Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка

 

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО  ПО ОБРАЗОВАНИЮ

 

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

"МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  ТЕКСТИЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. А.Н.КОСЫГИНА"

 

 

 

 

 

 

 

ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ 

по курсу

"Прогнозирование емкости  и конъюнктуры рынка"

 

группа 46з/07

 

вариант № 23

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил(а)                ______________________     Пожарова Н.В.

                                                (подпись, дата)  

 

 

Проверил                      _____________________    канд. экон. наук., доц.

                                                 подпись, дата)              Станкевич А.В.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва 2012

Содержание

 

 

Введение

Рынок является  сложной  динамичной системой, в которой участвует  большое число экономических субъектов. Все они соединены между собой различными  связями: экономическими, финансовыми, информационными, организационными  и др. Поэтому изменение показателей  у одного участника рынка могут негативно сказаться на результатах деятельности другого. В этих условиях, чтобы не только выжить, но и обеспечить эффективную работу своего предприятия в будущем,  любой предприниматель должен осуществлять постоянный анализ протекающих на рынке экономических процессов и на его основе определять прогноз будущего состояния, как рынка, так и  своего  предприятия.

Решение этой задачи включают в себя анализ и прогноз конъюнктуры рынка,  анализ и прогноз   коммерческо-производственной деятельности своего предприятия, анализ и прогноз   коммерческо-производственной деятельности  других предприятий.

При прогнозировании необходимо задаться рядом его основных характеристик. Для получения обоснованной прогнозной оценки, в первую очередь,  наиболее важно иметь необходимый  период основания прогноза. Важность  этой характеристики прогнозирования объясняется тем, что  правильно выбранный период упреждения прогноза   позволяет с помощью прогнозной модели наиболее полно описать тенденцию развития  объекта прогнозирования. Отсюда, чем  короче будет период основания прогноза, тем менее точно будет описана тенденция, тем менее обоснованным будет и сам  прогноз.  Считается, что период основания прогноза должен включать не менее  6   используемых во временном ряде уровней ряда.

Другой важной характеристикой  прогнозирования служит период упреждения прогноза. Как правило, этот интервал  определяется числом  временных шагов, которые необходимо сделать вперед от последнего уровня временного ряда. Один шаг  равен временной единице, которая используется во временном ряде.

Задаваемый  период  упреждения прогноза ограничен прогнозным горизонтом. Он определяется исходя из сущности функционирования объекта прогнозирования.

Прогнозирование в целом  является достаточно сложной технологической  процедурой, состоящей из значительного  числа действий – этапов, которые должны быть выполнены в определенной последовательности:

- этап первый – предпрогнозная ориентация;

- этап второй – задание на прогноз;

- этап третий – анализ и разработка методики  прогнозирования;

- этап четвертый - получение, верификация и корректировка прогноза.

Прогнозные оценки могут  быть получены  различными способами: с помощью графиков или экономико-математических методов (ЭММ), а сам расчет может  быть проведен как вручную, так и  с помощью различных программных  средств.

Чтобы рассчитать прогноз, необходимо  предварительно выбрать такую прогнозную модель, которая наиболее полно отражала бы сущность  изменения экономического показателя, представленного временным рядом. Вид прогнозной модели, в первую очередь, зависит от наличия  в ней тенденции среднего уровня ряда, поэтому в первую очередь необходимо определить, является временной ряд стационарным или нестационарным.

Оценку временного ряда на наличие в нем тенденции  целесообразно провести в определенной  последовательности.

На первом этапе строится график временного ряда с учетом определенных требований.

На втором этапе, чтобы  подтвердить или опровергнуть полученный на первом этапе вывод, целесообразно  осуществить сглаживание временного ряда методом скользящей средней.

На третьем этапе используются  аналитические методы оценки наличия в ряде тенденции методом Фостера–Стюарта и методом коэффициента Кендэла.

После того, как было установлено, что временной ряд содержит тенденцию среднего уровня ряда, необходимо, в первую очередь, определить  вид трендовой модели.

После того как была выбрана  трендовая модель, имеющая наилучшую  степень аппроксимации к исходным данным, необходимо оценить адекватность выбранного тренда тенденции исходных данных.

Наряду с трендами многие временные ряды содержат и сезонные циклы. Сезонные циклы – это  колебание уровней временного ряда с периодом, равным  одному году.

Для осуществления сезонного  прогнозирования требуется ряд, который  имеет данные минимум  за 3…5 лет. Это необходимо,  чтобы можно было понять, есть ли во временном ряде сезонный цикл, как он  изменяется, а также чтобы получить достаточно обоснованную прогнозную оценку.

Прогнозирование сезонного  цикла проводится в три этапа.

 

При краткосрочном прогнозировании, решающую роль начинают играть данные, отражающие состояние рынка в текущем (настоящем) времени, а не в прошлом. Текущее состояние  рынка во многом  определяет его завтрашнее состояние. Учесть это, т.е. повысить при  прогнозировании роль последних по времени данных, а не начальных, с помощью трендовых моделей нельзя, потому что в них все используемые данные имеют одинаковые веса.

Использование экспоненциальных средних в краткосрочном прогнозировании  предполагает соблюдение ряда условий.

1. Последние по времени  темпы роста и прироста уровней  ряда не должны быть значительными, в противном случае данный метод не будет "успевать" адекватно отражать последние изменения во временном ряде.

2. Для краткосрочного  прогнозирования период упреждения  прогноза   τ  должен быть не более 2.

3. Параметр сглаживания  а целесообразно подбирать путем нескольких предварительных расчетов прогнозирования, например, начав с а= 0,2.

Метод экспоненциального  сглаживания при прогнозировании  применяется как с учетом, так  и без учета тренда.

На основании вышеизложенного  текста проведем прогнозирование емкости и коньюктуры рынка, выполнив индивидуальное домашнее задание по данным варианта 23. 

 

 

 

 

Задание 1 «Прогнозирование на основе стационарного временного ряда»

1.1. Исходные данные для Варианта №23 представлены в таблице 1.

Таблица 1- Оборот овощной палатки за последнюю декаду

t	yt
1	8,7
2	10,0
3	10,3
4	10,1
5	10,4
6	9,1
7	9,4
8	9,2
9	9,9
10	9,7

1.2 По исходным данным построим график, который представлен на рисунке 1:

Рисунок 1. Оборот овощной палатки

 

Визуальный анализ графика позволяет сделать предварительный вывод о том, что временной ряд  не содержит тенденцию среднего уровня ряда – тренд, так как с ростом фактора времени в среднем уменьшается зависимый показатель y_t.

1.3 Анализ методом коэффициента Кендэла (коэффициента ранговой корреляции):

Оценим  наличие тенденции  среднего уровня ряда в исходных данных, с помощью коэффициента Кендэла. Отобразим расчет в таблице 2.

Таблица 2- Оценка наличия тенденции среднего уровня ряда в исходных данных

t(дни)	yt (т.р.)	Pt
1	8,7	-
2	10,0	1
3	10,3	2
4	10,1	2
5	10,4	4
6	9,1	1
7	9,4	2
8	9,2	2
9	9,9	4
10	9,7	4
Итого	-	22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассчитаем число случаев  превышения текущим уровнем ряда предыдущих ему уровней ряда. Первый уровень ряда у₁=8,7 не с чем сравнить (нет предыдущих уровней ряда), поэтому в графе 3 поставим прочерк. Второй уровень ряда у₂=10,0 больше предыдущего у₁=8,7 и к тому же он всего один, поэтому в графе 3 ставим 1. Третий уровень у₃=10,3 больше у₂=10,0 и у₁=8,7, поэтому в графе 3 ставим 2. Четвертый уровень у₄=10,1 меньше у₃=10,3, но больше у₂=10,0 и  у₁=8,7, поэтому в графе 3 ставим 2… Аналогичным образом определим число таких случаев и для остальных уровней ряда.

Подведя итог по графе P_t, найдем общее число случаев, когда текущий уровень ряда больше предыдущих по формуле :

                         Р=Σ Рt=1+2+2+4+1+2+2+4+4=22.                                  

Определим расчетное значение коэффициента Кендэла по формуле:

                                              ₍₁₎

 

Рассчитаем теоретическую дисперсию  по формуле:

                                                (2)

Для оценки наличия в ряде тенденции  среднего уровня ряда выберем вероятность, равную 0,95 (95%). С учетом выбранной вероятности коэффициент доверия t=1,96.

Сопоставим расчетное и теоретическое  значения коэффициента Кендэла. При  сопоставлении может возникнуть три варианта:

Первый вариант, когда с вероятностью t во временном ряде нет тренда;

                                                                 (3)

- соотношение выполняется

Второй вариант, когда с вероятностью t во временном ряде есть убывающая тенденция среднего уровня ряда;

                                                                                       (4)

    _{-0,22≥  (0-0,487) –соотношение  не выполняется}      

Третий вариант, когда с вероятностью – t во временном ряде есть возрастающая тенденция среднего уровня ряда.

                                                                                       (5)

_{-0,11≤  (0+0,487) – соотношение  не выполняется}

Из трех вариантов  мы выбираем первый, поскольку только в нем выполняется необходимое  соотношение расчетного и теоретического значений коэффициента Кендэла.

Из установленного соотношения  следует, что с вероятностью 95% во временном ряде отсутствует тенденция  среднего уровня ряда.

На основе ранее полученных частных выводов, можно сделать  обобщенный вывод:  с высокой вероятностью 95% во временном ряде отсутствует тенденция среднего уровня ряда. С учетом обобщенного вывода можно считать, что временный ряд является стационарным временным рядом или стационарным процессом.

1.4 Прогнозирование стационарного процесса.

Исходя из ранее произведенных  анализов, выяснилось, что временной  ряд является стационарным. При нахождении прогноза по такому временному ряду вначале  определяется точечный прогноз, а затем  уже – интервальный.

Определим точечный и  интервальный прогнозы оборота овощной палатки на следующий (одиннадцатый) день.