Прогнозування розвитку динаміки України як господарської системи

Як база згладжування може бути обране непарне число. Чим більше база, тим у загальному випадку сильніше ефект згладжування треба самому вибрати базу, найбільш прийнятну для подальшого аналізу. Для цього переглянуто результати, одержувані при різних базах згладжування, і вибрано таку величину бази, що зберігає характерні риси динамічного ряду, але дозволяє відволіктися від випадкової складової ряду. Можливо, різні ряди потребують різної величини бази.

В загальному випадку рекомендується база згладжування, що дорівнює 3 і 7.

Як результати крім згладженого ряду розраховано ряди залишків - розбіжностей між вихідним і згладженим рядом. Ряд залишків дозволяє оцінити якість проведеного згладжування.

В одному вікні діаграми відображається графік вихідного ряду разом з результатами його згладжування при різних базах.

4. Апроксимація рядів методом експоненціального згладжування. Розрахунки й діаграми будуються на аркуші Експ. згладж.

Кожний з рядів піддається експоненціальному згладжуванню при різних варіантах параметрів згладжування. Аналізуються розбіжності між рядами й результатами їхнього експоненціального згладжування. На основі цього методу формуються короткострокові прогнози по кожному з рядів.

Параметр згладжування може бути обраний у проміжку від 0 до 1 Чим ближче величина параметра згладжування до 0, тим сильніше ефект згладжування. Величини, що рекомендуються звичайно, лежать у проміжку від 0.1 до 0.3.

В одному вікні діаграми відображати графік вихідного ряду разом з результатами його експоненціального згладжування при двох значеннях параметра.

Апроксимацію методом експоненціального згладжування проведено для кожного з дев'яти рядів. Така обробка ряду дає можливість виявити тенденції у формі, придатної для побудови короткострокового прогнозу.

5. Формування трендів. Розрахунки й діаграми будуються на окремому аркуші Прогнози.

Для кожного з дев'яти рядів проводиться аналіз тенденцій і побудова прогнозу шляхом виявлення аналітичного тренда. Для кожного ряду виведено чотири варіанти лінії тренда (лінійний, степеневий, логарифмічний, експоненціальний) з рівнянням і коефіцієнтом детермінації (коефіцієнтом апроксимації) R². Вибрав найбільш прийнятний вид тренда.

По рівнянню обраного тренда розрахував прогноз на 5 періодів вперед. Результати виводяться на діаграму з вихідним рядом так, щоб лінія вихідних даних і лінія прогнозу розрізнялися по кольорах. Таким чином, на аркуші побудовані 9 діаграм із прогнозами.

6. Формування виробничої функції. Розрахунки по виробничій функції (ВФ) проводяться на окремому аркуші з назвою ВФ.

Виробнича функція визначає залежність випуску продукції від витрат виробничих факторів - трудових і капітальних ресурсів. Визначаються параметри степеневої ВФ, тобто функції типу Кобба-Дугласа. Такий розрахунок проводиться на основі визначення параметрів регресії залежної змінної - Валовий продукт у фіксованих цінах - на дві незалежні змінні - Чисельності працюючих і Капітал у фіксованих цінах.

Виробнича функція Кобба-Дугласа має вигляд:

Y=A·K^бL^в. (3.1)

Для визначення її параметрів А, , застосовуються регресійні методи.

Разом з формуванням звичайної виробничої функції на цьому ж аркуші визначено параметри виробничої функції з урахуванням впливу технічного прогресу. Технічний прогрес враховується в моделі в автономній формі, у вигляді множника виду е^t.

Таким чином, виробнича функція Кобба-Дугласа з урахуванням технічного прогресу має вигляд:

Y=A·KLе^t. (3.2)

Для того, щоб провести необхідні розрахунки сформулював нову змінну, відповідну до часу t. Потім провів обчислення, що охоплюють новий натуральний ряд у якості однієї з незалежних змінних. У результаті отримав виробничу функція Кобба-Дугласа з урахуванням технічного прогресу. Її параметри відмінні від параметрів ВФ, отриманих без урахування технічного прогресу.

На цьому ж аркуші вказано результати розрахунків виробничої функції з конкретними числовими значеннями параметрів без обліку й з урахуванням технічного прогресу.

Розраховано вибіркові парні коефіцієнти кореляції та вибіркові часткові коефіцієнти кореляції і , а також встановлено їх значимість при рівні значущості для обох залежностей.

Знайдено стандартні похибки оцінок коефіцієнтів регресій та встановлено значимість останніх при рівні значущості . Також визначено довірчий коридор для значень теоретичної регресії на базисних даних при рівні значущості .

Виходячи з конкретних значень параметрів для двох варіантів ВФ обчислено два варіанти прогнозу ВВП у цінах конкретного року на 5 періодів вперед. Такий розрахунок необхідно провести на аркуші Прогнози. В якості даних по факторам (Капіталу й Праці) для майбутніх періодів часу використано їх трендові прогнозні значення.

Результати виведено на ту діаграму, де вже є раніше побудований прогноз по ВВП у фіксованих цінах. Таким чином, у даному вікні діаграми ряд, що містить вихідні дані, буде продовжений трьома варіантами прогнозу: по тренду й по двох варіантах виробничої функції.

Побудовано діаграми:

- з графіками по перших п'ятьох рядках таблиці, що відбивають змінні моделі;

- з графіками по останнім чотирьом рядкам таблиці, що охоплюють найважливіші додаткові характеристики динаміки.

7. Аналіз і прогноз. На основі результатів, отриманих у попередніх пунктах, проводиться аналіз діяльності господарської системи й формується прогноз її майбутньої динаміки.

При формуванні прогнозу використовуються як результати, отримані на основі розрахунків трендів, так і результати, одержувані за допомогою виробничої функції й моделювання динаміки системи.

ВИСНОВКИ

Під прогнозом розуміється науково обґрунтоване судження про стан об'єкта в майбутньому, про альтернативні шляхи і терміни його здійснення. процес розробки прогнозів називається прогнозуванням.

Розвиток наукового апарату прогнозування становить все більш вимогливі умови до особливостей використання того чи іншого математичного апарату, проте важливість врахування експертних оцінок є дуже важливою компонентою, що визначає описання проблеми з використанням системного підходу, врахування якісних характеристик, напрямки використання прогнозів та їх практичну значущість.

Все це передбачає необхідність створення систем прогнозування, які би відповідали основним принципам економічного прогнозування. Слід визначити, що створенню систем прогнозування приділена особлива увага у роботі різних науково-дослідницьких інститутів та консалтингових компаній. Сфера застосування сучасних систем прогнозування досить широка: від глобальної економіки до окремого підприємства. Але різна направленість систем прогнозування до рішення визначених проблем передбачає конкретні вимоги до статистичної інформації, її актуалізації, класів методів прогнозування, що використовуються, форми представлення звітів з результатів прогнозування та їх інтерпретації для того чи іншого кола користувачів.

Складність деяких об'єктів дослідження в економіці, не детермінований характер поводження їх характеристик, висока швидкість змін під впливом зовнішніх та внутрішніх факторів призвели до необхідності застосування нового апарату прогнозування, який раніше використовувався суто для технічних систем.

При дослідженні економічної системи застосувалися методи аналізу часових рядів, методи побудови й аналізу виробничих функцій господарської системи, методи моделювання динаміки системи. Основним розрахунковим засобом був MS Excel. По отриманим результатам можна сказати, що ВВП в 2009 році становитиме 464,317 млрд. гривень. Це на 119 млрд. більше, порівняно з 2004 роком. Також на 86 млрд. зросте капітал і на 6 млн. працюючого населення.

ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ

1. Вітлинський В.В. Моделі і методи соціально-економічного прогнозування: Навчальний посібник. - Х.: Видавничий дім „Інжек”, 2005. - 381с.

2. Замков О.О. Математические методы в экономике: Учебное пособие. - М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. - 365 с.

3. Машина Н.І. Математичні методи в економіці: Навчальний посібник. - К.: Центр навчальної літератури, 2003. - 146с.

4. Мажукин В.И., Королева О.Н. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие. - М.: Издательство “Флинта” МГУ, 2004. - 232с.

5. Хазанова И.Э. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие. - М.: Издательство БЕК, 1998. - 132 с.

6. Клебанова Т.С., Дубровина Н.А., Полякова О.Ю., Раевнева Е.В., Моделирование экономической динамики: Учебное пособие. - Х.: Издательский дом “ИНЖЭК”, 2005. - 244 с.

Додаток А

Укрупнена схема використання прогнозів

Додаток Б

Класифікація методів прогнозування

Додаток В

Підходи та методи прогнозування

Додаток Г

Дані

Абсолютні прирости

Додаток Е

Відносні прирости

Додаток Ж

Ковзне середнє

Додаток З

Експоненціальне згладжування

Додаток І

Показники

Додаток Й

Виробнича функція

Додаток К

Показники ВВП

Размещено на Allbest.ru