МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ

Содержание
Задание 1. Теоретические вопросы контрольной работы 3
Вопрос 3. История развития прогнозирования 3
Вопрос 9. Показатели количественного измерения тесноты связи 3
Вопрос 17. Метод наименьших квадратов 5
Задание 2. Методические основы моделирования и прогнозирования: графическое и аналитическое изучение взаимосвязей 8
Задание 3. Прогнозирование по однофакторным регрессионным моделям 15
Задание 4. Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям 17
Задание 5. Прогнозирование на основе трендовых моделей 20
Задание 6. Прогнозирование на основе моделей с лаговыми переменными 23
Список использованной литературы 25

Сделать выводы.РешениеСтроим уравнение:Считаем значение Y по фактическим значениям Х:Считаем прогнозные значения:Ошибка прогноза:Считаем прогнозные значения:Ошибка прогноза:Выявим мультиколлинеарные факторы:10,815410,6580,59210,06730,76280,221110,000410,00340,0680,02410,590330,763130,40010,2973-0,0041Мультиколлинеарными являются факторы и .Задание 5. Прогнозирование на основе трендовых моделейИмеются некоторые данные об объеме продаж (д.е.) за 10 лет.Таблица 5.1Исходные данныеПериод (t)Объем продаж (yt)190,72294,323115,424139,925165,526196,827209,228272,929299,8210316,82Выполнить прогноз с помощью среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и уравнения тренда на 11-12-ый периоды. Если в 11-м периоде убудет равен 327,22 д.е., а в 12-м периоде – 334,52 д.е., рассчитать ошибку прогноза по каждой из моделей. Оцените точность прогноза по каждому периоду.РешениеПрогнозирование с помощью среднего абсолютного приростаПрогноз на 11 и 12 год:Прогнозирование с помощью среднего темпа роста:Прогноз на 11 и 12 год:Прогнозирование с помощью уравнения регрессии:Таблица 5.2Расчетная таблицаtyt2y2ty190.7218230.1290.72294.3248896.26188.643115.42913321.78346.264139.921619577.61559.685165.522527396.87827.66196.823638738.111180.927209.224943773.011464.548272.926474485.332183.369299.828189892.032698.3810316.82100100374.913168.2551901.5385424686.0312708.3Система нормальных уравнений. Для наших данных система уравнений имеет вид Домножим уравнение (1) системы на (-5.5), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения. Получаем: Откуда Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1): Получаем эмпирические коэффициенты регрессии:Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии): Прогноз на 11 и 12 год:В таблице 5.3 рассчитаем ошибки прогнозаТаблица 5.3Ошибки прогнозаГод20122013Фактическое значение327,22334,52С помощью абсолютного приростаОшибка прогноза, %С помощью среднего темпа ростаОшибка прогноза, %Уравнение трендаОшибка прогноза, %Задание 6. Прогнозирование на основе моделей с лаговыми переменнымиНа основе приведенных в табл. 4.14 данных были получены две модели с лаговыми переменными: Рассчитать прогнозные значения у и ошибку прогноза по каждой модели на 11-12-ый периоды, если:ПериодИзменение x в текущем периоде по сравнению с предыдущимФактическое значение переменной 11+2,7%89,3312+3,5%89,51РешениеРасчет по модели 1:Расчет по модели 2:В таблице 6.1 рассчитаем ошибки прогнозаТаблица 6.1Ошибки прогнозаГод20122013Фактическое значение89,3389,51Модель 1Ошибка прогноза, %Модель 2Ошибка прогноза, %Список использованной литературыБутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приёмы практических расчетов: учебное пособие для вузов. – М.: Кнорус, 2008. – 167 с. Гладилин А.В. Эконометрика: учебное пособие / А.В. Гладилин, А.Н. Герасимов, Е.И. Громов. – Ростов н/Д.: Феникс, 2011. – 297 с. Эконометрика: учебник/ под ред. проф. И.И. Елисеевой. – М.: Про-спект, 2013. – 288 с.Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. – М.: Финансы и статисти-ка, 2001. – 228 с.Афанасьев В.Н. Эконометрика: учебник/ В. Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, Т. И. Гуляева. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 256 с.Бабешко Л.О. Коллокационные модели прогнозирования в финан- совой сфере. – М.: Экзамен, 2001. – 288 с. 7. Балдин К.В. Эконометрика.– М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 254 с. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2011. – 260 с. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономи-ческих процессов: учебное пособие / Е. В. Бережная, В. И. Береж- ной – М.: Финансы и статистика, 2003. Борисевич В. И. Прогнозирование и планирование экономики: учебное пособие / В. И. Борисевич, Н. Н. Кандаурова – Мн.: ИП «Экоперспектива», 2000. – 432 с. Бородич С.А. Эконометрика: учебное пособие – Мн.: Новое зна-ние, 2004. – 416 с. Васерманис Э.К. Прогнозирование развития сферы услуг. – Рига: Зинатне, 1990. – 168 с. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. – М., 1977. – 287 с. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие. – М.: Дашков и К, 2006. – 400 с. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использова-нием пакетов STATISTIKA и EXCEL: учебное пособие. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. – 464 с. Захарченко Н.И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel. Самоучитель. – М.: Вильямс, 2004. – 208 с. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel.: пер. с англ. – К.: Диалектика, 1997. – 448 с.Методы моделирования и прогнозирования экономики: учеб. пособие / Под ред. Ю.А. Макуриной. – НОУ ВПО Центросоюза РФ СибУПК. – Новосибирск, 2013. – 245 с.