Прогнозирование временных рядов - Экономика и экономическая теория реферат
Главная
Экономика и экономическая теория
Прогнозирование временных рядов
Прогнозирование является исходной предпосылкой для проектирования вообще и финансового в частности. Инвестиционный проект в данном контексте можно рассматривать как прогнозную модель денежных потоков. Аддитивные и мультипликативные модели прогнозирования.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Динамическая прогнозная модель такого рода может быть постро ена на основе финансовой отчетности в среде экономических таблиц (EXCEL, Super CALK, Lotus...). Основные тенденции динамики финансового состояния и результатов деятельности можно прогнозировать с определенной точностью, сочетая формализованные и неформализованные методы. В условиях крайней нестабильности экономической конъюнктуры финансовое прогнозирование может быть сведено к расчету вариабельного значения NPV, либо другого критерия эффективности в зависимости от меняющихся значений ряда параметров: объем производства, состав и структура затрат по различным видам деятельности хозяйственного субъекта. Прогнозирование основано на признании факта существования определенной зависимости (функции или константы) происходящих изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода к другому. Поскольку любая экономическая, а значит и финансовая система обладает инерционностью развития, то данную предпосылку следует считать вполне реалистичной. Финансовое прогнозирование осуществляется для решения задач стратегического планирования на среднесрочную и долгосрочную перспективу. При чем следует учитывать, что с увеличением лага прогнозирования возрастает и риск прогноза. Снизить его позволяет использование многовариантных имитационных расчетов с помощью ЭВМ.
Следует отметить, что методы статистического прогнозирования “осмысливают” лишь формализованную часть информации, тогда как большая её часть является слабо формализуемой, но очень важной для прогнозирования будущего состояния объекта, поэтому на практике эти методы следует рассматривать в сочетании с неформальными методами прогнозирования. Прогнозирование в риск-менеджменте представляет собой разработку на перспективу изменений финансового состояния объекта в целом и / или его различных частей. Прогнозирование - это частная специфическая функция субъекта управления в риск-менеджменте. Особенностью прогнозирования является альтернативность в построении финансовых прогнозов, поскольку многовариантная имитация позволяет снизить риск прогноза. Прогнозирование может осуществляться как на основе экстраполяции прошлого в будущее, так и на основе прямого предвидения изменений, когда эти изменения недетерминированы предыдущим ходом событий и могут возникать неожиданно. В первом случае используют прогнозирование помощью авторегрессионных зависимостей. Используя аппарат авторегрессионных зависимостей строят уравнение регрессии для прогнозирования параметра ( объема реализации, цен на сырье и материалы, уровня инфляции и т. д.) на основании данных о динамике этого показателя. Уравнение регрессии строится в следующем виде:
Y t = A 0 + A 1 Y t -1 + A 2 Y t -2 + ... + A k Y t - k
Yt - прогнозируемое значение параметра Y в момент времени t;
Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть найдены методом наименьших квадратов. Соответствующая система уравнений будет иметь вид:
Где:j - длина ряда динамики показателя Y, уменьшенная на единицу.
Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионной зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения v:
Yi - расчетная величина показателя Y в момент времени i;
Yi - фактическая величина показателя Y в момент времени i,
Если v<15% , считается, что уравнение авторегрессии может использоваться в прогнозных целях.
В результате практической реализации регрессионного анализа можно выявить следующие закономерности:
-построенная модель не объясняет влияние каждого фактора в отдельности, а описывает зависимость функции от всех факторов вместе взятых;
-зачастую объяснить значения коэффициентов регрессии с экономической точки зрения не представляется возможным;
-несмотря на очевидную корреляцию некоторых факторов (а при рассмотрении экономических процессов большинство из них сильно коррелированны) их удаление влечёт за собой значительную потерю достоверности модели.
Однако, несмотря на сложность регрессионного анализа, он может быть эффективно использован в инвестиционном проектировании, хотя его практическая реализация зачастую требует применения программных продуктов недоступных рядовому пользователю.
Для прогнозирования ключевых показателей ИП (объем продаж, уровень и темп инфляции, другие показатели макро и микроэкономической конъюнктуры) при наличии временных рядов предлагается использовать аддитивные и мультипликативные модели прогнозирования.
Аддитивные модели прогнозирования . Данную модель можно представить в виде формулы:
Мультипликативные модели прогнозирования. Применение данных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Мультипликативные модели можно представить формулой:
Рис. 1 Аддитивная и мультипликативные модели прогнозирования .
На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по величине сезонной вариации. Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной она возрастает или убывает, графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора, как это показано на рис.1
На основе проведённого исследования предложены методические разработки по применению инструментария прогностики в инвестиционном проектировании. Для прогнозирования объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели:
1.Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели (рис.2).
2.Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определяют величины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.
3.Рассчитываются ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели .
5.На основе модели строится окончательный прогноз. Для этого можно использовать методы экспоненциального сглаживания, что позволяет учесть возможное будущее изменение экономических тенденций, на основе которых построена трендовая модель. Сущность данной поправки заключается в том, что она нивелирует недостаток адаптивных моделей, а именно, позволяет быстро учесть наметившиеся новые экономические тенденции.
Y пр t = a Y ф t-1 + (1- а ) Y м t
где: Y пр t - прогнозное значение объёма продаж;
Y ф t-1 - фактическое значение объёма продаж в предыдущем году;
Определять константу сглаживания следует как вероятность сохранения существующих экономических тенденций и предпосылок.
