Материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления пользователям Интернета и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
© 2018 - 2024
1. Особенности прогнозирования по парным регрессионным моделям.
2. Многофакторное прогнозирование.
3. Прогнозирование по авторегрессионым моделям.
4. Методы исключения автокорреляции из рядов динамики.
1. Корреляционный анализ предполагает изучение взаимосвязи м/у двумя и более показателями. Различают след. виды связей:
- функциональные
- статистические
Функциональная связь имеет место, если изменения одних явлений вызывают вполне определенное изменение других. Такие связи выражаются уравнениями строго определенного вида.
Статистическая связь – это разновидность статистических связей, хар-ся тем, что изменение одного признака под воздействием др. признаков явл. общим случаем, хар-им среднюю колеблемость рассматриваемых показателей.
Уравнение, отражающее статистическую связь м/у показателями называется уравнением регрессии. Разработка этого ур-я явл. способом кол-го представления влияния фактора и нескольких факторов на исследуемый показатель. Парные корреляционно-регрессионные модели отражают взаимосвязь м/у исследуемым показателем у и одним фактором х. в общем виде: y=f(x) частные:
y=a±bx; y=a+b/x
у – исследуемый (прогн-мый) показатель
х – фактор, оказывающий влияние на исследуемый показатель.
Прогнозирование по парным КРМ² включает след. этапы:
- выбор независимой переменной существенно влияющий на исследуемый показатель. Существенность влияния фактора на исследуемый показатель опред-ся по коэффициенту парной корреляции.
r = n*Σy*x – Σy * Σx / √n * Σy² - Σy² * √n * Σx² - Σx²
Для прогнозов используются такие связи, в кот. коэф-т парной корреляции превышает 0,8
- определяется форма уравнения регрессии
- оцениваются параметры уравнения регрессии с использованием метода наименьших квадратов
∑y = a*n + b∑x
∑y*x = a∑x + b∑x²
y = a ± bx
- рассчитываются прогнозные значения исследуемого показателя у путем подстановки в построенное КР уравнение значения фактора х определяемого для периода упреждения след. способами:
· путем расчета прогнозного значения фактора по уравнению тренда вида x = f(t)
· путем подстановки в КР модель планируемого (нормативного) значения фактора х на перспективу.
2. Сущность многофакторного прогнозирования состоит в расчете прогнозных значений исследуемого показателя по уравнению множественного КР анализа, построенного на основе изучения взаимосвязей м/у показателем у и несколькими факторами х1, х2, …, хn существенно влияющими на него. В общем виде: полином 1-й степени:
у = а1х1 + а2х2 + … + аnxn
Этапы многофакторного прогнозирования:
- анализ динамики исследуемого показателя;
- установление факторов влияющих на исследуемый показатель и отбор наиболее существенных. Отбор наиболее существенных факторов для включения в модель множественной корреляции может осуществляться след. способами:
а) на основе расчета парных коэф-тов корреляции м/у у и каждым из факторов. В модель включаются факторы с наибольшими показателями парного коэф-та корреляции.
б) на основе расчета частных коэф-тов корреляции, кот. предлагают изучения воздействия 1-го из факторов на показатель у при закреплении других на постоянном уровне.
в) на основе пошагового КР анализа. В этом случае в результате последовательного включения факторов в модель оцениваются показатели расчетного критерия Стьюдента коэф-т множественной корреляции, частные коэф-ты корреляции и коэф-ты детерминации.
Окончательный отбор факторов осущ-ся для случая с наилучшими хар-ми модели. Если м/у факторами модели сущ-ет тесная связь, то такие факторы одновременно включать в модель нельзя. |r|>0,6 в этом случае наблюдается явление мультиколениарности. Количество факторов включаемых в модель многофакторного прогнозирования д.б. в 5-6 раз меньше числа наблюдений.
- устанавливается форма связи м/у у и факторами х путем анализа различных коэф-тов статистической оценки, а именно: коэф-т множественной корреляции хар-ет тесноту связи м/у у и всеми факторами; коэф-т детерминации хар-ет долю изменения у обусловленную воздействием включенных в модель факторов; анализом F, T- критериев; анализом ошибки аппроксимации Е< 10-15% хар-ет соответствие выбранного уравнения регрессии реальным экономическим условиям.
- осущ-ся качественно-логический и статистический анализ многофакторного уравнения
- рассчитываются прогнозные значения показателя у на основе предварительной экстраполяции тенденции для факторов х.
Многофакторный анализ позволяет устанавливать тенденции изменения показателей и оценивать варианты воздействия факторов на исследуемый показатель в перспективе.
3. Прогнозирование по авторегрессионым моделям основывается на выявлении и изучении взаимосвязей м/у последовательными значениями одной и той же случайной величины. Это имеет место в тех случаях, когда изменения исследуемого показателя обусловлены не столько действием на него каких-либо факторов, сколько внутренними объективными причинами.
Авторегрессионая модель имеет след. вид:
Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 + … + anYt-n, где
А1, а2, an – параметры уравнения авторегрессии
Yt-1 – значение исследуемого показателя (t-1) уровня ряда, отнесена к t-му уровню.
Yt-2 – значение исслед-го к уровню t
n – порядок уравнения авторегрессии.
Параметры авторегрессионого уравнения вида Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 рассчитываются по системе уравнений след. вида:
Σ(Yt*Yt-1) = a1 * ΣYt-1² + a2 * ΣYt-1 * Yt-2
Σ(Yt * Yt-2) = a1 * ΣYt-1 * Yt-2 + a2 * Σyt-2²
Наличие или отсутствие авторегрессии (автокорреляции) в рядах динамики определяется по критерию Дарбина -Уотсона
d = 2 * (1 – Σγt * γt-1 / Σγt², .где
γt – это отклонение фактических уровней исходного динамического ряда от их расчетных величин
γt = yф – yр
Расчетные величины – это те, кот. получены из уравнения тренда
ур = а±bt
γt-1 – отклонение уф от ур (t-1)-го уровня ряда, отнесенные к уровню t/
N – число уровней ряда.
Если расчетный критерий Дарбина-Уотсона
d = 0, то имеет место сильная положительная автокорреляция
d = 4, то имеет место сильная отрицательная автокорреляция
d = 2, то автокорреляция в рядах динамики отсутствует.
0<=d<=4
Если рассчитанный критерий d не соответствует определенным уровням, то наличие автокорреляции определяется в зависимости от длины динамического ряда по разработанной таблице с нижним и верхним уровнем критерия. Если d<dн (нижний уровень критерия), то в динамическом ряду имеет место автокорреляция. Если d>dв (верхний уровень критерия), то автокорреляция отсутствует. Если критерий находится в пределах dн и dв (dн<=d<=dв), то наличие корреляции или ее отсутствие м. подтвердиться только путем дополнительных вычислений для большего числа уровней ряда.
Причинами автокорреляции в динамических рядах м.б.:
- неправильный выбор формы связи м/у переменными;
- ошибки измерения исследуемых показателей, относящихся к разным уровням ряда;
- в моделях корреляционно-регрессионного анализа не полный учет факторов, влияющих на у.
При прогнозировании по одиночным временным рядам наличие автокорреляции в исследуемом ряду уточняет прогнозные оценки. При прогнозировании по корреляционно-регрессионным моделям автокорреляция снижает точность и достоверность прогноза и является недопустимой, поэтому построение, анализ и использование в прогнозировании корреляционно-регрессионных зависимостей д. осущ-ся вместе с исключением явления автокорреляции из динамических рядов показателей у и х.
4. Для исключения автокорреляции из рядов динамики используют след. методы:
- Метод конечных разностей. В этом случае при использовании этого метода в качестве числовых величин, подлежащих обработке, выступают не исходные уровни динамических рядов, а разности последующего и предыдущего членов ряда к-го порядка, если связь м/у показателями у и х является линейной, то рассчитываются разности 1-го порядка, а уравнение парной корреляции имеет вид:
Δу = f(Δx) или Δу = а ± bΔx, где Δу = уt+1 – yi, где i – это номер уровня ряда
Δх = хi+1 – xi
Параметры а и b определяются по методу наименьших квадратов с соответственным преобразованием системы нормальных уравнений. Расчет прогнозных значений исследуемого показателя у осущ-ся на основе предварительного расчета его приращения в зависимости от предполагаемого изменения фактора х.
- Метод исключения тенденций основан на замене исходных уровней динамических рядов их отклонениями.
γt = yф – ур, где ур, хр явл. ур-ем тренда, εt = хф – хр
Простейшим способом прогнозирования по отклонениям явл. функция γt = t(εt) и ее частный случай – прямолинейная зависимость вида: γt = α * εt/
α – параметр уравнения, вычисляемый из соотношения след. вида:
∑γtεt = α∑εt²
Прогноз исследуемого показателя определяется на основе ожидаемого отклонения показателя у по заданному отклонению фактора х.
- Метод Фримна – Воу. Основан на включении времени в уравнение регрессии. При этом прогнозирующая функция имеет след. вид:
у = a + bx + ct
Параметры уравнения рассчитываются по системе нормальных уравнений след. вида:
Σy = a * n + bΣx + cΣt
Σy*x = a∑x + bΣx² + cΣxt
Σyt = a*Σt + b∑t + cΣt²
Прогнозное значение исследуемого показателя у рассчитывается по данному уравнению с предварительным прогнозом фактора х и соответствующей подстановкой параметра времени t.
Тема: Методология планирования
1. Принципы, методы и типы планирования.
2. Система планов экономической организации.
3. Содержание и особенности стратегического планирования.
4. Сущность и виды стратегий.
5. Сущность бизнес планирования и структура бизнес-плана.
1. Принципы планирования:
-системность;
- непрерывность;
- гибкость;
- точность и целенаправленность.
Точность – это в какой степени план д.б. конкретизирован, детализирован.
- альтернативность и оптимальность
Методы планирования:
- по аналогии;
- эвристический – интуитивные знания, опыт, экспертные оценки;
- с использованием математических моделей;
- методы социально-экономического анализа;
- балансовый;
- нормативный;
- программно-целевой: разработка плана с поиском способов решения, реализации.
Типы планирования:
1. В зависимости от временной ориентации идей планирования выделяют:
- реактивное планирование (прошлый опыт);
- преактивное планирование;
- интерактивное планирование (творческие подходы к решению)
2. В зависимости от степени неопределенности различают:
- детерминированное пл-е (действия в полностью определенной среде);
- вероятностное (пл-е вне определенной ситуации).
3. В зависимости от горизонта планирования;
- краткосрочные;
- среднесрочные;
- долгосрочные;
2. Планы классифицируются след. образом:
- по периоду планирования:
а) перспективные;
б) текущие;
в) оперативно-календарные;
- по реализуемым функциям:
а) план мк;
б) план производства;
в) план мн;
г) план развития
- в зависимости от целей организации:
а) наступательные;
б) оборонительные (удержание позиций, предупреждение банкротства);
в) ликвидационный.
Способы представления планов:
- ординарное представление;
- планы-графики, используются при ведении взаимообусловленных работ;
- сетевые графики;
- циклограммы.
3. Стратегическое планирование предполагает разработку альтернативных вариантов будущего развития фирмы и связано с решением след. задач:
- совершенствование управленческих функций;
- развитие бизнеса;
- привлечение инвестиций;
- разработки и внедрения инноваций;
- кадровой политики.
Процесс стратегического планирования состоит из след. этапов:
а) Установление миссии и целей.
б) Исследование внешней и внутренней среды;
в) стратегический анализ, предполагает сравнение целей и результатов в поведении фирмы в текущем периоде и на перспективу. В том числе конкурентный анализ.
г) формулировка стратегии;
д) конечный стратегический план включает:
- миссию и цели фирмы;
- стратегию организации;
- политику действий фирмы.
Политика – это система ориентиров, устанавливающих способы решения задач и условия выполнения планов. Политика должна соответствовать след. принципам:
- определенность;
- стабильность и гибкость;
- использование известных законов и фактов;
- реалистичность руководства.
4. Понятие и виды стратегий
Стратегия – это качественно определенное направление развития на основе координации и распределения ресурсов, учета и адекватного реагирования на изменение факторов внешней среды с целью достижения конкурентных преимуществ в долгосрочной перспективе.
Виды стратегий:
1. Портфельная стратегия касается субъекта хозяйствования в целом и предполагает решение след. проблем:
- привлечения инвестиций;
- совершенствование инвестиционной деят-ти;
- внедрение новых организационно-правовых структур хоз-я;
- разработка и совершенствование структур управления и др.
Среди портфельных стратегий различают:
- стратегии роста;
- стратегии стабильности;
- сокращения.
2. Деловая стратегия касается отдельных деловых единиц с целью решения основных проблем.
3. Функциональная стратегия разрабатывается для отдельных функциональных подразделений и структур.
Дата: 2019-05-29, просмотров: 233.