Статистика и прогозирование

Министерство  образования и науки России

Федеральное государственное бюджетное образовательное  учреждение высшего профессионального  образования

«Ижевский Государственный  Технический Университет»

Факультет «Экономика, право и гуманитарные науки»

Кафедра «Экономика предприятия» 
 
 
 

Курсовая  работа

по дисциплине «Микроэкономическая статистика»

На тему: «Статистические методы оценки рисков при прогназировании экономических  показателей» 
 

Выполнила: студентка  группы 3-63-1

Елисеева  К.Н

Проверила: старший преподаватель

кафедры «Экономика предприятия»

Макарова  С.М. 
 

Ижевск

2011 г.

Содержание:

Введение

1.1. Прогнозирование  и виды прогнозов

1.2. Понятие и  виды рисков.

2.1. Подходы  к оцениванию рисков.

Список литературы. 

 

Введение.

Главным приемом  в статистическом исследовании является формирование и изучение обобщающих статистических показателей. Такие  показатели, с одной стороны, выступают  предметом исследования, а с другой - служат специальным приемом исследования. Взаимосвязь явлений требует  совместного применения различных  статистических методов и показателей. Абсолютные, относительные, средние  показатели, показатели структуры и  динамики, дополняющие их взаимосвязанные  системы показателей в исследовании должны применяться комплексно. Статистические методы прогнозирования основаны на использовании количественной информации о состоянии и поведении исследуемого объекта.

Наиболее часто  в статистике используется метод  наименьших квадратов. Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции  применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше. Большую роль играет традиция и общий невысокий  уровень знаний об эконометрических методах прогнозирования.

Оценивание точности прогноза - необходимая часть процедуры  квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия.

В статистике применяются  также эвристические приемы, не основанные на какой-либо теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального  сглаживания.

К современным  статистическим методам прогнозирования  относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах. 

 

1.1. Прогнозирование  и виды прогнозов.

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род  предвидения (предсказания), поскольку  имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает  описание возможных или желательных  аспектов, состояний, решений, проблем  будущего. Помимо формального, основанного  на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это  описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане как научное  прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие  “прогнозирование деятельности предприятия».

Прогноз - это  результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме  суждения о возможном состоянии  объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Выделяются различные  признаки классификации прогнозов. Воспользуемся подходом, разработанным  в Финансовой академии при Правительстве  РФ и на его основе составим следующую  классификационную таблицу.

Таблица 1 «Виды  прогнозов»

Для конкретных прогнозов могут применяться  и другие признаки классификации  прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой  признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз  может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного  региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его  предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости  от горизонта прогнозирования прогноз  может разрабатываться на очень  короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов  продаж, движения наличности), на год, а  также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные  прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят  к среднесрочным.

По типам прогнозирования  выделяют поисковые, нормативные и  основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование - способ научного прогнозирования  от настоящего к будущему: прогнозирование  начинается от сегодняшнего дня, опирается  на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два  вида поискового прогнозирования:

• экстраполятивное (традиционное),
• альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный  подход предполагает, что экономическое  и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз  может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления  такого прогноза необходимо вначале  оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный  подход очень широко применяется  в прогнозировании и так или  иначе отражается в большинстве  методов прогнозирования.

Альтернативный  подход базируется на том, что внешняя  и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и  скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития преприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину  будущего;

во-вторых, создаются  прогнозы, включающие сочетание различных  вариантов развития выбранных показателей  и явлений. При этом каждый из вариантов  развития лежит в основе особого  сценария будущего.

Альтернативный  подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в  настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как  на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

во-первых, определение  общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий  период;

во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование  применяется чаще всего тогда, когда  предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого  оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей  среды предприятия.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся  отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением  к сухому количественному прогнозу.

Данный вид  прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

В зависимости  от степени вероятности будущих  событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный  прогноз предполагает только один вариант  развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой  прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся  тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз  основывается на предположении о  значительной неопределенности будущей  среды и, следовательно, наличии  нескольких вероятных вариантов  развития.

Каждый из вариантов  развития учитывает специфическое  состояние будущей среды предприятия  и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния  предприятия называют сценарием.

По способу  представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз  исходит из того, что данный вариант  развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем  месяце возрастет на 5%.

Интервальный  прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

1.2. Понятие и виды рисков.

Любой хозяйствующий  субъект в своей деятельности сталкивается с риском. Риск лежит  в основе принятия всех управленческих решений.

Риск — это  возможность возникновения неблагоприятной  ситуации или неудачного исхода производственно-хозяйственной  или какой-либо другой деятельности.

Чтобы управлять  рисками, надо сначала знать риски. Поскольку на деятельность любой  организации непосредственно либо потенциально влияют риски различной  природы, необходима классификация  рисков. Возможно, для различных  целей понадобятся различные  классификации, основанные на различных  методологических принципах.

Для построения такой классификации необходимо какой-либо упорядочивающий принцип. Возьмем за основу движение от частного к общему. Тогда естественно выделить:

• производственные риски, связанные непосредственно с деятельностью предприятия;
• коммерческие риски, вызванные неполной предсказуемостью динамики рынка, т.е. действий потребителей и конкурентов;
• финансовые риски, определяемые макроэкономической ситуацией;
• риски, возникающие на уровне государства и Земли в целом.

Затем необходимо изучить степень их влияния на показатели эффективности деятельности организации с целью выделения  наиболее значимых.

После этого  целесообразно провести изучение различных  способов оценки финансовых и иных рисков в случаях, когда они моделируются с помощью тех или иных математических структур. В частности, распространено моделирование рисков с помощью  вероятностей и случайных величин. При этом используются такие характеристики случайной величины, как математическое ожидание, дисперсия, квантили, коэффициент  вариации, линейные комбинации математического  ожидания и среднего квадратического  отклонения и др. Подчеркнем, что  эти характеристики следует рассматривать в непараметрической постановке, поскольку нет никаких оснований предполагать, что распределение характеристики риска входит в то или иное из известных параметрических семейств.