Практическая реализация данного метода выявила следующие его особенности:
-для составления прогноза необходимо точно знать величину сезона. Исследования показывают, что множество продуктов имеют сезонный характер, величина сезона при этом может быть различной и колебаться от одной недели до десяти лет и более;
-применение полиномиального тренда вместо линейного позволяет значительно сократить ошибку модели;
-при наличии достаточного количества данных метод даёт хорошую аппроксимацию и может быть эффективно использован при прогнозировании объема продаж в инвестиционном проектировании.
Количественный анализ инвестиций в реальный сектор экономики требует огромных объемов информации, которую зачастую весьма трудно получить из технико-экономических расчетов и имеющейся статистики. Поэтому возникает необходимость прибегнуть к экспертным методам получения информации, особенно прогностической информации. Существование значительных диапазонов возможных будущих состояний объекта прогноза требует разработки не точечных, а интервальных экспертных прогнозов, которые можно использовать для прогнозирования ключевых показателей проекта (объём, цена реализации и т. п.).[19, c. 112]
1. «Анализ и прогноз многолетних временных рядов» Новосибирск: СОВАСХНИЛ, 1988.
2. «Вычислительные системы» Новосибирск: ИМ, 1961.
3. «Интеллектуальное управление динамическими системами» под ред. Васильева В.В., М.: Физмат, 2000.
4. «Прикладной статистический анализ» под ред. Алексахин С.В., Балдин А.В. и др. М.:Приор, 2001.
5. «Эконометрика» под ред. Елисеевой И.М., М.: Финансы и статистика, 2001.
6. Айвазян Е.А. «Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных» М.: Финансы и статистика, 1983.
7. Айвазян Е.А. «Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных» М.: Финансы и статистика, 1983.
8. Айвазян Е.А. «Прикладная статистика» М.: Финансы и статистика, 1983.
Понятие и основные этапы разработки прогноза. Задачи анализа временных рядов. Оценка состояния и тенденций развития прогнозирования на основе анализа временных рядов СУ-167 ОАО "Мозырьпромстрой", практические рекомендации по его совершенствованию. курсовая работа [378,6 K], добавлен 01.07.2013
Виды временных рядов. Требования, предъявляемые к исходной информации. Описательные характеристики динамики социально-экономических явлений. Прогнозирование по методу экспоненциальных средних. Основные показатели динамики экономических показателей. контрольная работа [84,3 K], добавлен 02.03.2012
Оценка финансовых результатов ООО "Эталон", двухфакторная модель прогнозирования банкротства: характеристика предприятия, его структура, предмет деятельности, основные задачи. Анализ бухгалтерского баланса и денежных потоков прямым и косвенным методом. контрольная работа [219,9 K], добавлен 19.04.2011
Влияние финансового прогнозирования на деятельность предприятия. Теоретические и методологические основы финансового прогнозирования, его роль и значение в эффективности деятельности организации. Анализ показателей финансового состояния ООО "Альфа". реферат [29,5 K], добавлен 06.05.2009
Роль прогнозирования в США. Процесс разработки макроэкономических прогнозов в Соединенных Штатах. Антикризисная программа США. Основные методы прогнозирования, используемые на государственном уровне в США. Модель круговых потоков в закрытой экономике. реферат [42,7 K], добавлен 15.05.2010
Основные общепринятые стратегии. Факторы комбинированной модели. Формула и коэффициент прогнозирования. Регрессии комбинированной модели. Итоговый вид комбинированной торговой модели. Проверка коэффициентов прогнозирования, стратегии минимизации рисков. курсовая работа [2,0 M], добавлен 27.04.2016
Методы экспертных оценок, основывающиеся на субъективном оценивании текущего момента и перспектив развития. Методы анализа и прогнозирования динамических рядов. Темп роста, коэффициенты его вычисления. Прогнозирование объемов продаж ООО "Benetton". контрольная работа [201,3 K], добавлен 12.05.2014
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Прогнозирование временных рядов реферат. Экономика и экономическая теория.
Реферат по теме Добова норма рухової активності дітей різного віку
Контрольная Работа Иррациональные Выражения
Контрольная работа по теме Компьютер как средство предматематической подготовки дошкольников
Реферат: Усилитель модулятора лазерного излучения
Курсовая Работа На Тему Товароведная Характеристика И Оценка Качества Копчено-Вареных Продуктов Из Свинины
Президентское Сочинение Сколько Слов
Социальная Педагогика Наука Или Искусство Эссе
Курсовая работа по теме Энергетические ресурсы
Курсовая работа по теме Содержание и этапы разработки внешнеторгового контракта, применяемые в ОАО 'Ашинский металлургический завод'
Виды Обеспечения Боевой Подготовки В Подразделении Реферат
Контрольная Работа На Тему Конфликтолоия. Способы Решения Конфликтов По Берну
Реферат: Berlin Wall 3 Essay Research Paper The
Курсовая работа по теме Анализ предприятия и реализация решений в организации на примере ООО "Цимус"
Контрольная работа по теме Рекламные средства, используемые в средствах массовой информации
ПОЧТОВАЯ СВЯЗЬ
Напишите Эссе На Тему Человек Будущего
Реферат по теме Равные права мужчин и женщин в различных сферах жизни общества: миф или реальность
Реферат по теме Значение Фридриха Рейндхольда Крейцвальда. Эпос 'Калевипоэг'
Курсовая работа по теме Анализ системы управления финансовыми ресурсами
Курсовая работа: Управление финансовым капиталом сельскохозяйственного предприятия СПК им. Ленина
Проект сети широкополосного доступа 12-го микрорайона г. Сургута - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника дипломная работа
Процессы конституирования политического права, взаимосвязь политического права и общества - Государство и право дипломная работа
Злоупотребление правом - Государство и право курсовая работа