Эконометрика лекции
Прогнозирование
Прогнозирование экономических процессов (ПЭП) — это процесс разработки прогнозов поведения экономических процессов, основанных на научных методиках познания сущности экономического процесса и использовании всей совокупности методов, средств и способов теории прогнозирования. Теория прогнозирования (прогностика) — прикладная научная дисциплина, изучающая закономерности и способы разработки прогнозов развития объектов любой природы.
Основным содержанием ПЭП является качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, выявления объективных условий, факторов и тенденций развития на основе трех основных принципов разработки прогнозов: системности, адекватности, альтернативности.
Системность прогнозов означает, что явление рассматривается с одной стороны как единое целое, а с другой — как совокупность относительно самостоятельных подходов к прогнозированию экономического процесса. Реализация этого принципа на практике предполагает создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и одновременно позволяли бы построить целостную картину возможного экономического развития объекта в будущем.
Рассмотрим, например, проблему прогнозирования урожайности сельскохозяйственной культуры. Проблему можно решить, смоделировав несколько отдельных блоков производственного процесса выращивания сельскохозяйственной культуры. Сначала моделируется процесс высева семян, с учетом конструкционных особенностей высевающего агрегата. Затем с учетом качества почвы, глубины заделки, качества посевного материала, взаимного расположения семян моделируется процесс прорастания. Далее, моделируется технологический блок выживания растений вплоть до уборки урожая. И, наконец, моделируется процесс уборки урожая в зависимости от способа уборки, наличия и состояния уборочной техники, при различных вариантах развития погодных условий.
назад далеепрогнозы финансовые на будущий год . социальная образовательная сеть
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов