Общегос-е планир-е: понятие, сущность и виды (стр. 4 )

Др-е выраж-я д/расчёта средн. хар-к.

1.Прогноз-е по средн. ур-ню д. р. При использ-и средн. ур-ня динамики а прогноз-и соц.-эк. явл-й прогноз-мый ур-нь Yt+ τ ,где τ -горизонт про­гноз-я, t-период наблюд-я. Прогноз-й ур-нь= средн. знач-юYt. Прогноз вычисл. на моментов в перёд, т. е. до момента t+ τ . Получ. про­гностическая точечная оценка, к-я не совпадает с факт-м знач-м. Поэтому д/средней указ-тся доверит-й интервал: (Yt-tα Sj;Yt+ tα Sj), где t табл. знач-е t с ν=n степенями свободы и ур-нем доверия α. Примен-е довер-го интервала д/прогноз-я увел-т степень надёжн-ти прогноза. Но прогноз-й пок-ль =средн. ур-ню. Чтобы учесть вариацию пок-ля вокруг средней в прошл. и будущ. д/прогноз-й величины вычисл-т довер-й интервал:

2.Прог-е по ср. абсол. прир-ту.

Прог-е знач-е выч-тся: Yt+τ =Yt+ 1Yt;t-1*τ, где Yt - ур-нь д. р., принятый за базу экстрапол-и; Yt;t-1-ср. абсол. прир-т; τ - период упреждения. В кач-ве базы экстрапол-и Yt м. б. выбрано ср. знач-е последних ур-й д. р. т. к. оказ-т существ-е влияние на динамику проц-са в буду­щем. Можно в кач-ве баз-го ур-ня брать расчёт-й ур-нь соотв-й знач-ю тренда, опис-го д. р.Д/этого опред-т экспо­ненц-ю кривую и на её ос­нове находят баз-й ур-нь.

45.Прогноз-е соц.-эк. явл-й с использ-м показ-й средн. хар-к р. д.

Одним из наиболее распростр. методов краткоср. прогноз. соц-эк. явл. и проц. явл. экстраполяция. Наиболее простым методом экстраполяции одномерных РД –использ. средних хар-к: ср. уровня, среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.

Ср. уровнь РД: прог-мый уровень принимается = ряда в прошлом:

Прогноз вычисляется на t моментов времени вперед (период упреждения), т. е. до момента t+t (горизонт прогнозирования). Получается прогностическая точечная оценка, которая не совпадает с фактич. данными. Поэтому указывается доверит. интерес прогноза

где - табл. зн. t-критерия Стьюдента с v=n степенями свободы и уровнем доверия a; - среднеквадратичная ошибка средней: .

Чтобы учесть вариацию показателя вокруг средней в прошлом и будущем, для прогностической величины вычисляют доверительный интервал:

Если общая тенденция развития ДР явл. линейной или выполняется

где -остаточная дисперсия, не объясненная экстраполяцией по ср. абс. приросту;

- общий прирост показателя от нач-го уровня до конечн., то иногда выполняется экстраполяция по среднему абсолютному приросту.

Прогнозное значение уровня определяется по формуле

, где - уровень РД (база экстраполяции); - средний абсолютный прирост; t - период упреждения.

Если развитие ряда динамики описывается геометрической прогрессией или показательной кривой, то экстраполяция выполняется по среднему темпу роста. Прогнозируемый уровень ряда определяется по следующей формуле:

,

где - средний темп роста.

46. Прогноз-е по ср. темпу роста

Прог-й ур-нь опр-тся: . В кач-ве баз-го ур-ня экстрпол-и берём последн. ур-нь ряда Yn. Прог-е по ср. темпу роста использ. в слу­чае, когда разв-е д. р. опис-тся геометр-й прогрес-й. Рассм-е способы экстрапол-и явл. очень приближёными. Прог-е по ср. абсол-м прир-м пр-т собой наращ-е базы экс­трапол-и ср. абсол-м прир-м, измен-мся пропорц-но пе­риоду упреждения. Пр-е по ср. т. роста пр-т собой корек­тировку базы экстрап-и на велич. =ср. т. роста в степени соотв-й периоду упрежд-я.

46. Прогноз-е по ср. темпу роста

Если развитие РД описывается геом. прогрессией или показательной кривой, то экстраполяция выполняется по среднему темпу роста. Прогнозируемый уровень ряда определяется по следующей формуле:

, где - средний темп роста.

В качестве базового уровня для экстраполяции берется последний уровень ряда yn, так как будущее развитие начинается именно с этого уровня. В некоторых случаях в качестве базового уровня лучше брать расчетный уровень, соответствующий тренду, описывающий динамический ряд. Для этого определяют экспоненциальную кривую и на ее основе находят базовый уровень. Для выбора базового уровня можно прибегнуть к усреднению нескольких последних уровней, т. е. вычислить экспоненциальную или геометрическую среднюю нескольких последних уровней.

Отметим, что если уровни ряда динамики непрерывно возрастают за рассматриваемый период, то средний темп роста вычисляют по формуле

, или

где n - число цепных темпов роста;

- произведение уровней динамического ряда;

- цепной темп роста;

- сумма порядковых номеров уровней динамического ряда;

Y1 - начальный уровень ряда.

Если же уровни ряда динамики в одни годы растут, а в другие снижаются, то для вычисления среднего темпа роста можно воспользоваться следующей формулой:

.

Доверительный интервал прогноза по среднему темпу роста может быть построен в случае, когда средний темп роста определяется по экспоненциальной функции.

Указанные способы экстраполяции тренда динамического ряда являются весьма приближенными.

47. Прогнозирование динамики социально-экономических явлений по трендовым моделям.

Прог-е с помощ. трен­дов-один из простей-хи распостр-х м-дов стат-го прогн-я. Суть м-да закл. во временой экстрапол-и.

При этом выполн. условия: 1. Период, д/к-го построен тренд достаточен д/выявл-я тенд-и. 2. Анализир-й процес устойчив и облад. инертно­стью. 3. Не ожид-тся силь­ных внеш. возд-й на изуч-й процес, к-е м. повлиять на тенд-ю разв-я.

Рассм-м ма­тем-ю модель, к-я имеет смешаный тип: Yt= f(t, S(t),C(t)+ξ(t)); Процес постр-я тренд-й модели вкл-т: 1. Используя м-ды аналит-го выравн-я подбир-т кри­вую, опис-ю тенд-ю. 2. Ис­пользуя МНК оцен-тся па­раметры тренда. 3. При со­блюд-и этих условий экст­рапол-я (прог-е) осущ-тся путём подстановки в уравн-е тренда Yt=f(t) знач-я неза­вис-й перем-й t, к-я соотв-т периоду упрежд-я(прог-за). В резул-те получ. точечная оценка прог-го показ-ля в конкрет-м дне(м-це, году) по урав-ю, опис-му тенд-ю. По­луч-й прогноз явл. средн. оценкой д/прог-го интервала времени, т. к. тренд хар-т нек-й средн. ур-нь на кажд. момент времени. Отдельн. наблюд-я отклон-тсяот него в прошлом(период наблюд-я). М. ожидать, что подоб­ные отклон-я б. происх-ть и в будущем(период упрежд-я). Поэтому опр-тся область, в к-й с опр-й вероят-ю сле­дует ожидать прог-е знач-е, т. е. вычисл. довер-й интер­вал: (Y*t+τ-tα*Su; Y*t+τ + tα*Su), где Yt+τ -- точечн. прог-з на момент t+ τ; tα - табл. знач-е t-критер-я Стью­дента с ν=n-m, степ-ми сво­боды, при ур-не доверия α; m - число параметров тренда. Su - ср. квадратич-я ошибка тренда:

В основу расчёта довер-го интервала прог-за положен показ-ль, опред-й колебле­мость ряда заданых знач-й признака. Чем выше эта ко­лебл-ть, тем менее опред-но знач-е тренда и => тем шире д. б. интервал для вариантов прог-за при одном и том же ур-не довер-я. Довер-й ин­тер-л учитыв-т неопред-ть, связ-ю с полож-м тренда, но довер-й интер-л д. учит-ть и возмож-ть отклон-я от тренда, т. е. ср. квадрат-ю ошибку прог-за: Sпр. Тогла доверительный интервал прогноза будет иметь след. вид:

(Y*t+τ-tα*Sпр; Y*t+τ + tα*Sпр)

48. Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания

При вычисл. скольз-й ср-й простым и взвеш-м всем уров-м д. р.присваив. одинак-е веса. Вес отдельного наблюд-я указ-т его знач е в знач-и ср-й. В случ. прост. скольз-й ср-й эта часть = 1/m (m - интер - вал) д/наблд-й, вход-х в ин­тервал, и= 0 д/невход-х. Та­кой подход показ-т, что по­следние данные имеют тотже вес, что и данные, от­носящ-ся к началу наблюд-го периода. Но послед-е данные имеют более важн. знач-е и д. иметь больший вес, поэ-тому предполаг. процедура усреднения с раз­ными весами. При этом сист. весов образ-т ряд, в к-м веса убыв-т во времени по экс­пон-му з-ну:α+α(1-α)+α(1-α)2+…+α (1- α)n +…>1, 0<α<1, этого ряда >1, при неогр-м увел-и n. α(1+(1-α)+(1-α)2+ +…+(1-α)n +…), бескон. геометр-й прогресии со зна­менат-м: q=(1-α); S=α*1/1-(1-α). Используя экспоненц-но взвеш-е веса, экспон. взвеш. среднюю 1-го порядка б. вы­числ.: St= α yt+ α (1- α )yt-1+ α (1- α)2 yt-2+…

Сделаем измен-я:St(1)= α yt+(1- α ) (α yt-1+ α (1- α )yt-2+ …)

St(1)= α yt+(1- α )St-1(1)

Экспоненциальная взвешенная средняя имеет ряд преимущ. перед традиционной скользящей средней: 1. Для вычисл-я эксп. взвеш. ср-й 1-го пор. использ. предыд. экспон. взв. ср-я и последн. знач-е уровня д. р. 2. Д/постр-я прог-за по экспон. взв. ср-й необх-мо задать начальную оценку прог-за, при поступл-и новых данных прогн-е м. продолжать, т. е. нет необх-ти заново строить процедуру выч-я прог-за. 3. В экспон. взв. ср-й знач-е весов убы­вает со врем-м t, т. е. нет та­кой точки на к-й веса обрыв-тся. М-д эксп. взв. ср-й разработан для анализа ДР, состоящ. из большого числа наблюд-й.

Если д. р. корот­кие (15-20уров-й) и темпы роста и прир-та ве­лики м-д не успев-т отразить все из­мен-я. Этот м - д тем точнее, чем больше число наблюд-й Yt. При использ. м-да предпол-тся, что д. р.: Yt= f(t)+ε(t), где f(t)-тренд, ε(t)- случ. комп-та. Если на изуч-м интервале времени коэф-ты ур-ния, опис-го тренд, не измен.,то д/постр-я модели прог-за м. использ. МНК. Но в теч. анализ-го периода коэф-ты ур-ния тренда из­мен. во врем. Т. к. д. р., хар-щие эк. процесы содержат небольш. число ур-ний, то прим-е МНК м. при­вести к ошибкам, поэт. прим-тся м-д эксп. взв. ср-й. Он предпол-т, что новым данным б. при­дав. больш. веса, чем старые.

49 Методы верификации прогнозов

В качестве мер точности прогноза используются

различные показатели

Среднее абсолютное отклонение

Средняя абсолютная процентная ошибка

Показатель , используется при сравнении

точности прогнозов разнородных объектов прогн-я.

интерпретация:

, %	Интерпретация
<10 10-20 20-50 >50	Высокая точность Хорошая точность Удовлетворительная точность Неудовлетворительная точность

Если yt = 0, целесообр. пропускать эти уровни, уменьшая

наблюдений на 1цу.

средняя процентная ошибка

и средняя ошибка

На практике желат-но, чтобы эти показатели были

достаточно малы. Напр. не >5%.

средний квадрат ошибки

и сумма квадратов

Показатели, основанные на сравнении ошибки рассм-го прогноза с эталонными прогнозами определ-го вида, называют сравнительными показателями точности прогнозов.

где - прогнозируемые и реальные уровни динамического ряда; - эталонный прогноз.

В качестве эталонного прогноза может

быть выбрана простая экстраполяция, постоянный темп прироста и т. п. Частным случаем сравнительного показателя точности прогнозов

является коэффициент несоответствия

50. Понятие точности и надежности прогноза.

Точн-ть прог-за оцен-тся велич-й ош­бки прог-за. Такой подход возм-н, когда период упреж - дения уже законч-ся и про­гнозист имеет факт-е знач-я перем-й, но ни когда прог-ние осущ. д/нек-го момента в прошлом, д/к-го есть данные. Т. о.поступают д/проверки разраб-й методики прог-за.

При этом д. р. разбив-т на 2 части: 1-я приним-тся за пе­риод набл-я и служит д/оцен-я парам-в прог-й модели. 2-я - за прог-й период. Данные этой части рассм-тся как реа­лиз-я соотв-х прог-х оценок. Рассм-я разности факт-х ур-й 2-й ч. д. р. и спрог-ные получ. ошибки пр-за. Ошибки хар-т точн-ть постр-й прог-й мо­дели. Эти оценки явл. осно­вой при сравн-и разл-х моде­лей, к-е м. б.использ. при прог-и конкрет-го эк. явл-я. Ошибки ретроспект-го прог-за нельзя рассм-ть как окон­чат-е реш-е о пригод-ти или непригод-ти примен-го м-да прог-я, т. к. она получена с использ. лишь части исход-х данных. Проверка точн-ти единич-го пр-за дает мало информ-и д/глобальной оценки, т. к. на формир-е иссл-го явл-я влияет много фактов. Поэт. полное совпад-е или значит-е расхожд-е пр-за и его реализ-и м. б. следств-м благоприят-го или неблаг-го сочетания обстоят-в. Поэт. вводятся качест-е показ-ли точн-ти пр-за. О кач-ве пр-за м. судить лишь по совок-ти сопоставл-й пр-за и их реализ-и. Наиб. про­стая мера: отнош-е числа случ-в, когда факт-я реализ-я охват-лась интерв-ным пр-зом к общему числу пр-зов: =p/(p+q)

p-число пр-зов, подтвержд-х факт-ми данными; q - не подтв-х факт-ми данными.

Проверка кач-ва точечных пр-зов осущ-тся рядом стат-х хар-к. В практ-й работе точн-ть пр-за нужно оцен-ть, когда горизонт прог-ния ещё не­достиг-т. При прог-и стат-ми м-дами понятие точн-ти связ. с длиной довер. интервала. Прог-я модель, дающая более узкий довер. интервал при одной и той же довер. ве­роят-ти счит. более точной. Сопост-е моделей м. связ. со степенью смещёности парам-в, получ-х при альтернат-х м-дах их оценив-я.

На практике д/оцен-я прог-х св-в модели наибольшее распостр-е полу­чили тесты 2-х видов: 1. Ос­нован на оценке ошиб-к рет­роспект-х оценок модели. 2. На оценке ошиб-к перспект-х пр-зов. Ретросп-е пр-зы вкл-т внутрибазов-е пр-зы, к-е описаны на реальных на­чальн. услов-х и знач-х экзо­генных перем-х в прог-й пе­риод. Взаимосвязи перем-х во внебаз-х пр-зах в данный период не учтены в парам-х. Эти пр-зы основаны на пред­варит-й информ-и о нач-х услов-х и пр-зе экзогенных перем-х. Поэт. д/оценки прог-х моделей наибольш. интерес предст. перспект-е пр-зы. Но д/их сопостав-я необх. время, чтобы полу­чить реальн. информ-ю в прог-й период.

Надёжн-ть пр-за опр-тся вероят-ю того, что прог-мый показ-ль при­нял соотв-е знач-е. Чем выше эта вероят-ть, тем выше на­дёж-ть.

Вероят-ть пр-за м. б. опред-на с помощ. 1. экс - перт-х оценок или 2. довер-х интерв-в. Понятие точн-ти и надёж-ти пр-зов связ-е с до­вер. интерв-ми условн. показ-ми. Их м. использ. тогда, ко­гда прог-я модель имеет серьёзное теоритич-е обос­нов-е и специфик-я моделей конкретна. Т. к., универсаль­ных критер-в точн-ти и на­дёж-ти не сущ-т, то при оценке прог-х св-в модели целесообр. сравн-е точн-ти пр-зов, получ-х с пом-ю разл-х моделей.

3 подхода к оценке точн-ти: 1.Теорит-е довер-е интервалы пр-за, оп­ред-е точносными хар-ми моделей. 2.Эмпирически оцен-мая точн-ть ретроспект-х пр-зов. 3.Оценка ошибок перспект-х пр-зов, реализ-х на модели.

