Методы прогнозирования динамики экономических процессов

Нажмите для полного просмотра!

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №2

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №3

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №4

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №5

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №6

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №7

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №8

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №9

Методы прогнозирования динамики экономических процессов, слайд №10

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Методы прогнозирования динамики экономических процессов. Доклад-сообщение содержит 10 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Методы прогнозирования динамики экономических процессов

Слайд 2

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Экстраполяция — метод прогнозирования, основанный на анализе динамики объекта прогнозирования в ретроспективном периоде. Метод экстраполяции позволяет описать функцию, характеризующую движение исследуемой характеристики.

Слайд 3

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов В процессе экстраполяции определяют временной ряд, тренд и случайную компоненту: Тренд — средняя линия движения прогнозируемой характеристики (yt). Случайная компонента характеризует случайные отклонения фактических показателей динамики объекта от средней линии (et).

Слайд 4

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Первый этап: сбор исходной информации о значении исследуемой характеристики в ретроспективном периоде. Второй этап: подбор зависимости для описания уравнения тренда. Видом функции: линейные, экспоненциальные, степенные функции и т. п.

Слайд 5

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Если модель тренда является линейной: y*t= a0 + a1 t, то расчет коэффициентов уравнения а0 и a1 производится по формулам:

Слайд 6

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Третий этап: продолжение полученного тренда за интервал значений, по которым строилась зависимость, или определение точечного прогноза. Для получения значения прогноза на t-й год в уравнение тренда подставляются конкретные значения t.

Слайд 7

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Четвертый этап: расчет ошибки прогноза. Отдельные наблюдения в прошлом отклоняются от линии тренда, это дает право предполагать, что и в будущем следует ожидать таких отклонений. Значит, прогноз имеет погрешность. Погрешность прогноза можно оценить по среднеквадратическому отклонению: где y*i — расчетные значения; yi — фактические значения; k — число степеней свободы, определяемое в зависимости от числа наблюдений (N) и числа оцениваемых параметров (z); k = N - z; для линейного тренда z = 2, для параболы второй степени z = 3 и т. д.

Слайд 8

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Погрешность прогноза отражается в виде доверительного интервала, с помощью которого точечный прогноз преобразуется в интервальный где ta — табличное значение t-критерия Стьюдента с k степенями свободы и уровнем значимости р.

Слайд 9

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Пятый этап: определение интервала прогноза. Однако погрешность прогноза растет при увеличении периода упреждения. При определении интервального прогноза среднеквадратическое отклонение, умножают на коэффициент K. N – число наблюдений; L – безразмерный интервал периода упреждения прогноза. Длина L равна временному шагу между ретроспективными значениями.

Слайд 10

Описание слайда:

2. Прогнозная экстраполяция. Последовательность этапов Основные этапы прогнозной экстраполяции: Следовательно, формулу для определения доверительных границ интервала прогноза можно записать: