Простейшие приемы прогнозирования на примере среднего размера назначенных пенсий по Волгоградской области

Министерство Образования  РФ

Волгоградский государственный  университет

Факультет управления и региональной экономики

Кафедра Математических методов  и информатики в экономике

 

 

 

 

Курсовая работа на тему:

«Простейшие приемы прогнозирования на примере среднего размера назначенных пенсий по Волгоградской области»

 

 

 

 

 

Выполнила: студентка гр. ММЭ-091

Романенко О. Н.

Проверила: старший преподаватель

каф. ММИЭ

Черкунова Н. А.

 

 

 

 

 

 

 

 

Волгоград 2012

 

Оглавление

Введение 3

1. Общая характеристика  методов прогнозирования 4

1.1 Сущность  статистических прогнозов. Их  классификация 4

1.2. Методы  прогнозирования и их классификация 5

1.3. Временные  ряды и их предварительный  анализ 7

1.4. Метод  Ирвина 8

1.5.Описательные  характеристики динамики социально-экономических  явлений 9

1.6. Упрощенные  приемы прогнозирования: на основе  стационарного ряда и на основе  средних показателей динамики 12

2. Этапы предварительного  анализа временного ряда 14

2.1. Проверка  гипотезы о существовании тенденции.  Метод Фостера – Стюарта 14

2.2 Метод восходящих  и нисходящих серий 16

2.3. Сглаживание  временного ряда простой скользящей  средней 17

2.4 Выравнивание  динамического ряда с помощью  кривых роста 19

2.5 Выбор кривой  роста: метод характеристик прироста. 22

3. Прогнозные  оценки показателя среднего размера  назначенных пенсий по Волгоградской  области 23

Заключение 31

Список литературы 32

 

Введение

Прогнозирование одна из основных составляющих управленческого процесса. Прогнозирование является отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Правильно рассчитанный прогноз позволяет более эффективно вести бизнес, прежде всего, контролировать и оптимизировать расходы.

Прогнозирование – это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем.

Пенсии – это фактор спроса, который в большей степени ориентирован на отечественного производителя. При определенных условиях пенсионные выплаты и сбережения пенсионеров могут способствовать улучшению уровня жизни целых регионов. 

Принятие взвешенных решений в области пенсионного обеспечения – это вопрос не только благосостояния граждан, но и налоговой политики, влияющий на перераспределение ресурсов в экономике, финансовое состояние предприятий, уровни инвестиций и производства. 

Актуальность темы курсовой работы обусловлена важностью проблемы обеспечения относительно высокого уровня жизни пенсионеров. Понятно, что без роста реальных размеров пенсий будет очень трудно преодолеть существующие разрывы в уровне доходов между различными группами населения. Особенность российского акцента проблемы состоит в том, что ситуация усложняется общей экономической нестабильностью, инфляцией, низким уровнем платёжеспособного спроса, низким уровнем роста населения.

Целью работы является изучение простейших методов прогнозирования, наиболее часто применяемых в экономической практике.

Объектом исследования в  данной работе является средний размер назначенных пенсий по Волгоградской области.

 

1. Общая характеристика методов  прогнозирования

1.1 Сущность статистических прогнозов.  Их классификация

Прогнозирование (греч. prognosis – знание наперед) – вид человеческой деятельности, которая направлена на составление прогнозов развития объекта, на основе анализа тенденций его развития. Прогнозирование должно отвечать на два вопроса: что вероятнее всего можно ожидать в будущем? Как необходимо поменять условия, чтобы достичь заданного состояния¹?

Выделяют три формы  предвидения: гипотезу, прогноз и  план. Эти формы представляют собой  последовательные ступени познания поведения объекта в будущем.

Начало процесса прогнозирования  – гипотеза – это обоснованное предположение о структуре объекта, характере элементов и связей, которые образуют этот объект, механизме его функционирования и развития. Гипотеза основывается на качественной характеристике объекта, которая выражает общие закономерности его поведения.

По сравнению с гипотезой прогноз обладает большей определенностью и достоверностью, так как основывается еще и на количественных характеристиках. Множество случайных факторов влияют на будущее и их практически невозможно учесть. Поэтому все прогнозы имеют вероятностный характер.

План – это взаимосвязанные, направленные на достижение единой цели плановые задания, определяющие порядок, сроки и последовательность осуществления отдельных мероприятий. План и прогноз взаимно дополняют друг друга на стадиях планирования. При этом прогнозирование выступает как инструмент разработки планов.

Главное отличие между ними состоит в том, что план – отражение и реализация уже принятого решения, а прогноз – это поиск экономически верного пути.

Схематически классификацию  экономических прогнозов можно  представить следующим образом.

Рисунок 1.1

Классификация экономических  прогнозов

микропрогнозы

отраслевые прогнозы

прогнозы развития народнохозяйствен-ных комплексов

региональные прогнозы

межотраслевые и межрегиональные  прогнозы

КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ

По масштабности объекта прогно-зирования

глобальные прогнозы

макропрогнозы

По времени упреждения 

 

долгосрочные прогнозы

среднесрочные прогнозы

краткосрочные прогнозы

оперативные прогнозы

По цели прогнозирования

поисковый прогноз

нормативный прогноз

1.2. Методы прогнозирования и их  классификация

Методы прогнозирования – это совокупность приемов мышления, позволяющие на основе анализа прошлых связей объекта, а также их изменений в рамках рассматриваемого явления вынести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта.²

В зависимости от характера  объекта и требований, предъявляемых  к информационному обеспечению, осуществляется выбор методов прогнозирования. Выделяют следующие их группы: методы экспертных оценок, методы экстраполяции, моделирование, нормативный и целевой методы.

