Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Челябинский государственный университет»

Кафедра математических методов в экономике

Утверждаю

Проректор по учебной работе

_____________Н.А. Мамаев

«___»_______________2012г.

Методы социально-экономического прогнозирования

Рабочая учебная программа дисциплины

Согласовано

Декан экономического факультета

__________Т.В. Калинина

«___»_____________2012 г.

Челябинск 2012

Утверждена на заседании кафедры математических методов в экономике

Протокол № от «__» __________ 2011 г.

Зав. кафедрой _____________Т.Б. Бигильдеева

Специальность: 080116.65 - Математические методы в экономике

Составитель: Т.Б. Бигильдеева , к.ф.-м.н., доцент

Общее количество часов 160

В том числе:

лекции 34 часа

практические занятия 17 часов

лабораторные занятия 17 часов

самостоятельная работа 92 часа

Отчетность:

экзамен 8 семестр

зачет -

Контрольные мероприятия(количество):

контрольные работы 0

домашние контрольные работы 0

коллоквиумы 0

другие контрольные мероприятия

(защита лабораторных работ) 7

Программа дисциплины

Раздел 1. Цель и задачи дисциплины

Статус дисциплины. Дисциплина «Методы социально-экономического прогнозирования» относится к циклу специальных дисциплин федерального компонента ГОС ВПО по специальности «Математические методы в экономике» (СД.Ф 02)

Цель изучения дисциплины - знакомство с основными методами социально-экономического прогнозирования и их практическим применением на базе современных пакетов прикладных программ.

В результате изучения дисциплины студент должен:

• Знать основные методы прогнозирования, особенности их применения;

• Уметь применять современные методы прогнозирования для решения практических задач;

• Владеть навыками решения реальных задач прогнозирования, встречающихся в различных областях экономической практики на базе современных пакетов прикладных программ (Excel, Eviews).

Раздел 2. Содержание программы

2.1 Выписка из Государственного образовательного стандарта

Выписка из ГОС ВПО 2000г. «Математические методы в экономике» к обязательному минимуму содержания дисциплины «Методы социально-экономического прогнозирования» (СД.Ф 02):

«Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. Классификация методов прогнозирования. Временные ряды и их предварительный анализ. Разложение временных рядов на компоненты. Методы выделения тренда. Анализ периодических колебаний во временных рядах. Адаптивные методы прогнозирования. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Применение многофакторных моделей прогнозирования. Экспертные методы прогнозирования. Проверка адекватности и точности моделей ».

2.2 Содержание программы дисциплины

Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. Классификация экономических прогнозов. Классификация методов прогнозирования. Понятие прогноза, виды экономических прогнозов. Этапы прогнозирования.

Временные ряды и их предварительный анализ. Понятие временного ряда. Требования к исходным данным. Стационарные и нестационарные временные ряды. Примеры временных рядов. Преобразования данных (исключение инфляции, логарифмирование, взятие разностей). Доверительные интервалы. Способы оценки точности прогнозов и сравнения моделей. Проверка адекватности и точности моделей.

Разложение временных рядов на компоненты. Виды кривых роста. Методы выделения тренда. Анализ периодических колебаний во временных рядах, методы исключения периодических колебаний. Простейшие методы прогнозирования на основе моделей тренда и сезонности.

Адаптивные методы прогнозирования, их достоинства и недостатки. Экспоненциальное сглаживание. Оптимизация параметров. Модели линейного роста. Адаптивные полиномиальные модели. Адаптивные модели сезонных явлений. Модели Хольта-Уинтерса. Схема построения адаптивных моделей.

Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация. Автокорреляционная функция. Частная автокорреляционная функция. Модели скользящего среднего. Авторегрессионные модели. Авторегрессионные модели скользящего среднего (ARMA-модели). Построение прогноза на основе ARMA-модели

Процессы с детерминированным трендом (TS – процессы) и разностно-стационарные процессы (DS-процессы), их идентификация. Расширенный тест Дики-Фуллера. ARIMA-модели с регрессорами, особенности прогнозирования на основе ARIMA-моделей.

Применение многофакторных моделей прогнозирования. Моделирование адаптивных и рациональных ожиданий на примере динамической кривой совокупного предложения (новокейнсианской кривой Филлипса).

Динамические эконометрические модели. Понятие ложной регрессии. Понятие коинтеграции. Проверка временных рядов на коинтеграцию.

Авторегрессионные модели с распределенными лагами. Понятие о модели коррекции ошибками.

Векторная авторегрессия. Структурная и приведенная форма системы авторегрессионных уравнений. Примеры использования векторной авторегрессии для прогнозирования макроэкономической динамики.

Экспертные методы прогнозирования, назначение, достоинства и недостатки.