Прогнозування економетричних показників із використанням часових рядів

Размещено на http://www.allbest.ru/

Зміст

Вступ

1. Економетрія та прогнозування

2. Прогнозування економетричних моделей часових рядів

Висновок

Список використаної літератури

Вступ

Слово "економетрія" (у деяких джерелах "економетрика") буквально означає "вимірювання в економіці", що дає підстави під цим терміном розуміти все, що пов'язано з вимірюваннями в економіці. Однак таке тлумачення надзвичайно широке і не відображає особливостей цієї галузі знань. З іншого боку, через необхідність застосування математико-статистичних методів інколи економетрії дають вужче тлумачення, а саме розглядають її лише як певний набір математико-статистичних засобів, якими кількісно досліджують взаємозв'язки певних рядів статистичних даних. Тому точнішим є таке визначення:

Економетрія -- це самостійна наукова дисципліна, яка об'єднує сукупність теоретичних результатів, засобів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та математико-статистичного інструментарію надавати конкретних кількісних значень загальним (якісним) закономірностям, обґрунтованим економічною теорією.

Предмет економетрії -- це методи побудови та дослідження математико-статистичних моделей економіки, проведення кількісних досліджень економічних явищ, пояснення та прогнозування розвитку економічних процесів.

Метою економетричного дослідження є аналіз реальних економічних систем і процесів, що в них відбуваються, за допомогою економетричних методів і моделей, їх застосування при прийнятті науково обгрунтованих управлінських рішень.

1. Економетрія та прогнозування

Економетрія -- прикладна економіко-математична дисципліна, яка вивчає динаміку реальних мікро- та макроекономічних явищ і процесів для кількісного та якісного аналізу й прогнозування результатів розвитку економічних систем, процесів і явищ.

Економетричні моделі являють собою системи взаємопов'язаних рівнянь і використовуються для кількісних оцінок параметрів економічних процесів та явищ.

За внесок у розвиток економетричних моделей і методів 1969 р. Нобелівську премію одержали Р. Фріш і Я. Тінберген. 1980 р. за створення економічних моделей і застосування їх до аналізу економічних коливань і економічної політики Нобелівську премію одержав Л. Юіяйн. За пояснення фундаментальних основ економетрики за допомогою теорії ймовірностей та за аналіз одночасних економічних структур Нобелівським лауреатом 1989 р. став Т. Хаавельмо, нарешті, 2000 р. Нобелівську премію одержали Д. Хекман і Д. Мак-Фадден "За розробку мікроеконометрії та методів статистичного аналізу".

Економетричні моделі в Україні, зокрема, можуть досліджувати такі проблеми.

* Аналізувати вплив основних макроекономічних показників на обсяги ВВП (інфляція, безробіття, індекс споживчих цін тощо).

* Прогнозувати основні макроекономічні показники на наступні періоди (реальний і номінальний ВВП, рівні зайнятості та безробіття, індекси цін).

* Аналізувати та прогнозувати перспективи розвитку банківської системи, при цьому враховувати її основні показники (баланс, статутний фонд, прибуток, депозити, кредити тощо).

* В умовах ринкової економіки, враховуючи дію законів попиту та пропозиції, соціальну спрямованість сучасної економіки, аналізувати та прогнозувати приватні споживання та заощадження з урахуванням таких чинників: заробітна плата, трансфертні виплати, рівень інфляції, споживання продовольчих і непродовольчих товарів, курси іноземних валют, купівля валюти та цінних паперів тощо.

* Досліджувати грошовий ринок на основі рівноважної моделі грошового ринку з визначенням єдиної відсоткової ставки. Враховувати показники грошових агрегатів, грошової пропозиції, грошової бази.

* Аналізувати та прогнозувати розвиток української економіки у межах світового господарства з урахуванням чинників впливу на курс національної валюти, торгівельного та платіжного балансів, тарифних і нетарифних методів торгівельної політики.

Прогнозування -- це науково обґрунтоване виявлення можливих тенденцій розвитку досліджуваних процесів. Необхідність прогнозування пов'язана з НТП і бурхливим розвитком економіко-соціальних процесів. Процес, що прогнозується, повинен мати ряд альтернатив розвитку та бути інерційним, тобто зберігати у перспективі свої основні риси та закономірності.

Залежно від тривалості періоду розрізняють три види прогнозів: короткострокові (період прогнозування не більше одного року), середньострокові (від одного до п'яти років), довгострокові (понад п'ять років).

Розробки у сфері економічного прогнозування в зарубіжних країнах з'явились в останній чверті XIX ст. і були пов'язані зі спробами дослідників виявити майбутні тенденції виробництва основних продуктів на основі аналізу динаміки статистичних даних, які є в їх розпорядженні. Головними методами прогнозування на той час були експертні оцінки (на основі якісного аналізу рядів) та проста екстраполяція (перенесення минулих тенденцій на майбутнє).

На початку XX ст. зроблені перші спроби виявлення економічних індикаторів. 1911 р. Дж. Брукмайєр спробував використовувати для прогнозування три хронологічних ряди таких показників: індекс банківських кредитів, індекс цін акцій, індекс загальної економічної активності. Подальший розвиток цей підхід одержав у 20-ті роки в дослідженнях Гарвардського університету. За основу були взяті "гарвардські криві": індекс вартості цінних паперів на біржі, величина депозитів у банках, норма відсотка. Поштовхом у подальшому розвитку прогнозування та планування у світі стала світова економічна криза 19291933 pp. У 30-ті роки за кордоном виникає планування на макрорівні. Найбільшу популярність отримала Гарвардська школа економічних барометрів (барометрів розвитку), яка повинна була передбачати майбутню кон'юнктуру, тобто прогнозувати динаміку товарного і грошового ринків. Засновниками економетрики вважають Р. Фріша, Я. Тінбергена,Е. Шумпетера. Нині у світі сформувалося три провідні системи планування та регулювання: Північно-Американські (США, Канада), азійська(Японія та Південна Корея), європейська (Франція та Швеція). Лідерому прогнозуванні є США. Прогнозування в США вважається однією з найважливіших форм регулювання економіки.

Для прогнозування застосовують методи експертних оцінок, методи статистичного прогнозування та змішані методи (поєднання перших двох). З відомих експертних методів найчастіше використовують методи "Дельфі" та "Мозкових атак". За методом "Дельфі" формують групи, які складаються з одного або більше експертів. Кожна група одержує перелік питань з перспективного розвитку систем і відповідає на них самостійно, незалежно від інших груп. На підставі відповідей експертів будується прогноз. Далі починається узгодження прогнозу доти, доки думки всіх експертів збіжаться або будуть близькими. Заметом "Мозкових атак" усі експерти збираються за "круглим столом". Кожен висловлює власний прогноз щодо розвитку досліджуваної системи. Усі думки експертів обговорюються, аналізуються і з них вибирається найбільш прийнятна.

Макроекономічне моделювання вже кілька десятиліть використовується як зручне знаряддя аналізу, імітації та прогнозування економічних процесів у державних і недержавних установах багатьох країн.

2. Прогнозування економетричних моделей часових рядів

В багатьох економічних дослідженнях розглядається не один динамічний ряд, а паралельно декілька рядів для вивчення динаміки декількох показників. В таких випадках можна зустріти ряди динаміки, у котрих коливання рівнів взаємообумовлені. Наприклад, динаміка виплавки сталі в значній мірі залежить від динаміки видобутку залізної руди; динаміка цін на визначену продукцію землеробства в значній мірі пов'язана з динамікою врожайності даної культури; в свою чергу динаміка врожайності або валових зборів залежить від кількості опадів і т.п.

Математичні моделі корисні для більш повного розуміння суті процесів, що відбуваються, їх аналізу. Серед моделей, які використовуються для аналізу та/або прогнозування, можна виділити три основні класи:

1. Моделі часових рядів

2. Регресійні моделі з одним рівнянням

3. Системи одночасних рівнянь.

Ми розглянемо саме моделі часових рядів.

Моделі часових рядів

До цього класу відносяться такі моделі:

тренду:

y(t) = T(t) + t,

де T(t) - часовий тренд заданого параметричного виду (наприклад, лінійний)

T(t) = ао + а1t, t

- випадкова (стохастична) компонента);

Сезонності:

y(t) = S(t) + t,

де S(t) - періодична (сезонна) компонента,

t - випадкова (стохастична) компонента);

тренду та сезонності:

y(t) = T(t) + S(t) + t (адитивна)

або

y(t) = T(t) S(t) + t (мультиплікативна),

економетрія прогнозування часовий авторегресія

де T(t) - часовий тренд заданого параметричного виду, S(t) - періодична (сезонна) компонента, ех - випадкова (стохастична) компонента).

До моделей часових рядів відносяться множина більш складних моделей, таких як моделі адаптивного прогнозу, моделі авторегресії та ін. Загальною рисою є те, що вони об'єднують поведінку часового ряду, виходячи тільки з його попередніх значень. Такі моделі можуть бути використаними, наприклад, для вивчення та прогнозування об'єму продажу, попиту, короткострокового прогнозування відсоткових ставок та т.п.

Метод найменших квадратів, котрий найбільш часто використовується в регресійному аналізі для знаходження оцінок коефіцієнтів регресії, базується на передумові про незалежність друг від друга окремих спостережень по одній і тій же змінній. В економічних часових рядах послідовні спостереження часто залежать друг від друга, тобто між ними існує автокореляція

Автокореляція являє собою кореляційну залежність, між наступними і попередніми членами часового ряду, тобто кореляцію між рядами

Наявність автокореляції вказує на взаємозв'язок рівнів ряду динаміки, на сильну залежність наступних рівнів від попередніх, що сильно спотворює величину середньоквадратичних похибок коефіцієнтів регресії, ускладнює побудову довірчих інтервалів для коефіцієнтів регресії, а також перевірку їх значущості. Існує ряд способів виключення або зменшення автокореляції в часових рядах

Найбільш ефективним є виключення тренда ґ(і) із числового ряду і перехід до випадкової компоненти Еі . Для усунення автокореляції можна використовувати прийом, оснований на включенні часу в рівняння множинної регресії як аргументу, та метод кінцевих різниць, коли методом найменших квадратів обробляються не самі рівні вихідних рядів, а послідовні різниці між ними.

Висновок

Отже, можна сказати, що Економетрія -- прикладна економіко-математична дисципліна, яка вивчає динаміку реальних мікро- та макроекономічних явищ і процесів для кількісного та якісного аналізу й прогнозування результатів розвитку економічних систем, процесів і явищ.

Економетричні моделі являють собою системи взаємопов'язаних рівнянь і використовуються для кількісних оцінок параметрів економічних процесів та явищ.

Прогнозування -- це науково обґрунтоване виявлення можливих тенденцій розвитку досліджуваних процесів. Необхідність прогнозування пов'язана з НТП і бурхливим розвитком економіко-соціальних процесів. Процес, що прогнозується, повинен мати ряд альтернатив розвитку та бути інерційним, тобто зберігати у перспективі свої основні риси та закономірності.

Залежно від тривалості періоду розрізняють три види прогнозів: короткострокові (період прогнозування не більше одного року), середньострокові (від одного до п'яти років), довгострокові (понад п'ять років).

В багатьох економічних дослідженнях розглядається не один динамічний ряд, а паралельно декілька рядів для вивчення динаміки декількох показників. В таких випадках можна зустріти ряди динаміки, у котрих коливання рівнів взаємообумовлені. Наприклад, динаміка виплавки сталі в значній мірі залежить від динаміки видобутку залізної руди; динаміка цін на визначену продукцію землеробства в значній мірі пов'язана з динамікою врожайності даної культури; в свою чергу динаміка врожайності або валових зборів залежить від кількості опадів і т.п.

Список використаної літератури

1. Кочетков О.В. Економетрія / Навчальний посібник для студентів економічних спеціальностей. - Луганськ: Елтон. - 2, 2008. - С. 82.

2. Лещинський О.Л. Економетрія . Навчальний посібник для студентів ВНЗ . - К.: МАУП. - 2003. - С. 203-205.

3. Лугінін О.Є. , Білоусова С.В., Білоусов О.М. Економетрія: Навчальний посібник. - К.: Центр навчальної літератури. 2005. - С. 252.

4. Пехота М.А., Грищенко О.Ю. Основи економетрії. - К.: ННЦ ІАЕ, 2007. - С. 180.

Размещено на Allbest.ru