Проверка динамического ряда на наличие автокорреляции

 

Рисунок 1. Сезонная волна

Вывод:

Согласно условиям задачи проведен прогноз базового индекса цен.

Также рассчитан индекс потребительских цен в соотношении к предыдущему месяцу. Согласно этим данным построен график (рисунок 1, сезонная волна).

По графику видно, что пик продаж приходится на февраль месяц, а самый низкий показатель показан в июле.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

В силу ряда причин в регрессионных моделях может иметь место корреляционная зависимость между соседними случайными отклонениями. Это нарушает одну из фундаментальных предпосылок МНК. Вследствие этого оценки, полученные на основе МНК, перестают быть эффективными. Это делает ненадежными выводы по значимости коэффициентов регрессии и по качеству самого уравнения. Поэтому достаточно важным является умение определить наличие автокорреляции и устранить это нежелательное явление. Существует несколько методов определения автокорреляции, среди которых были выделены графический, метод рядов, критерий Дарбина-Уотсона.

Экспертные методы применяют в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчетов. Такие ситуации нередко возникают при разработке современных проблем управления общественным производством и, особенно, при прогнозировании и долгосрочном планировании. В последние годы экспертные оценки находят широкое применение в социально-политическом и научно-техническом прогнозировании, в планировании национальной экономики, отраслей, объединений, в разработке крупных научно-технических, экономических и социальных программ, в решении отдельных проблем управления.

В ходе развития общественного производства возрастают не только сложность управления, но и требования к качеству принимаемых решений. Для того, чтобы повысить обоснованность решений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на их результаты, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития в различных областях практической деятельности.

Но, следует заметить, что метод экспертных оценок не может заменить ни административных, ни плановых решений, он лишь позволяет пополнить информацию, необходимую для подготовки и принятия таких решений. Широкое использование экспертных оценок правомерно только там, где для анализа будущего невозможно применить более точные методы. Кроме того, несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании метода экспертных оценок, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Необходимо совершенствовать систему отбора экспертов, повышение надежности характеристик группового мнения, разработку методов проверки обоснованности оценок, исследование скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список используемых источников и литературы

 

1. Анатольев С. Эконометрика для продолжающих (Эконометрика-3). Курс лекций, М.: Российская Экономическая Школа, 2002-2003;

2. Арженовский С.В. Методы социально-экономического прогнозирования. Учебное пособие. - М.: Дашков и К, Наука-Спектр, 2008;

3. Воронкова М. Прогнозирование и планирование: принять или отказаться? // Консультант. - 2008.

4. Давнис В.В., Тинякова В.И., Мокшина С.И., Воищева О.С., Щекунских С.С. Эконометрика сложных экономических процессов, Воронеж: ВГУ, 2004;

5. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика, М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002;

6. Носков В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов, Москва, 2002.