Анализ временных рядов и прогнозирование. Международный консорциум Электронный университет Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
 Скачать 2.56 Mb.
|
|
Тема 1. Методологические аспекты анализа и статистического моделирования временных рядов Временные ряды, их характеристика и задачи анализа. Общая схема анализа временных рядов по компонентам ряда. Время как фактор в анализе сложных социально-экономических явлений. Статистические модели, их классификация. Место динамических моделей в системе экономико-статистических моделей. Модель как отражение действительности. Соотношение объекта и модели. Основные этапы построения статистических моделей динамики. Тема 2. Методологические вопросы статистического прогнозирования Основные принципы и функции статистического прогнозирования. Прогностика как метод научного познания. Этапы построения моделей статистического прогнозирования. Классификация методов и моделей статистического прогнозирования. Надежность и точность прогнозов. Построение доверительных интервалов. Метод ретроспективного прогноза. Верификация прогнозов. Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда Требования к исходной информации. Составляющие компоненты временного ряда и их количественные характеристики. Методы выявления и устранения аномальных наблюдений во временных рядах. Методы оценки однородности совокупности исходных данных по временным рядам. Тема 4. Моделирование основной тенденции временного ряда Понятие основной тенденции и динамики развития социально-экономических явлений. Виды тенденции и методы определения ее наличия. Статистические модели тенденции средней, дисперсии и автокорреляции и методы их построения. Кривые роста: характеристика основных моделей, методы выбора наилучшей кривой роста, оценивание параметров моделей. Критерии адекватности и значимости моделей тренда. Тема 5. Моделирование случайной компоненты временного ряда Понятие случайной компоненты и основные этапы ее анализа. Автокорреляция и методы ее устранения. Модели авторегрессии, скользящего среднего и модели с распределенными запаздываниями. Применение обобщенного метода наименьших квадратов и авторегрессионных преобразований. Спектральный анализ. Проверка случайности и нормальности распределения случайного компонента. Тема 6. Моделирование периодической компоненты временного ряда Понятие периодической компоненты временного ряда. Классификация моделей временных рядов с периодическими колебаниями. Методы выявления периодической составляющей во временных рядах. Фильтрация периодической компоненты. Фильтрация сезонной компоненты. Аналитическое выравнивание периодической составляющей. Методы анализа сезонной волны. Статистические модели сезонной волны. Тема 7. Моделирование связных временных рядов Классификация эконометрических моделей. Понятие модели взаимосвязи. Теоретические и методологические предпосылки построения адекватных моделей взаимосвязей. Выбор формы связи. Методы отбора факторных признаков. Особенности моделирования временных рядов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Ложная корреляция. Переменная корреляция и автокорреляция. Мультиколлинеарность и методы ее выявления. Методы построения множественных регрессионных моделей по временным рядам. Критерии адекватности и значимости статистических моделей регрессии. Интерпретация статистических моделей регрессии. Тема 8. Прогнозирование динамики социально- экономических явлений Классификация методов прогнозирования, основанная на использовании одномерных временных рядов. Экстраполяция тенденций социально-экономических явлений и процессов с использованием кривых роста. Точечные и интервальные прогнозы. Оценка точности и надежности прогнозов. Прогнозирование динамики развития социально-эконо-мических явлений и процессов на основе адаптивных моделей, в частности, с использованием метода экспоненциального сглаживания. Методы прогнозирования тренд-сезонных временных рядов. Прогнозирование одномерных временных рядов методом воссоединения отдельных компонент ряда. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции. Принятие решений на основе моделей динамики. Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений. Идентификация системы моделей регрессии. Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии. Статистическое прогнозирование связи. Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации. Проблема идентификации. Оценка точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделям регрессии. 2.2. Практические занятия Целью проведения практических занятий по данному курсу является приобретение навыков практического использования студентами методологии комплексного статистического анализа и прогнозирования статической и динамической информации по одномерным и многомерным рядам динамики социально-экономических явлений. При проведении практических занятий рекомендуется использовать IBM PS и разработанные для них программные средства проведения экономических расчетов, в частности, ППП статистического анализа и прогнозирования «Олимп», АРМ «Статистика», «Мезозавр», «Statgraphics» и другие, имеющиеся в фондах вычислительного центра университета. 2.3. Содержание практических занятий Объем часов ЗАНЯТИЕ 1. Вводное в курс: методологические аспекты статистического моделирования и прогнозирования временных рядов. 2 ЗАНЯТИЕ 2. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда. 2 ЗАНЯТИЕ 3. Выявление тенденции в ряду динамики. 2 ЗАНЯТИЯ 4, 5. Анализ типа тенденции временных рядов. 4 ЗАНЯТИЕ 6. Анализ тенденции временных рядов по видам. 2 ЗАНЯТИЕ 7. Аналитическое выравнивание как метод описания основной тенденции временных рядов. 2 ЗАНЯТИЕ 8. Методы и критерии выбора формы тренда. 2 ЗАНЯТИЕ 9. Аудиторная контрольная работа по теме: «Анализ и моделирование основной тенденции временного ряда». 2 ЗАНЯТИЕ 10. Моделирование периодической компоненты временного ряда. 2 ЗАНЯТИЯ 11, 12. Методы выявления и анализа случайной компоненты. 3 ЗАНЯТИЕ 12. Статистический анализ нормальности распределения случайной компоненты. 1 ЗАНЯТИЯ 13, 14. Автокорреляция и методы ее выявления. 3 ЗАНЯТИЯ 14, 15. Модели авторегрессионных преобразований. 3 ЗАНЯТИЕ 16. Аудиторная контрольная работа по теме: «Моделирование случайной компоненты временного ряда». 2 ЗАНЯТИЕ 17. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции. 1 ЗАНЯТИЯ 17, 18. Простейшие методы прогнозирования временных рядов. 2 ЗАНЯТИЕ 18. Прогнозирование временных рядов на основе экстраполяции тренда. 1 ЗАНЯТИЕ 19. Прогнозирование временных рядов на основе кривых роста. 2 ЗАНЯТИЯ 20, 21. Прогнозирование временных рядов с учетом дисконтирования информации. 4 ЗАНЯТИЕ 22. Аудиторная контрольная работа по теме: « Экстраполяция тенденции и динамики социально-экономических явлений». 2 ЗАНЯТИЕ 22. Моделирование многомерных временных рядов. 2 ЗАНЯТИЕ 23. Многофакторное динамическое прогнозирование. 2 ЗАНЯТИЯ 24, 25. Эвристические методы в анализе экспертной информации. 4 ЗАНЯТИЕ 26. Эвристические методы прогнозирования динамики социально-экономических явлений. 2 ЗАНЯТИЕ 27. Моделирование и прогнозирование деловой активности и эффективности рыночных структур (на примере конкретного объекта). 2 ЗАНЯТИЕ 28. Модели спроса, цены и предложения. Модели потребительского спроса. 2 ЗАНЯТИЯ 29, 30. Модели прогноза основных финансовых показателей деятельности негосударственных организационно-правовых структур. 2 ЗАНЯТИЕ 31. Экологическое прогнозирование. 2 ЗАНЯТИЕ 32. Демографическое прогнозирование. 2 |