51.Средняя абсолютная процентная ошибка

Количественно оценить ошибку прогноза в единицах прогнозируемого показателя или в процентах можно и с помощью средней абсолютной процентной ошибки , которая является средней абсолютных значений ошибок прогноза, выраженных в процентах относительно фактических значений показателя. Итак,

Показатель , как правило, используется при сравнении точности прогнозов разнородных объектов прогнозирования, так как он характеризует относительную точность прогноза. Значение и их интерпретацию приведем в следующей таблице:

, %	Интерпретация
<10 10-20 20-50 >50	Высокая точность Хорошая точность Удовлетворительная точность Неудовлетворительная точность

В формуле уровни динамического ряда yt не должны обращаться в нуль. Поэтому, если yt = 0, целесообразно пропускать эти уровни, уменьшая при этом и число наблюдений на единицу.

52.Сравн-е и качес-е показ-ли точн-ти пр-за.

Показ-ли основ-е на сравн-и ош-ки рассматр-го пр-за с эталоными пр-зами опр-го вида наз. сравн-ми показ-ми точн-ти пр-за. Одним из таких показ-й явл. пок-ль K, к-й выч.:

K= (yt-yt*)2/ (yt-ўt*)2

где yt*-прог-е знач-е; yt - реальн. ур-нь д. р.; ўt*- эта­лоный прог-з. В кач-ве эта­лоного пр-за м. б. выбрана простая экстрапол-я, пост. темп прироста и т. п. Част­ным случ-м сравн-го показ-ля точн-ти пр-за явл. коэф-т несоотв-я U:

U= (yt-yt*)2/ yt2

Если U=0, то все пр-зы совершенны. U=1- ср-я квадратич-я ош-ка одна и та же д/прог-й модели. С помощ. коэф. несоотв-я измер-тся серьёзность ош-ки пр-за, со­отв-щая ср-му квадрату ош-ки.

16.Организация прогнозирования и планирования.

Организация П и П охватывает систему органов планирования на всех уровнях управления народным хозяйством, определение их функций, установление порядка разработки прогнозов и планов, доведение важнейших показателей до исполнителей и организацию обеспечения и выполнения.

Научными основами организации П и П являются принципы. В условиях директивного планирования главным был принцип демократического центризма. В совр. условиях важнейшими принципами организации П и П являются:

-децентрализация и демократизация;

-демонополизация;

-экон. выгодное для страны участие в интеграционных процессах;

-приоритетное решение соц. и экологических проблем.

Приведение в жизнь указанных принципов предполагает:концентрацию всех функций хозяйственного управления на уровне предприятий и организаций, включая выбор направлений и планирование их деятельности; четкое разграничение функций государственных, республиканских и системных органов управления и планирования; формирование механизма взаимодействия макро и микроуровней в процессе П и П; планирование развития конкуренции и предпринимательства.

Органы госуд. планирования и управления призваны создавать условия для эффективной деятельности всех предприятий и организаций независимо от формы собственности, оказывать поддержку экспортерам и др. предприятиям приоритетных отраслей экономики. На всех уровнях управления и планирования особая значимость должна придаваться аналитич. работе с целью выявления тенденций, условий и факторов, оказывающих влияние на экон. и соц. развитие.

На макроуровне гос. органы планирования д. заниматься анализом текущей экон. системы, прогнозированием темпов и важнейших пропорций развития экономики, обоснованием приоритетов, формированием структуры экономики. На микроуровне плановые органы совместно с др. органами управления д. определять цели, разрабатывать прогнозы и планы для их достижения, организовывать их выражение.

1.  Понятие, сущность и виды общегосударственного планирования.

2.  Прогнозирование в системе государственного регулирования экономики.

3.  Система плановых, прогнозных и программных документов, используемых в государственном регулировании экономики РБ.

4.  Прогнозирование и планирование за рубежом.

5.  Индикативное планирование. Его сущность и значение для развития экономики.

6.  Стратегическое планирование. Сущность и необходимость его развития в республике.

7.  Понятие и основные элементы методологии прогнозирования и планирования.

8.  Основные методологические принципы планирования и прогнозирования.

9.  Система показателей, используемых в планировании и прогнозировании.

10.  Этапы прогнозирования и их характеристика. Информационная база прогнозирования.

11.  Методы прогнозирования и их классификация.

12.  Интуитивные методы прогнозирования.

13.  Метод экспертных оценок.

14.  Методы обработки экспертной информации. Ранжирование объектов.

15.  Формализованные методы прогнозирования. Основные положения и принципы формализации.

16.  Организация прогнозирования и планирования.

17.  Методы обоснования плановых решений.

18.  Программно-целевой метод планирования.

19.  Нормативный метод планирования.

20.  Балансовый метод планирования.

21.  25.Макроэкономические показатели, характеризующие общественное производство, их содержание и назначение. Методы прогнозирования макроэкономических показателей.

22.  Прогнозирование темпов экономического роста и объема производства.

23.  Инвестиции, их содержание и состав.

24.  Прогнозирование и планирование инвестиций, их объемы и структуры

25.  21.Методы прогнозирования макроэкономических показателей.

26.  Прогнозирование и оценка уровня экономического развития страны.

27.  Прогнозирование и планирования развития НТП и инновационной деятельности.

28.  Прогнозирование и планирование объема и структуры промышленного производства.

29.  Методы прогнозирования цен.

30.  Инфляция, ее виды и измерение.

31.  Прогнозирование инфляции и управление инфляционными процессами.

32.  Экономический рост. Факторы и проблемы темпов экономического роста.

33.  Макроэкономические цели, показатели и счета.

34.  Определение ряда динамики. Сравнимость уровней динамического ряда.

35.  Агрегатная модель компонент уровня ряда динамики.

36.  Анализ рядов динамики. Характеристики скорости и интенсивности динамики.

37.  Сглаживание динамических рядов.

38.  Проверка гипотезы о существовании тенденции.

39.  Методы сглаживания динамических рядов. Метод скользящей средней.

40.  Методы сглаживания динамических рядов. Метод укрупнения интервалов. Графический метод.

41.  Выбор функции тренда. Методы аналитического выравнивания.

42.  Криволинейное сглаживание.

43.  Этапы построения трендовых моделей.

44.  Метод наименьших квадратов. Оценивание параметров полиномов.

45.  Прогнозирование с использованием показателей средних характеристик ряда динамик.

46.  Прогнозирование с использованием показателя среднего темпа роста.

47.  Прогнозирование динамики социально-экономических явлений по трендовым моделям.

48.  Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания.

49.  Методы верификации прогнозов. Понятие точности и надежности прогноза.

50.  Показатели точности и надежности прогноза.

51.  Средняя абсолютная процентная ошибка (ошибка аппроксимации) прогноза. Средние ошибки прогноза.

52.  Сравнительные и качественные показатели точности прогноза.

53.  Статистические методы моделирования и прогнозирования.

30. Инфляция, ее виды и измерение.

Инфля́ция— повышение общего уровня цен на товары и услуги. При инфляции за одну и ту же сумму денег по прошествии некоторого времени можно будет купить меньше товаров и услуг, чем прежде. В этом случае говорят, что за прошедшее время покупательная способность денег снизилась, деньги утратили часть своей реальной стоимости.

Неравномерный рост цен по товарным группам порождает неравенство норм прибылей, стимулирует отток ресурсов из одного сектора экономики в другой (в России из промышленности и сельского хозяйства в торговлю и финансово-банковский сектор).

Виды инфляции:

Инфляция спроса — порождается избытком совокупного спроса по сравнению с реальным объемом производства. (Дефицит товара)

Инфляция предложения (издержек) — рост цен вызван увеличением издержек производства в условиях недоиспользованных производственных ресурсов. Повышение издержек на единицу продукции сокращает объем предлагаемой производителями продукции при существующем уровне цен.

Сбалансированная инфляция — цены различных товаров остаются неизменными друг относительно друга.

Несбалансированная инфляция — цены различных товаров изменяются по отношению друг к другу в различных пропорциях.

Прогнозируемая инфляция — это инфляция, которая учитывается в ожиданиях и поведении экономических субъектов.

Непрогнозируемая инфляция — становится для населения неожиданностью, так как фактический темп роста уровня цен превышает ожидаемый.

Адаптированные ожидания потребителей — изменение потребительской психологии. Часто возникает в результате распространения информации о будущей потенциальной инфляции. Повышенный спрос на товары позволяет предпринимателям поднимать цены на товар.

Наиболее распространенным методом измерения инфляции является индекс потребительских цен (Consumer Price Index, CPI), который рассчитывается по отношению к базовому периоду.

Помимо индекса потребительских цен существует другие методы, которые позволяют рассчитать инфляцию. Как правило используются несколько основных методов:

-Индекс цен производителей (Producer Price Index, PPI) — отражает себестоимость производства без учёта добавочной цены дистрибуции и налогов с продаж. Значение PPI опережает по времени данные CPI.

-Индекс расходов на проживание (Cost-of-living Index, COLI) — учитывает баланс повышения доходов и роста расходов.

-Индекс цены активов: акций, недвижимости, цены заёмного капитала и прочее. Обычно цены на активы растут быстрее цен потребительских товаров и стоимости денег. Поэтому владельцы активов вследствие инфляции только богатеют.

-Дефлятор ВВП (GDP Deflator) — рассчитывается как изменение в цене на группы одинаковых товаров.

-Паритет покупательной способности национальной валюты и изменение курса валют.

-Индекс Пааше — показывает отношение текущих потребительских расходов к расходам на приобретение такого же ассортиментного набора в ценах базисного периода.

32. Экономический рост. Факторы и проблемы темпов экономического роста.

Экономический рост определяют как долгосрочную тенденцию увеличения реального выпуска на душу населения.

-увеличение объема производства всех видов товаров (таких, как автомобили, одежда, продукты питания, кухонная утварь и бензин), а также оказания услуг (таких, которые предоставляют банки, больницы, магазины, бары, гостиницы и такси).

Факторы, обеспечивающие экономический рост

Количество и качество природных ресурсов

Трудовые ресурсы

Капитал

Технический прогресс

Инвестиции

Экономический рост зависит от ряда факторов. Под факторами экономического роста понимаются те явления и процессы, которые определяют возможности увеличения реального объема производства, повышения эффективности и качества роста.

По способу воздействия на экономический рост различают прямые и косвенные факторы. Прямыми называют те, которые непосредственно определяют физическую способность к экономическому росту. Косвенные факторы влияют на возможность превращения этой способности в действительность.

К прямым относятся факторы, непосредственно определяющие динамику совокупного производства и предложения:

увеличение численности и повышение качества трудовых ресурсов;

рост объема и улучшение качественного состава основного капитала;

совершенствование технологии и организации производства;

повышение количества и качества вовлекаемых в хозяйственный оборот ресурсов;

рост предпринимательских способностей в обществе.

В состав косвенных входят факторы спроса и распределения:

снижение степени монополизации рынков;

уменьшение цен на производственные ресурсы;

снижение налогов на прибыль;

расширение возможности получения кредитов.

Если применение косвенных факторов происходит в обратном порядке (увеличивается монополизация, растут налоги и т. п.), то экономический рост будет сдерживаться.

42.Криволинейное сглаживание.

Экстраполяция - это, проще говоря, продление тенденции. Есть два основных вида экстраполяции. Первый вид - линейная экстраполяция. Второй вид экстраполяции - криволинейная экстраполяция, т. е. продление тенденции по кривой. Это - криволинейная модификация линейной экстраполяции.

По аналитическому выражению выделяются две основные формы связи:

-прямолинейная (выражается уравнением прямой);

-криволинейная (описывается уравнениями кривых линий – гипербол, парабол, степенных функций).

31. Прогнозирование инфляции и управление инфляционными процессами.

Прогнозирование инфляции

Так как изменение в инфляции является сигналом к изменению к ставках дисконтирования, то экономисты и аналитики тратят значительное время и ресурсы на прогнозирование инфляции. Модели для прогноза варьируются от просто наивных до сложных и основываются на всем от интуиции до сложнейшей эконометрики. Результаты таких моделей в основываются на информации прошлых периодов, таких как инфляция за последний период либо модели временных рядов исследующих тенденции и сдвиги в прошлых уровнях инфляции, и являются очень спорными. Однако это несколько не умаляет тех позитивных сторон связанных с

прогнозом инфляционных процессов.

Для прогнозирования использовались регрессионные модели. Предварительное испытание моделей показало, что прогнозирование по уравнениям трендов не дает достаточно точных прогнозов, т. к. динамика изменения темпов инфляции носит сложный характер. Поэтому были выбраны однофакторные регрессионные модели.

При прогнозировании следует учитывать множество факторов, в т. ч. и политику правительства, банковских и других финансовых структур, реальные изменения в экономике, ситуацию на мировых рынках, позицию правительств развитых стран по отношению к России и многие другие факторы. По большинству этих факторов нам не удалось собрать надежной информации.

Исходя из сказанного выше и с учетом возможности получения информации, при прогнозировании нами использовались следующие данные по Новосибирской области:

-объем промышленного производства;

-объем оборота розничной торговли;

-доходы и расходы консолидированного бюджета;

-среднемесячная заработная плата работников.

Вся информация представлена в виде рядов динамики за несколько лет и по всем месяцам конкретного года.

методы управления инфляционными процессами.

Кейнс считал, что стимулирование совокупного спроса не должно существенно повлиять на рост цен. Пока имеются неиспользованные мощности и свободная рабочая сила, расширение спроса приведет к росту производства и предложений товаров, а не к повышению цен. В формуле MV= РТ при увеличении М (спроса) возрастет Т (товарооборот при V — постоянная), а Р (уровень цен) останется неизменным. Лишь после того, как производительные факторы будут задействованы полностью, дальнейший рост производства натолкнется на известные препятствия, и тогда увеличение М трансформируется в рост Р при относительно стабильном размере Т.

В отличие от Кейнса Фридмен исходит из наличия прямой зависимости между спросом на деньги и количеством денег в обращении. Если спрос на деньги превышает денежное предложение, то это вызывает стремление избавиться от излишних (“падающих”) денег, подстегивает спрос и подталкивает инфляционный рост цен. Фридмен опирается на ту же формулу денежного обращения, но трактует ее иначе. Как было отмечено выше, он трактует инфляцию как чисто денежный феномен. Чтобы ее притормозить, необходимо сдержать предложение денег (рост денежной массы).

Согласно монетаристскому подходу основное средство сдерживания инфляции — сокращение количества денег в обращении. Монетаристский рецепт — контроль над денежным обращением, хотя это и будет сопровождаться сокращением производства.

39. Метод скольз-й сред-й.

Применяя метод скольз-х ср-х, можно элими­нировать случ-е колеб-еи по­лучить знач-е, соотв-е влия­нию главн. факторов. Сглаж-е с помощ. скольз-й ср-й осно­вано на том, что при опред-и сред-х знач-й погашаютсяс­луч-е отклон-я, т. к. первонач-е ур-ни д. ряда замен-тся средн. арифм-ми внутри вы­бранного интервала времени. Получ-е знач-е ср-й арифм-й относ-тся к середине вы - бранного периода. Для прим-я метода скольз-й ср-й необх-мо выбрать период сглаж-я, к-й зависит от хар-ра д. ряда. и целей иссл-я, влияет на уст­ранение случ-х факторов. Различ-т: 1. Простое 2. Взвеш-е сглаж-е. При простом сглаж-и составл. новый д. ряд из простых ср-х арифм-х. Ср-е арифм-е вычисл.: 1)Вычисл. знач-е ср-х для первых m ур-ней: Y1,Y2,…Ym. 2) Затем знач-е ср-х: Y2,Y3,…Ym+1. 3) Затем: Y3,Y4,…Ym+2 и т. д. Т. о.,интервал, для к-го вы­числ. средняя как бы скользит по д. р. с шагом=1. Если внутри периодов сглаж-я имеет место нелинейная тенденция , для сглаж-я д. р. прим. взвешанные скользящие средние. В нек-х случаях сглаж-е с пом. прост. скольз-й ср-й оказ-тся настолько сильным, что тенд-я разв-я проявл. в общем виде. Часто после сглаж-я мелкие волны имеют свой знак, т. е.

вместо выпуклого получ. вогнутый и наоборот. При примен-и взвеш. скольз. ср-й к кажд. ур-ню в пределах интервала сглаж-я приписывается вес, к-й зависит от расстояния. Для опред-я знач-й взвеш. скольз. ср-й внутри кажд. пе­риода сглаж-я ур-ни опис-тся полиномом P-й степени:

При вычислении скользящих средних не нужно подбирать систему прямых для каждого интервала сглаживания, т. к. соотв-щие этим прямым параметры а0 получают как ср. арифм. (для нечетного m) из последовательных m уровней со сдвигом на 1 шаг. Вычисление скользящих средних осуществляют по следующим формулам при использовании трех-, пяти - и семилетней средней:

,

,

Если для каждого интервала сглаживания подбирается парабола второй степени , то вычисление скользящих средних для нечетного m осуществляют по следующим формулам: