Статистические методы прогнозирования социально-экономических явлений..

Введение
Чаще всего необходимо знать будущие значения таких показателей, как цена товара на рынке, объем спроса, объемы собственных продаж, объемы производства и продаж конкурентов, рыночная конъюнктура, структура товарного ассортимента конкурентов. Ценность таких знаний существенно возрастает в агрессивной рыночной среде с изменчивым характером спроса, в условиях сезонности и цикличности.
Прогноз может быть экспертным, а может быть рассчитан математи-чески с помощью прогнозных моделей. Математический прогноз является объективным, открытым и научно обоснованным. Только математические прогнозные модели позволяют осуществлять многовариантное моделирование. Математическая прогнозная модель это математическая модель экономической системы: рынка в целом, отдельного предприятия или группы взаимосвязанных предприятий [20]. Такая модель разрабатывается для расчета прогнозных значений одного или нескольких показателей исследуемой систем.
Применение прогнозных моделей допустимо в условиях стационарности исследуемой системы. Это значит, что должны быть известны правила игры на рынке и эти правила не должны сильно изменяться с течением времени. По своей сути, прогнозная модель это модель правил игры на рынке. Изменяться могут факторы и стратегии рыночных игроков. Эти изменения учитываются моделью, что и позволяет ей рассчитывать точные прогнозы.
Математическая прогнозная модель представляет собой набор формул с коэффициентами, которые формируются в процессе разработки модели, на стадии численного моделирования. В формулы подставляются факторы, отобранные в процессе разработки модели, на стадии качественного моделирования.

Содержание 2
Введение 3
Глава 1. Прогнозирование 4
1.1. Критерии качества прогнозных моделей 4
1.2. Проработка спецификации 5
1.3. Разработка прогнозной модели 6
1.4. Технология создания систем прогнозирования 7
Глава 2. Классификация прогнозных моделей 9
2.1. Методы прогнозирования, основанные на сглаживании, экспоненциальном сглаживании и скользящем среднем 11
2.1.1. «Наивные» модели прогнозирования 11
2.1.2. Средние и скользящие средние 12
2.1.3. Методы Хольта и Брауна 14
2.1.4. Метод Винтерса 15
2.1.5. Регрессионные методы прогнозирования 16
2.2. Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA) 17
2.2.1. AR(p) -авторегрессионая модель порядка p. 18
2.2.2. MA(q) -модель со скользящим средним порядка q. 19
Заключение 19
Литература 21

1. Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2003
2. Бурцева С. А. Статистика финансов. 2004
3. Громыко Г.Л. Теория статистики. 2007
4. Елисеева И. И., Силаева С. А., Щирина А. Н. Практикум по макроэкономической статистике. 2007
5. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. М.: Фи-нансы и статистика, 2004.
6. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002.
7. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2005
8. Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2002.
9. Назаров М. Г. Курс социально-экономической статистики. 2003
10. Палий И.А. Прикладная статистика. 2007
11. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. Проф. М.Г.
12. Практикум по социальной статистике: Учеб.пособие/ Под ред. И.И.Елисеевой.-М.: Финансы и статистика, 2002.
13. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2002.
14. Кибанов А.Я. «Экономика и социология труда: Учебник». М.: ИН-ФРА-М, 2003. 584с.
15. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». М.: Омега-Л, 2006. 656с. (Высшее экономическое образование).
16. Октябрьский П.Я. «Статистика: Учебник». М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.-328с.
17. Остапенко Ю.М. «Экономика труда: Учеб. пособие». М.: ИНФРА-М, 2006 268с. (Высшее образование).
18. Хейне П., Боуттке П., Причитко Д. «Экономический образ мышления», 10-е издание / пер. с англ. Гуреш Т.А. М.: Изд. дом «Вильямс», 2005. 544 с.
19. В.И. Антипов, И.Б. Колмаков, Ф.Ф. Пащенко. Социальные пробле-мы/проблемы прогнозирования // 2007 №4
20. Степанов С.В. Цена ошибки и стоимость качества исследования // Вопросы статистики // 2007№ 12
21. http://www.vvprf.ru/about/ Журнал «ВВП РФ».