнозирование. - М.: Экономика, 1985. - 207 с.

7. А.П. Ермилов. Макроэкономическое прогнозирование в США. - Новосибирск: Изд. Наука, 1987.- 268 с.

8. Н.І. Костіна, А.А.Алексеев, О.Д. Василик. Фінансове прогнозування: методи та моделі. – К., 1997.

9. Н.Б. Кобелев Практика применения экономико-математическх методов и моделей. – М., 2000.

10. Макроэкономические модели планирования и прогнозирования. - М.:

Статистика, 1970. - 389 с.

11. Прогнозирование капиталистической экономики. - М.: Мысль, 1970. - 447 с.

12. Рабочая книга по прогнозированию. - М.: Мысль, 1982. - 430 с.

13. С.А. Саркисян, Л.В. Голованов. Прогнозирование развития больших систем. - М.: Статистика, 1975. - 191 с.

14. Статистика рынка товаров и услуг./ Под ред. И. К. Белявского. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 432 с.

15. Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. - М.: Наука, 1973. - 295 с.

16. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А. Г. Гранберга. - М: Финансы и статистика, 1990. - 382 с.

17. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой / Под ред. А. П. Градова и Б. И Кузина. - С-П.: Специальная литература, 1996. - 510 с.

18. Теория и практика статистического моделирования экономики. - М.: Статистика, 1986. - 289 с.

19. Теория прогнозирования и принятия решений. / Под ред. С.А. Саркисяна. - М.: Высшая школа, 1977. - 350 с.

20. Г. Тейл. Прикладное экономическое прогнозирование. - М.: Прогресс, 1970. - 504 с.

21. Г. Тейл. Экономические прогнозы и принятие решений. - М.: Статистика, 1971. - 489 с.

23. Е.М. Четыркин. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977. – 199 с.

24. В. Черняк. Модель экономики: выбор Украины. // Экономика Украины, 1995, №9.А.А.Френкель. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. – М.: Экономика, 1989. – 214 с.

25. А.А.Френкель. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. – М.: Экономика, 1989. – 214 с.

1¹ Временной ряд (или ряд динамики) представляет собой совокупность последовательных значений некоторого показателя, характеризующих его изменение во времени.

2 Процесс раздельного вычисления компонент U_t , S_t и E_t ряда Y_t носит название фильтрации компонент. Если требуется оценить трендовую компоненту U_t совместно с сезонной S_t , т.е. (U_t + S_t ), то такая процедура называется сглаживанием, а значения (U_t + S_t ) – тренд-сезонным временным рядом.

3 Скорректированная оценка сезонной компоненты получена в результате умножения соответствующей доли на 4 / 3,984 = 1,004.

4 1. Подготовьте место для вывода результатов, для чего выделите столбец того же размера, что и столбец фактических значений.

2. Щелкните на кнопке Мастер функций, расположенной на панели инструментов, и выберите функцию ТЕНДЕНЦИЯ.

3. В открывшемся окне укажите номера ячеек, содержащих массив А и дважды – массив t,

щелкнув затем на кнопке ОК.