Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Мая 2012 в 18:44, курсовая работа
Целью данной курсовой работы является анализ исходных данных для прогнозирования.
Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить
следующие задачи:
- Изучить теоретические основы методов прогнозирования для анализа
данных;
- Освоить методы прогнозирования на практике.
ВВЕДЕНИЕ
Чтобы эффективно управлять народным хозяйством или любым его структурным звеном, необходимо четко знать, какими должны быть воздействие на экономику и его последствия.
В странах
с развитой рыночной моделью экономики
прогнозирование и планирование
являются важнейшим инструментом государственного
регулирования экономики. Нацелено
применяя такой инструмент, эти страны,
как известно, добились большого успеха
в техническом прогрессе, повышении
уровня жизни населения и других
социально-экономических
В настоящее время следует отметить непрерывно растущую потребность в прогнозах.
Теория
прогнозирования и планирования
экономики базируется на экономической
теории. Если последняя изучает глубинные
процессы экономического развития, устанавливает
их суть, движущие силы для любых
общественно-экономических
Прогнозирование
представляет собой процесс разработки
прогнозов. Под прогнозом понимается
система научно обоснованных представлений
о возможных состояниях объекта
в будущем, об альтернативных путях
его развития. Для формирования стратегии
и тактики развития экономики
разрабатывается система
По масштабу
прогнозирования выделяют: макроэкономические
прогнозы, межотраслевые и
Во временном аспекте прогнозы подразделяются на: долгосрочные (от 5 до 15-20 лет), среднесрочные (от 3 до 5 лет), краткосрочные (от месяца до года), оперативные (от одного месяца - на каждый день, неделю, декаду).
Планирование
- это процесс научного обоснования
целей, приоритетов, определения путей
и средств их достижения. На практике
оно реализуется путём
Основной функцией планирования является формулирование курса действий над управляемой системой, с последующим формулированием комплекса мер по их реализации, что находит свое отражение в содержании плана.
Методы
прогнозирования и планирования
постоянно обогащаются и
Недооценка планирования - одна из главных причин разорения и банкротства фирм. Отказ от планирования и прогнозирования - это разорение и банкротство предприятия. Это глубочайший кризис в стране или регионе.
В данной курсовой работе необходимо изучить данные о числе собственных легковых автомобилей по субъектам РФ за 1990-2006 год. Транспорт - одна из важнейших отраслей хозяйства, выполняющая функцию своеобразной кровеносной системы в сложном организме страны. Он не только обеспечивает потребности хозяйства и населения в перевозках, но вместе с городами образует «каркас» территории, является крупнейшей составной частью инфраструктуры, служит материально-технической базой формирования и развития территориального разделения труда, оказывает существенное влияние на динамичность и эффективность социально-экономического развития отдельных регионов и страны в целом.
По уровню
автомобилизации населения
Значение
автомобильной промышленности и
перспективы её развития определяются
тем, какое место занимает автотранспорт
в транспортно-энергетической инфраструктуре,
и его общей ролью в
Таким образом, тема курсовой работы является актуальной и наша задача состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования, опираясь на составленный прогноз.
Целью данной курсовой работы является анализ исходных данных для прогнозирования.
Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить
следующие задачи:
- Изучить теоретические основы методов прогнозирования для анализа
данных;
- Освоить методы прогнозирования на практике.
I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1. Определение динамики временных рядов экспериментальных
данных
Прогноз динамики ряда с помощью среднего абсолютного прироста соответствует его представлению в виде прямой, проведенной через две крайние точки. В этом случае, чтобы получить прогноз на L шагов вперед (L – период упреждения), достаточно воспользоваться следующей формулой:
Где Yn - фактическое значение в последней n-й точке ряда (конечный уровень ряда);
- прогнозная оценка значения (n + T)-гo уровня временного ряда;
- значение среднего абсолютного прироста, рассчитанное для
временного ряда y1, y2 , y3…. Yт .
Т - период упреждения. [3, c.18]
Экстраполяция по среднему абсолютному приросту может быть выполнена в том случае, если считать общую тенденцию развития явления линейной, либо выполнить следующее неравенство:
≤ p2, где p2 =
где - остаточная дисперсия, не объясненная эстраполяцией по
среднему абсолютному приросту;
- общий прирост
показателя от начального
Темп роста характеризует отношение двух сравниваемых уровней ряда, как правило, выраженное в процентах.
Цепной темп роста равен отношению текущего уровня (уr,) и предыдущего (yn-1):
где t = 2, 3, ...n;
n - число уровней или длина временного ряда.
Базисный темп роста может быть представлен в виде:
где уt, - текущий уровень временного ряда;
yb - уровень временного ряда, принятый за базу сравнения.
Средний темп роста является обобщающей характеристикой динамики и отражает интенсивность изменения уровней ряда. Он показывает, сколько в среднем процентов последующий уровень составляет от предыдущего на всем периоде наблюдения. Этот показатель рассчитывается по формуле средней геометрической из цепных темпов роста:
Выразив цепные темпы роста Г2, Г3, ..., Тn через соответствующие уровни
ряда, получим:
[6, c.35] (5)
Прогноз по среднему темпу роста может осуществиться в случае, когда есть основания считать, что общая тенденция ряда динамики характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Прогнозируемый уровень ряда в этом случае определяется следующей формулой:
= yi , (6)
где - средний темп роста, рассчитанный по формуле средней
геометрической.
Т - период упреждения.
Доверительный интервал прогноза по среднему темпу роста может быть получен только в том случае, когда средний темп роста определяется с помощью статистического оценивания параметров экспоненциальной кривой.
Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных
величинах.
Определенный в процентах темп
прироста показывает, на сколько
процентов изменился
Цепной темп прироста может быть представлен в виде:
где yt - текущий уровень временного ряда;
t = 2, 3, ... n;
n - число уровней или длина временного ряда.
Преобразовав выражение (8), можно показать зависимость цепного темпа прироста от соответствующего темпа роста:
(8)
где Тr - цепной темп роста.[3, c. 25]
2. Применение простых скользящих средних
При анализе рядов динамики возникает важная задача: определение
основной тенденции в развитии исследуемого явления. В некоторых случаях общая тенденция ясно прослеживается в динамике показателя, в других ситуациях она может не просматриваться из-за ощутимых случайных колебаний.
На практике для обнаружения обшей тенденции часто используют
простой прием — укрупнение интервалов. Например, ряд недельных данных можно преобразовать в ряд месячной динамики, Ряд квартальных данных заменить годовыми уровнями. Уровни нового ряда могут быть получены суммированием уровней исходного ряда либо могут представлять средние значения.
При выявлении тенденции развития используется распространенный прием - сглаживание временного ряда. Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными, которые в меньшей степени подвержены колебаниям. Это способствует более четкому проявлению тенденции развития.
Методы сглаживания можно условно разделить на два класса, опирающиеся на различные подходы: аналитический и алгоритмический. [1,c.46]
Аналитический подход основан на допущении, что исследователь может задать общий вид функции, описывающей регулярную, неслучайную составляющую. Например, на основе визуального и содержательного экономического анализа динамики временного ряда предполагается, что трендовая составляющая может быть описана с помощью показательной функции y=abt.
Тогда на следующем этапе будет проведена статистическая оценка
неизвестных коэффициентов модели, а затем определены сглаженные значения уровней временного ряда путем подстановки соответствующего значения временного параметра t в полученное уравнение (заданное в явном аналитическом виде).
Информация о работе Анализ и прогнозирование числа собственных легковых автомобилей по субъектам РФ