Тест для самопроверки по основным категориям курса 242

Введение

 

Развитие и повышение социально-экономического статуса и положения страны выдвигает на первый план задачу анализа и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования.

В этой связи возрастает роль методологии статистического моделирования и прогнозирования состояния, структуры и основных тенденций развития субъектов рыночных отношений вне зависимости от видов экономической деятельности, форм собственности и внутренней структурной градации.

Учебное пособие «Анализ временных рядов и прогнозирование» включает в себя комплексную методологию моделирования и прогнозирования динамической информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов.

В пособии нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования математико-статистических методов моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов.

.

Моделирование и прогнозирование позволяют управлять массовыми экономическими явлениями и процессами и предвидеть их развитие.

Для моделирования и прогнозирования социально-эконо-мических явлений и процессов решающее значение имеет принцип их взаимной связи и взаимной обусловленности. Для того, чтобы глубоко понять явление, необходимо изучить внешние и внутренние причинно-следственные взаимосвязи, познать конкретное состояние и условия его возникновения и существования.

Социально-экономические явления находятся не только во взаимной связи, но и в непрерывном движении, изменении, развитии – именно это обусловливает необходимость прогнозирования.

Предметом моделированияи прогнозирования явлений и процессов является система, воспроизводящая объект исследования так, что на ее основе могут быть изучены их структура и размещение, изменения во времени, связи и зависимости.

При моделировании объект, интересующий исследователя, заменяется некоторым другим объектом, аналогом, который называется моделью.

Каковы же объективные основания замены одного объекта другим?

Предметы материального мира – целостные системы свойств, связей, отношений, процессов. Закономерная связь элементов является объективной основой моделирования и прогнозирования.

Элементы включены в совокупности не случайно, а закономерно координированы друг с другом, и, если два объекта сходны в каком-то существенном отношении, то они будут сходны и в другом отношении. Отсюда следует, что объектом моделирования и прогнозирования являются статистические совокупности.

Моделирование основывается на абстрактно-логических процедурах. Рассматривается не вся бесконечная совокупность свойств и отношений явлений, а только часть, наиболее существенная.

Процесс моделирования и прогнозирования начинается с постановки задачи. В соответствии с конкретной задачей выделяются основные свойства, отношения, признаки объекта исследования.

После предварительного изучения объекта переходят к выбору модели, который осуществим как на интуитивной основе, так и на логических основаниях.

Рассмотренная в учебном пособии методология анализа и прогнозирования на основе временных рядов имеет достаточно широкое прикладное значение и может использоваться при решении конкретных задач исследования социально-экономических явлений и процессов таких как моделирование и прогнозирование:

· статистических показателей вида экономической деятельности, фирмы, предприятия;

· деловой активности и эффективности функционирования организационно-правовой структуры;

· кадровых ресурсов и кадровой политики;

· финансовой устойчивости и финансового состояния фирмы;

· рынка жилья;

· мотивов поведения потребителей;

· товарной структуры, сегментов рынка;

· рекламы в системе маркетинговых коммуникаций;

· потребности и управления персоналом;

· внешней и внутренней предпринимательской среды;

· ликвидности, доходности, кредитоспособности, эффективности использования капитала, показателей платежеспособности, оборотного капитала, финансовых результатов в сфере товарного обращения, банковских структурах, страховых компаниях, акционерных, малых и других форм организации предприятий;

· систем имущественного, подотраслей личного и государственного социального страхования;

· финансовой устойчивости и деловой активности сегментов фондового рынка, рынка ценных бумаг, биржевых структур;

· надежности и стабильности, эффективности и деловой активности, конкурентоспособности банковских структур и кредитной политики банковских структур.

Конечной целью данного учебного пособия является формирование у студентов: глубоких теоретических знаний методологии анализа; моделирования и прогнозирования временных рядов конкретных социально-экономических явлений на основе построения статистических моделей адекватных, и, в достаточной степени хорошо аппроксимирующих реальные явления , , на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования на макро- и микро-уровнях.

 

 


Раздел I


Методологические
аспекты моделирования социально-экономических явлений и процессов.

1.1. Система статистических понятий и категорий,
применяемых в моделировании и прогнозировании.

 

Моделирование и прогнозирование явлений и процессов предполагает использование системы статистических понятий, категорий и методов, трактовка которых углубляется в соответствии с их статистическими особенностями.

К важнейшим понятиям и категориям относится статистическая совокупность, статистическая закономерность, закон больших чисел, статистическая взаимосвязь, а также такие философские категории как качество и количество, мера, явление и сущность, единичное и всеобщее, случайное и закономерное.

Статистическая закономерность выражает конкретные казуальные отношения, она предопределяет типичное распределение единиц статистической совокупности на некоторый момент времени под воздействием всей совокупности факторов.

Условиями ее проявления являются: наличие статистической совокупности и действие закона больших чисел.

Закон больших чисел выявляет устойчивые пропорции и соотношения в социально-экономических явлениях и процессах и служит основой для их моделирования, создает возможность управлять ими и предвидеть их развитие.

Закон больших чисел определяет общее, существенное в явлениях, в их массе единиц, благодаря чему происходит взаимоотношение индивидуальных случайных различий.

Зная статистическую закономерность, можно выявить условия и причины, порождающие ее, для того, чтобы направлять ее действия в заданное «русло», то есть либо поддерживать эти условия для ее устойчивости во времени, либо, меняя их, стремиться получить нужный результат.

Зная статистическую закономерность, можно с той или иной степенью точности предсказать развитие явления, раскрыть сущность и изучить его структуру.

Под статистической совокупностью (множеством) понимается множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Статистические совокупности состоят из элементов, единиц совокупности, которые являются носителем свойств изучаемого явления или процесса.

Признаки бывают существенные и несущественные, прямые и косвенные, атрибутивные и количественные, первичные и вторичные, факторные и результативные.

Классификация статистических признаков имеет большое значение для построения статистических моделей и осуществления прогноза. Так, при моделировании в ряде случаев важно правильно выделить факторные и результативные признаки. Среди факторных признаков необходимо отбирать лишь самые существенные, определяющие основное содержание явлений.

Моделирование – воспроизведение свойств исследуемого объекта в специально построенной модели. Для этой цели используются такие статистические методы как статистическое наблюдение, метод группировок, обобщающих показателей, корреляционный и регрессионный анализ.

С помощью статистического наблюдения и социального эксперимента получают исходную информацию для моделирования и прогнозирования.

Метод аналитической группировок устанавливает наличие и направление связи между факторными и результативными признаками. Для объективных заключений о связи необходимо предварительно определить границу, за пределами которой влияние факторного признака отсутствует.

На основе изучения взаимосвязи методом регрессионного и корреляционного анализа получают аналитическое выражение связи, устанавливают тесноту и направление связей между факторными и результативными признаками. Значимость корреляционных характеристик определяется объективными особенностями исследуемой совокупности.