Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда

Список теоретических вопросов по вариантам.

Ф.И.О. группа Вопрос
Аджимикаелян И. ИЗЭ31 Методы изучения национальной экономики
Бережнов Е. ИЗЭ32
Бондарева О. ИЗЭ31 Структура модели национальной экономики, основные ее составляющие
Борисова В. ИЗЭ32
Бреусова И. ИЗЭ31 Моделирование равновесного состояния рыночного хозяйства
Бородин В. ИЗЭ32
Высоцкая В. ИЗЭ31 Модель национальной и мировой экономики В. Леонтьева в системе моделей национальной экономики и экономического равновесия
Гавашелишвили Н. ИЗЭ32
Гершун А. ИЗЭ31 Динамические модели спроса и предложения
Гончарова А. ИЗЭ32
Горюнов С. ИЗЭ31 Кривая А. Филипса и ее использование в стабилизации экономики
Гривко А. ИЗЭ32
Григорян Г. ИЗЭ31 Модели неравномерности в распределении доходов. Кривая М. Лоренца
Гридин С. ИЗЭ32
Дерябина К. ИЗЭ31 Модели денежного обращения
Дуткина М. ИЗЭ32
Джамалов У. ИЗЭ31 Модели сбережений и доходов населения
Ермаков А. ИЗЭ32
Иванова Н. ИЗЭ31 Концепции долгосрочного социального экономического развития России. Стратегические и тактические приоритеты
Жуков А. ИЗЭ32
Ивличева В. ИЗЭ31 Система национальных счетов (СНС) и методы расчета ВНП
Иголкина Е. ИЗЭ32
Каджоян Р. ИЗЭ31 Прогнозирование и планирование потребительского рынка
Исагулова Е. ИЗЭ32
Казакова Ю. ИЗЭ31 Прогнозирование и регулирование оплаты труда. Баланс денежных доходов и расходов населения  
Ломадзе И. ИЗЭ32
Кашин В. ИЗЭ31 Планирование занятости. Сводный баланс трудовых ресурсов
Лякина М. ИЗЭ32
Компаниенко Д. ИЗЭ31 Прогнозирование трудовых ресурсов и их использования  
Малыш В. ИЗЭ32
Коновалов М. ИЗЭ31 Индикативное макроэкономическое планирование
Мартоян Л. ИЗЭ32
Коровниченко Ю. ИЗЭ31 Институциональная коррупция. Типы и масштабы коррупции. Влияние коррупции на развитие общества. Особенности коррупции в России
Мезинова А. ИЗЭ32
Мамедова Д. ИЗЭ31 Нормативный метод планирования и прогнозирования
Николаев А. ИЗЭ32
Маргарян Г. ИЗЭ31 Программно-целевой метод планирования и прогнозирования
Пареха М. ИЗЭ32
Михеева Х. ИЗЭ31 Экспертные методы планирования и прогнозирования
Погибельный М. ИЗЭ32
Петрова Е. ИЗЭ31 Применение экономико-математических методов в макроэкономическом планировании и прогнозировании
Прояева О. ИЗЭ32
Петручек Е. ИЗЭ31 Методы изучения национальной экономики
Реуцкая А. ИЗЭ32
Погорелова Ю. ИЗЭ31 Структура модели национальной экономики, основные ее составляющие
Романченко О. ИЗЭ32
Полоник В. ИЗЭ31 Моделирование равновесного состояния рыночного хозяйства
Соловьева Н. ИЗЭ32
Попова Ю. ИЗЭ31   Модели денежного обращения
Соломин А. ИЗЭ32
Потешная Ю. ИЗЭ31 Планирование занятости. Сводный баланс трудовых ресурсов
Тадевосян Э. ИЗЭ32
Пшеничных А. ИЗЭ31 Прогнозирование трудовых ресурсов и их использования  
Терещенко А. ИЗЭ32
Русакова Е. ИЗЭ31 Индикативное макроэкономическое планирование
Черноморов Д. ИЗЭ32
    Рыжих Е. ИЗЭ31 Модели сбережений и доходов населения
Шапошников С. ИЗЭ32
Савельева Ю. ИЗЭ31 Концепции долгосрочного социального экономического развития России. Стратегические и тактические приоритеты
Шуменко К. ИЗЭ32
Топчий О. ИЗЭ31 Система национальных счетов (СНС) и методы расчета ВНП
Якимова Л. ИЗЭ32
Ушаков Д. ИЗЭ31 Кривая А. Филипса и ее использование в стабилизации экономики
  ИЗЭ32
Чикунова С. ИЗЭ31 Модели неравномерности в распределении доходов. Кривая М. Лоренца
  ИЗЭ32
Чулухадзе М. ИЗЭ31 Динамические модели спроса и предложения
  ИЗЭ32

2. Задача «Расчет ИРЧП»

Теория вопроса и пример расчета – в лекциях

Задача.

Определить ИРЧП (по данным 20** года). При выполнении задания расчет привести полностью.

Номер варианта совпадает с порядковым номером по списку теор.вопросов

№ варианта Город, регион, область ВВП на душу населения, долл.США Индекс дохода Средняя ожидаемая продолжительность жизни Грамотность, % Доля учащихся, %
1,18 Тюменская область 1,000 68,57 99,2 71,7
2,19 Санкт-Петербург 0,855 69,86 99,8 98,8
3,20 Сахалинская область 0,932 64,48 99,4 66,9
4,21 Челябинская область 0,821 67,14 99,1 75,2
5,22 Свердловская область 0,827 67,5 99,2
6,23 Ростовская обл. 0.737 68.38 99,1 72,7
7,24 Волгоградская обл. 0.772 68.84 98,9 70,1
8,25 Липецкая обл. 0.840 67.31 98,4 68,3
9,26 Краснодарский край 0.769 69.25 99,0 67,6
10,27 Респ. Татарстан 0.867 69.44 99,0 75,6
11,28 Белгородская обл. 0.822 70.33 98,6 73,4
12,29 Респ. Саха (Якутия) 0.820 66.17 99,0 75,4
13,30 Мурманская обл. 0.813 66.72 99,6 65,1
14,31 Ярославская обл. 0.795 99,2 73,5
15,32 Удмуртская Респ. 0.799 66.59 99,0 73,2
16,33 Новосибирская обл. 0.781 67.43 98,8 79,5
17,34 Иркутская обл. 0.803 64,9 99.1 73,0

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда

Для экономического прогнозирования с помощью одномерных временных рядов удобно использовать кривые роста, которые позволяют получить выравненные или теоретические значения уровней динамического ряда. Это те уровни, которые наблюдались бы в случае полного совпадения динамики явления с кривой.

При экономическом прогнозировании с использованием кривых роста необходимо:

1) выбрать одну или несколько кривых, форма которых соответствует характеру изменения временного ряда;

2) оценить параметры выбранных кривых;

3) проверить адекватность выбранных кривых прогнозируемому процессу и окончательно выбрать кривую роста;

4) сделать точечный и интервальный прогноз.

Для выравнивания экономических временных рядов могут быть применены следующие типы кривых роста:

I тип. Функции, используемые для описания процессов с монотонным характером развития и отсутствием пределов роста. Эти условия справедливы для многих экономических показателей (рис.1а, 1б).

II тип. Кривые, описывающие процесс, имеющий предел роста в исследуемом периоде. (среднедушевое потребление продуктов питания, расход удобрений на единицу площади и т.д.). Такие функции называются кривыми насыщения, а если они имеют точку перегиба – то они относятся к S-образным кривым (рис.1в).

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru

Рис.1

Среди кривых I типа следует выделить класс полиномов:

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru ,

где ai (i=0, 1, …, p) – параметры многочлена;

t – независимая переменная (время).

Полином первой степени yt=a0+a1t на графике изображается прямой и используется для описания процессов, развивающихся во времени равномерно (рис.1а). Оценка параметров a0 и a1 в данной модели производится методом наименьших квадратов, что позволяет получить следующие выражения:

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru

Для упрощения расчетов перенесем начало координат в середину ряда динамики. Если до переноса координат t было равно 1, 2, 3, …, то после переноса:

- для четного числа членов ряда t = …, -5; -3; -1; 1; 3; 5; …;

- для нечетного числа членов ряда t = …, -3; -2; -1; 0; 1; 2; ; … .

Такой подход упрощает процесс нахождения параметров. Оценки параметров имеют вид:

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru

Экономическое прогнозирование. Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста. Анализ тренда - student2.ru

Наши рекомендации