Методы экспертных оценок основываются на использовании экспертной информации. Существует два подхода к использованию экспертов: индивидуальные оценки и групповые.

Индивидуальные  оценки состоят в том, что каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем эти оценки с помощью какого-либо приема объединяются в одну обобщающую. Примером индивидуальных экспертных оценок может служить интервью или аналитическая записка.

Групповые или  коллективные методы экспертизы базируются на совместной работе экспертов и получении общей оценки от всей группы специалистов. Наиболее распространенными являются метод комиссий и метод мозговой атаки.

Методы экстраполяции основаны на предположении о постоянстве факторов, влияющих на развитие изучаемого объекта, и состоят в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее.

Приемы экстраполяции  делятся на простые и сложные  в зависимости от особенностей изменения  уровней в ряду динамики. Первая группа состоит из методов прогнозирования, основанных на предположении относительного постоянства в дальнейшем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Вторая группа методов основана на определении основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд.

Нормативный метод прогнозирования состоит в установлении для определенного отрезка времени фиксированной системы норм. При нормативном прогнозировании используются теория графов, матричный подход и др.

Целевое прогнозирование состоит в решении обратной задачи: в поиске условий для достижения в будущем норм, задаваемых в виде строго определенных и обоснованных величин. Такая задача обычно решается методами математического программирования.

В настоящее время существует большое количество классификаций  методов прогнозирования, в основе которых лежат различные классификационные  принципы. Одними из наиболее важных признаков  методов прогнозирования являются: степень формализации, общий принцип  действия, способ получения информации.

1.3. Временные ряды и их предварительный анализ

Временные ряды — это упорядоченные во времени наборы измерений тех или иных характеристик исследуемого явления.

Предположим, имеется временной  ряд, состоящий из n уровней:

Временной ряд традиционно  рассматривается как сумма четырех  компонент, которые непосредственно  могут быть измерены:

• тренд, составляющие которого будем обозначать U_t, t=1, 2, …, n;
• циклическая компонента, обозначаемая через C_t, t=1, 2, …, n;
• сезонная компонента, обозначаемая через V_t, t=1, 2, …, n;
• случайная компонента, обозначаемая через ε_t. t=1, 2, …, n;

Говорят, что имеет место тренд, если во временном ряду проявляется длительная тенденция изменения экономического показателя. Таким образом, тренд – это изменение, которое определяет общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Предполагается, что отклонение от тренда есть некоторая случайная компонента, характеризуемая влиянием случайных факторов.

Основная цель анализа  временного ряда – выявление и  моделирование его компонент, прежде всего тренда. К основным этапам анализа тренда относятся следующие:

• обеспечение сопоставимости показателей временного ряда и расчета относительных показателей;
• графический анализ временного ряда;
• выравнивание временного ряда;
• выбор функции, наилучшим образом характеризующей тренд.

Анализ временных рядов  включает, прежде всего, обеспечение  их сопоставимости, а также расчет различных относительных показателей, в том числе абсолютных приростов, базисных и цепных индексов и т.п., позволяющих уточнить характер тенденций.

На основе рассчитанных показателей  строится график динамики показателей. Построение графиков позволяет:

• дать наглядное изображение данных;
• выяснить характер развития, выявить отдельные отклонения ряда от основного направления развития, определить время изменения тенденции развития, период ее действия;
• выбрать форму кривой, наиболее близко описывающей развитие данного процесса

Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, моменту регистрации, методике расчета, ценам, достоверности.

1.4. Метод Ирвина

Предварительный анализ временных  рядов заключается в нахождении и устранении аномальных значений уровней ряда, а также в определении существования тренда в данном временном ряде.

Аномальный уровень – это такое значение уровня временного ряда, которое оказывает существенное влияние на значения основных характеристик временного ряда. Аномальные наблюдения могут возникать из-за ошибок первого рода: ошибки при агрегировании и дезагрегировании показателей, при передаче информации и другие технические причины. Ошибки первого рода можно выявить и устранить. Также, аномальные уровни могут возникать из-за влияния факторов, которые имеют объективный характер, но проявляются случайно, очень редко — ошибки второго рода; их устранить нельзя.

Метод Ирвина, например, предполагает использование следующей формулы:

                                        

где среднеквадратическое отклонение рассчитывается по следующим формулам:

 

Расчетные значения и т.д. сравниваются с табличными значениями критерия Ирвина , и если оказываются больше табличных, то соответствующее значение y_t уровня ряда считается аномальным. Значения критерия Ирвина для уровня значимости α = 0,05, т.е. с 5%-ной ошибкой, приведены в табл. 2.1.

Таблица 1.1

n	2	8	10	20	30	50	100
λα	2,8	2,8	1,5	1,3	1,2	1,1	1,0