Klasyfikacja metod prognozowania

1.horyzont prognozy: -operacyjne, -krótkookres -średniookr -długookr -strategiczne, -perspektywiczne, -ponad perspektywiczne

2.charakter lub struktura: -proste, -złożone: *ilościowe, *jakościowe

3.stopień szczegółowości: -ogólne -szczegółowe

4.zakres ujęcia: -regionalne, -krajowe, -międzynarodowe, -światowe

5.metody opracowania: -indukcyjne, -dedukcyjne, -minimalne, -średnie, -inoksymalne, -czyste, -modelowe

6.cel lub funkcja: -ostrzegawcze, -badawcze, -normatywne, -aktywne, -pasywne

7.zasięg: -mikroekon -makroekon

Główne metody prognostyczne:

I.matematyczno-statystyczne:

1.oparte na metodach deterministycznych,

2.oparte na modelach ekonometrycznych:

*Jednorównaniowe modele ekonometr -klasyczne modele trendu, -adaptacyjne modele trendu, -modele przyczynowo-skutkowe, -modele autoregresyjne

*wielorównaniowe modele ekonometryczne, - modele proste -modele rekurencyjne, -modele o równaniach współzależ.

II. nie matematyczne:

1.ankietowe,

2.intuicyjne

3.ekspertyz

4.kolejnych przybliżeń

5.delficka

6.analogowe

7.modelowe

8.refleksji

METODY PROGNOZOWANIA

-analogowe

-intuicyjne

-kolejnych przybliżeń

-progn substytutytzwnego

-taksonomicznego

-na podst szer czasowych

-przyczynowo-skutk

FUNKCJE PROGNOZO

1)Poznawcza, rozpoznawcza,informacyjna funkcja prognoz - poznawanie przyszłości na podstawie informacji uzyskanych z każdej prawidłowo sporządzonej prognozy.

2)Przygotowawcza uzyskane informacje z prognoz umożliwiają wyznaczanie celów i określanie warunków działania.

3)Decyzyjna funkcja prognoz prognozy sporządza się w celu uzyskania określonych informacji niezbędnych do przygotowania i podejmowania decyzji. Prognozowanie nazywa je funkcją preparacyjną, według której prognozowanie jest działaniem, które przygotowuje inne działania.

4)Strategiczna polega na tym, że prognozy mogą stanowić podstawę długofalowego działania lub długofalowej polityki gospodarczej. Informacje z prognoz długookresowych mogą być podstawą wyboru strategii działania dla długiego i krótkiego okresu.

5)Ostrzegawcza - celem tej funkcji jest możliwość podjęcia działań zapobiegawczo-preferencyjnych w odpowiednim czasie, gdy występuje niekorzystna zmiana kierunku czy natężenia badanego zjawiska. Wtedy funkcja ostrzegawcza jest zarazem funkcją strategiczną

6)Weryfikacyjna - prognozy dają także wcześniejsze rozeznanie o stopniu realizacji celów. W wyniku takich prognoz mamy rozeznanie co do stopnia realizacji wcześniej założonych zadań

7)Aktywizującą - funkcja ta polega na pobudzeniu do podejmowania działań sprzyjających realizacji prognozy, gdy zapowiada ona zdarzenia korzystne i przeciwstawiających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzystne.

Jak zwiększyć trafność prognozy:

* stosowanie kilku metod - porównanie wyników,

* porównanie z wynikami innych autorów,

* opracowanie wyników ze znanych już prognoz,

*weryfikacja merytoryczna i logiczna- czy wynik jest zgodny z ogólną naszą oceną możliwych do wystąpienia zmian

* prognoza ex post- konstrukcja prognoz dla okresów dla których posiadamy już dane, można ją porównać do realizacji danego zjawiska

Kryteria jakości danych statystycznych:

-dokładność- odzwierciedlenie zjawiska którego dotyczą

-jednoznaczność- interpretacja nie budzi wątpliwości

-kompletność- wszystkie dane niezbędne do poznania zjawiska

-odpowiedniość- dane użyteczne w rozwiązaniu problemu

-aktualność- wciąż aktualne w opisie zjawiska

-koszt zbierania i opracowania

-porównywalność- pod względem czasu, terytorium, definicji, metod pozyskiwania

PROGNOZA DOPUSZCZALNA (dla określonej zmiennej i określonego okresu) to taka która została zbudowana zgodnie z teorią predykcji i rząd jej dokładności jest dostateczny w świetle wybranych mierników tej dokładności. Progn dopuszczalna to taka której błąd średni predykcji jest niższy od przeciętnej liczby, wartość wynika z konkretnych warunków praktycznych wymaganej dokładności przewidywania, w rolnictwie jest to prognoza gdzie błąd średni prognozy nie jest większy niż 5% wart oszacowanych prognoz.

Model ekonometryczny to konstrukcja formalna, która za pomocą równania lub układu równań przedstawia zasadnicze powiazania występujace pomiędzy rozpatrywanymi zjawiskami ekonomicznymi. Powinien być poprawnie zbudowany, oszacowany i zweryfikowany. Prognozowanie na podstawie modeli ekonometrycznych (inaczej zwane predykcją ekonometryczną) oznacza szacowanie wartości zmiennej endogenicznej (prognozowanej, objasnianej, zależnej) dla przyszłego okresu T.

Budowa modelu: 1. określenie celu i zakresu badań 2.wyszczególnienie zmiennych i gromadzenie niezbędnych informacji 3. konstrukcja modelu 4. estymacja parametrów strukturalnych oraz struktury stochastycznej 5. weryfikacja statystyczna i ogólnoekonomiczna

Etapy prognozowania: 1. Zakres 2.horyzont 3.technika 4. Info 5.obliczenia 6.realnosc trafn 7.monitorowanie

Założenia teorii predykcji:

1.Znany jest model ekonometryczny wyjaśniający kształtowanie się zmiennej którą zamierzamy prognozować

2.Struktura opisywanych przez dany model zjawisk jest stabilna w czasie, tak że model jest wystarczająco dokładnym odzwierciedleniem ilościowych relacji nie tylko w okresie, z którego pochodzi próba, lecz także w okresie prognozowanym

3.Znane są dla okresu prognozowanego wartości zmiennych objaśniających występujące w modelu

4.Rozkład składnika losowego modelu nie ulegnie zmianie w czasie, tzn. jego rozkład jest stacjonarny

5.Dopuszczalna jest ekstrapolacja modelu poza próbę statystyczną

6.Dla prognozy ekonometrycznej powinna być obliczona wartość miernika określającego rząd dokładności predykcji

7.Prognozę należy budować w taki sposób aby wybrany miernik rzędu dokładności predykcji przybrał możliwie korzystna wartość

Zasada budowy prognoz ekonometrycznych (etapy konstrukcji modelu ekonometrycznego):

-określenie celu i zakresu badań,

-zbieranie informacji,

-wyszczególnienie zmiennych,

-wybór postaci analitycznej modelu (konstrukcja modelu),

-estymacja parametrów strukturalnych i stochastycznych,

-weryfikacja 1. statystyczna i 2. ogólnoekonomiczna:

*cel: sprawdzenie przylegania modelu do opisywanego fragmentu rzeczywistości, zestaw zmiennych objaśniających z punktu widzenia siły ich wpływu na zmienną objaśnianą, rozkład składnika losowego.

2.ocena parametrów, zgodność z teorią i wiedzą o zjawisku,

1. istotność parametrów funkcji trendu, współczynnik zmienności losowej, współczynnik determinacji lub zbieżności, składnik losowy (autokorelacji, losowości, symetrii, stacjonarności)

Wybór modelu ekonometrycznego - problemy:

-dobór zmiennych objaśniających,

-wybór postaci analitycznej trendu,

-estymacja parametrów modelu,

-weryfikacja modelu,

-wyznaczenie wartości zmiennych objaśniających,

-wybór zasady zgodnie z którą budujemy prognozę,

-zastosowanie modelu np. do skonstruowania prognozy.

Klasyfikacja modeli ekonometrycznych:

1.z poznawczego punktu widzenia:

-modele przyczynowo-opisowe,

-modele symptomatyczne- nie ma związku przyczynowo skutkowego

-modele tendencji rozwojowej (bazują na ekstrapolacji funkcji trendu, nie wyjaśniają zjawisk),

2.ze wzg. na powiązania zmiennych endogenicznych:

-modele proste,

-modele rekurencyjne,

-modele o równaniach współzależnych

Modele przyczynowo-skutkowe/ ekonometryczne, podstawowe wyróżniki:

-wyjaśnia mechanizm zmian zachodzących w prognozowanym zjawisku,

-przedstawia zależności pomiędzy zmienną, a zmiennymi objaśniającymi,

-ocena wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą,

-stosowane, gdy, do uzyskania prognozy potrzeba jej znajomości mechanizmu zmian prognozowanego zjawiska,

-wysoka wartość poznawcza,

-budowana zgodnie z założeniami klasycznej teorii predykcji.

Poprawny modelowy opis zjawiska:

-realistycznie uwzględnia wszystkie elementy badanego zjawiska

-uniemożliwia wnioskowanie na temat danego zjawiska

-dostatecznie uwzględnia związki wyst pomiędzy badanymi zjawiskami

Podstawowe wskaźniki dekompozycji sezonowej:

-zmienność szeregu determinowana jest przez trend i sezonowość,

-wyszczególnienie: sezonowości, trendu i wahań przypadkowych,

-ekstrapolacja funkcji trendu + korekta sezonowa,

-prognoza średniookresowa,

-wysoka wartość poznawcza.

Etapy postępowania/dekomp sez

1.wyodrębnienie wahań sezonowych:

-obliczamy średnią ruchomą,

-wyodrębniamy z szeregu surowe wskaźniki sezonowości,

-dokonać korekty surowego wskaźnika sezonowości.

2. eliminacja sezonowości z szeregu,

3.wyodrębnienie tendencji rozwojowej,

-obliczenie funkcji trendu najlepiej opisującej szereg czasowy po wyeliminowaniu sezonowości,

4.budowa prognozy dla szeregu z tendencja oraz wahaniami sezonowymi.

Metoda trendów okresów jednoimiennych służy do konstrukcji prognoz zjawisk z sezonowością, do metod prognozowania w oparciu o szeregi czasowe. Prognoza oddzielna dla jednoimiennych okresów.

Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych:

1.modele ze stałym poziomem zmiennej prognozowanej:

- metoda naiwna,

- metoda średniej ruchomej prostej i ważonej,

- prosty model wygładzania wykładniczego,

2. modele z tendencją rozwojową zmiennej:

- modele analityczne Browna II i III rzędu,

- model liniowy Holta,

- model trendu pełzającego z wagami harmonicznymi,

3. model z wahaniami okresowymi zmiennej prognozowanej:

- metoda wskaźników,

- model Wintera,

- metoda trendów okresów jednoimiennych,

- analiza harmoniczna,

- model ARMA i ARiMA.

Modele szeregów czasowych warto stosować:

- trudno jest przedstawić ilościowo współzależności,

- odpowiedź na pytanie, co będzie, a nie dlaczego,

- nie wiele zmiennych objaśniających,

- redukcja kosztów.

Modele szeregów czasowych - ograniczenia:

- dysponujemy długimi szeregami czasowymi,

- wg zasady „status quo” - niezmienność czynników otoczenia

- zmiany wyłącznie o charakterze ilościowym,

- niezbędna identyfikacja składników szeregu czasowego

ELEMENTY SZEREGÓW CZASOWYCH (w każdym szeregu czasowym występuje zawsze co najmniej 1 z następujących elementów):

*wahania przypadkowe zwane nieregularnymi lub losowymi, wynikają z działania czynników nie dających się przewidzieć. Mogą one wynikać np. z wpływu nagłych zmian polityki rządu.

*wahania sezonowe to takie zmiany, które powtarzają się regularnie w tym samym okresie każdego roku. Wahania te występują wokół stałego poziomu lub wokół trendu zmiennej i wyrażają wpływ zachowań ludzi, wynikających z kalendarza czy specyfiki produkcji, na kształtowanie się zmiennej prognozowanej.

*wahania cykliczne wyrażają się w postaci długookresowych, rytmicznych zmian wartości zmiennej prognozowanej wokół przeciętnego poziomu lub wokół trendu tej zmiennej. Są to takie zmiany, które powtarzają się regularnie w analogicznych jednostkach czasu. Wiele zjawisk i procesów gospodarczych w rolnictwie wykazuje wahania cykliczne

*tendencja rozwojowa -trend przedstawia regularne i systematyczne zmiany, jakim podlega zjawisko w ciągu długiego czasu. Wyznacza ona rozwój zjawiska w czasie.

Klasyczne modele trendu - ekstrapolacja funkcji trendu/zastosowanie klas f T

Podstawowe wyróżniki:

-prognoza ilościowa o charakterze ekstrapolacyjnym (przedłużenie trendu wyznaczonego w oparciu o dane objęte horyzontem prognozy),

-prognozy średniookresowe,

-zmienność szeregu determinowana jest przez trend,

-zgodnie z założeniami klasycznej teorii predykcji,

-nie uwzględnia zmian kierunku trendu.

Budowa prognozy na podstawie funkcji trendu:

1.Prognoza punktowa - prognozę punktową metodą ekstrapolacji funkcji trendu prostoliniowego otrzymuje się zgodnie ze wzorem: Ŷ_t+p=βˆ+βˆ₁ (t+p).

Do oceny jej jakości używa się bezwzględnego błędu prognozy ex ante.

2.Prognoza przedziałowa - przedział liczbowy, do którego z góry zadanym prawdopodobieństwem, należeć będzie przyszła wielkość zmiennej prognozowanej. Prognozę przedziałową oblicz się wyznaczając przedział liczbowy

EKSTRAPOLACJA TENDENCJI do szeregów gdzie TI Etapy:1. zebranie danych -szereg na tyle długi by móc wyelim. wah przyp. i wyodrębnić tendencję 2. wybór postaci analitycznej modelu (analiza graf, metoda heuryst(szac.post. tr.i wybór na podst. kryt. dobroci dop. modelu do rzecz) , badanie przyrostów, analiza wariancji, metoda ortogonalnych wielomianów Fishera), 3.estymacja parametrów (metoda 2 punktów: z wolnej ręki, selektywnych punków(reprezent.pkt), ze „średnich” (szereg dziel na 2 równe części,obl.śr. ar. z obu części), najmniejszych kwadratów)

Weryfikacja modelu ma na celu:

(na podstawie f trendu, dekomp sez)

-sprawdzenie przylegania modelu do opisanego fragmentu rzeczywistości

-zestaw zmiennych objaśniających z punktu widzenia siły ich wpływu na zmienną objaśniającą

-rozkładu składnika losowego

Weryfikacja modeli:

1.Merytoryczna (ogólnoekonomiczna)

-ocena parametrów

-zgodność z teorią i naszą wiedzą o zjawisku

2.Statystyczna

-istostnść parametrów funkcji trendu

-współczynnik zmiennej losowej

-współczynnik determinacji lub zbieżności

-składnik losowy (autokorelacja, losowości, symetria, stacjonarność)

Metody adaptacyjne, wyróżniki:

-brak postulatu stałości postaci analitycznej funkcji trendu (uwzględnienie zmian trendu),

-uwzględnienie zmiany kierunku trendu,

-uzyskujemy prognozy krótkookresowe i średniookresowe (gdy są tendencje),

-korzystamy gdy występują wahania przypadkowe, zmienność szeregu czasowego determinowana przez T*I lub T*S*I.

-błędy prognoz wygasłych - korekta modelu,

-prognoza ilościowa o charakterze ekstrapolacyjnym,

-wg zasady „status quo”, postawa pasywna (nie uwzględnia zmian znaczenia czynników),

-prognoza oraz wygładzanie szeregów czasowych.

Metoda średnia ruchoma - modele średniej ruchomej mogą być wykorzystywane zarówno do wygładzania szeregu czasowego, jak i prognozowania. Ważną kwestią w tej metodzie prognozowania jest wybór długości średniej ruchomej, przy której błąd prognozy jest najmniejszy.

Kiedy stosujemy metodę śr ruch, Średnia ruchoma - podstawowe wyróżniki:

-prognozy krótkookresowe (max horyzont = 1),

-nie uwzgl. zmian sezonowych, cyklicznych oraz dynamiki wynikającej z występowania tendencji,

-zmienność szeregu determinowana jest przez wahania przypadkowe,

-względnie stały poziom zjawiska (różnice między początkiem a końcem zwiększenie nie większe niż 10%),

-prognoza ilościowa o charakterze ekstrapolacyjnym,

-wg zasady „status quo”, postawa pasywna, na wzrost danego zjawiska wpływają określone czynniki, które jeśli działają teraz będą działać w przyszłości

-prognozowanie oraz wygładzanie szeregu czasowego,

-brak ważenia informacji.

MET WYRÓWN WYKŁ BROWNA

-metoda należy do metod adaptacyjnych,

-są trzy rzędy wygładzania wykładniczego,

-na jej podstawie prognozujemy na krótkie okresy,

-trzeba rozwiązać problem wyboru odpowiedniej wartości stałej α,

-wybrać odpowiednią wartość inicjacyjną (początkową)

MODEL TRENDU PEŁZ Z WAGAMI HARMON

Stosuje się do prognoz średnioterminowych

Składa się z dwóch części: *metody wyrównania szeregu czasowego za pomocą trendu pełzającego *metody szacowania przyszłego prawdopodobnego kształtowania się zjawisk prognoz za pomocą wag harmonicznych

MODELE PRZYCZYNOWO-OPISOWE

-czy zmiany spowodowane przez określone czynniki (poziom zjawiska jest sumą czynników go kształtujących)

ważne jest rozwiązanie problemów przy budowie tego modelu:

*wybór właściwej postaci analitycznej funkcji trendu

-należy tak skonstruować postać analizowanej funkcji żeby w sposób poprawny merytorycznie opisywała występujące zależności i związki. Należy wiedzieć jakie czynniki wpływają na zjawisko, jak są z nim powiązane, np. plon zbóż Y- plon, X - czynniki: wielkość opadów, temperatura, nasłonecznienie

*wybór czynników kształtujących (zmienne objaśniające):

-analiza statystyczno-merytoryczna:

1etap: zrobienie listy zmiennych dostępnych (zmienne powiązane merytorycznie), ustalamy wstępny zestaw zmiennych na podstawie kryterium:

*merytorycznego:

-należy przetestować te zmienne, które pozostają w związku merytorycznym ze zmienną prognozowaną,

-zmienne powinny być dobrymi reprezentantami różnych aspektów badanego odcinka rzeczywistości,

-należy brać zmienne wyrażone w jednostkach naturalnych,

-powinny mieć one tradycje badawcze,

-powinny być wiarygodne i dostępne dane statystyczne,

-powinny mieć charakter mierzalny.

2etap: Otrzymamy listę zmiennych dostępnych. Następnie poddajemy te zmienne kryterium

*formalno-statystycznemu:

-powinny charakteryzować się zmiennością (współczynnik zmienności),

-powinny być istotnie skorelowane ze zmienną objaśniającą,

-maksymalizacja wariacji resztowej,

-osłabienie zjawiska autokorelacji,

-eliminacja zjawiska korelacji składnika losowego ze zmiennymi objaśniającymi,

-eliminacja współzależności, (jeżeli dwie zmienne wykazują te same zmiany to można jedną wyeliminować),

-zapewnienie losowości i normalności rozkładu składnika losowego,

-zapewnienie jednorodności wariacji składnika losowego,

-zapewnienie najlepszej właściwości estymatorów parametrów (zgodności, nie obciążenia, efektywności),

-minimalizacja zmiennych, które będą odgrywać istotną rolę w przyszłości.

3etap: Wybór optymalnego zestawu zmiennychobjaśniających.

*Procedury

-analiza współczynnika korelacji,

-reguła „stop”,

-metoda standaryzacji danych,

-regresja krokowa, stopniowa,

-integralnych informacji Hellwinga,

-eliminacji,

-selekcja a priori,

-eliminacja a priori

*jak oszacować paramerty, określenie stabilności modelu, jak określić poziom zmiennych w okresie prognozowanym

*zasadę budowy modelu

SPOSOBY WYBORU PARAMETRÓW WYGŁADZANIA

*minimalizacja błedu prognoz ex post:

-średni absolutny błąd prognoz,

-średni kwadrat błędu,

-odchylenie standardowe błędu prognoz,

-średni absolutny błąd procentowy.

-Rzeczywista miara odchyleń

*modele wygładzania wykładniczego: (najczęściej stosowane),

-wyrównanie wykładnicze Browna rzędu I → istota szeregu czasowego - wygładzanie za pomocą średniej ruchomej

-Budowa prognozy

Problemy do rozwiązania:

-wybór stałej wygładzania α (z przedziału (0,1)) - im większe α tym silniejsza reakcja,

wybór wartości początkowej (inicjacyjnej):

-za wartość początkową bierzemy średnią z kilku pierwszych okresów,

-metodą prognozowania „wstecz”,

-estymacja metodą najmniejszych kwadratów,

-przyjmuje się, że jest równa Y1 (najczęściej stosowana metoda)

-kryterium wyboru stałej wygładzania α (min. błędu prognoz ex post, ekspercka ocena).

Stała wygładzania α determinuje:

-siłę wpływu wcześniejszych informacji na budowanie prognozy (nadaje wagi),

-wygładzanie szeregu,

-korektę o błędy prognoz wygasłych,

-wysoka wartość stałej wygładzania α: (skutki)

-słaby efekt wygładzania,

-prognozowanie długoterminowe najnowszą informacją,

-uwypuklenie krótkookresowych zmian poziomu zjawiska

HEURYSTYCZNE (INTUICYJNE) MET PROGN

Prognozowanie to przewidywanie nowych obrazów rzeczywistości, które niekoniecznie dają się opisać przez metody ilościowe i na podstawie analizy danych z przeszłości

Stosujemy gdy: -brak danych z przeszłości -zjawisko nowe -zjawisko jakościowe Dokonują tego eksperci

2 grupy metod oparte o opinie osób na podstawie których chcemy określić prognozę:

1.Metody ekspertyz indywidualnych

2.Metody ekspertyz zespołowych

-metoda delficka

-metoda SEER

-„burza mózgów”

-synektyka

-metoda kolektywnego generowania pomysłów

-konferencje ideowe (metoda panelu)

Ważne: dobór ekspertów (osoby, które inni uważają, że one się na czymś znają)

Zasady przy wyborze grupy ekspertów

-charakter uniwersalny (reprezentują różne dziedziny związane z teorią jak i z praktyką)

-odpowiednia liczba

Kiedy stosujemy metody heurystyczne W dziedzinach, w których problemy nie zostały jeszcze wystarczająco poznane, gdzie trudno jest określić zależności do przewidywania zjawisk i procesów niemierzalnych, jakościowych, nowych oraz tych, dla których nie jest możliwe przeprowadzenie odpowiedniej analizy retrospektywnej.

Metody oceny zgodności ekspertów w metodach heurystycznych

1)grupa ekspertów powinna być uniwersalna, złożona z osób wszechstronnych, przedstawicieli różnych dziedzin nauki i praktyki 2)grupa powinna być liczna, by reprezentować różne poglądy 3)wybrane osoby powinny niezależnie myśleć oraz mieć niezależną wizję przyszłości

Metoda SEER - odmiana met.delf.Różni się tym że: -organ kier. bad zbiera dokł.inf wyjściowe o progn. zjaw. i przek.je eks. jako mat pomoc z kwest. -dobier jest nowy zespół eks w nowej turze -do poscz. eks. kier. są kwest. zróżn. pod wzg zakresu pyt.

Konferencje problemowe (metoda panelowa) - pol.na org.zebrań, na kt.eks.

przeds.swoje pogl.dot.kier.i form.rozw. anal.zjaw. i proc. w przysz. oraz prop. osiąg.celów. Etapy: -sfor.problemu będ. przem.zaint -dobór eks -przek.eks.inf.w zakr.probl.konf - przepr.konf -oprac.wyn.dyskusji.

Burza Mózgów najb. znana met. Konfer probem Reguły stos: -nie ogr inw dyskutantów 2.każdy pogląd pow. być poddany anal. 3.Opóźn formuow ost. Wyniosków 4.L pomysłów ważniejesza od ich jakości 5.Pomysły pow.być rozw. i wyk. przez uczest 6..Zakaz krytyki pogl przez innych dysk 7.Kryt. ocena na innym posiedz 8.Czas 10-60min. Jest sposobem znal.rozw. w kr. okr. dla nieskompl. probl.

Synektyka -konst odp. macierz można okr. wzaj. oddział.poszcz zdarzeń tzw.wpływów krzyżowych.Okr. zdarz. wzaj.pow, oszac. prawdop ich wyst, sposobu, siły i okresu wyst. pozwala odwz. mech.przyszł.funkc.

Metoda refleksji - zal.do metod heuryt, polega na sporz.pr na podst. badań różnic między przyszł a przeszł i teraźn.

METODY KOLEJNYCH PRZYBL. -koryg. ocen rozwoju zjaw. w przyszł. drogą coraz to nowych szacunk. bad.zmiennej. Procedury progn: -met indexów indwy -bilans. -zmian strukt -normat -sieciowe -morfol -scenariuszy -systemowe -drzewa decyzji -gier ekon. i inne

Metody normatywne -pol na wyborze nośników zapotrz.(popytu) oraz wyznaczania norm zapotrz (zużycia) na dane produkty

Metody morfol -bud.dokł.i szczeg. analizy str zmiennej progn. na podst kt zost. Wyodrębn jej elem i skł -dla zjaw. i proc. które mają złoż.char.

M.drzewa decyzji -podobna do m.morfol, pol.na bud.drzewa celów.Na najw.poz. cel podst, a na niższych cele cząstkowe, zapew.real celu podst. Daje to obraz czynn.i elem. jakie nal.uwzg.by os.post.cele

Metoda bilansowa Bilans to zest. 2 stron. Zapotrz. (popyt)-produ (podaż) Metodę bil wyk się do progn. cen, syt. na r. -trzeba to robić dla poszcz. prod -zest.to co będzie oddz. na tym r. np. na r.zbóż-robi się to w l.gosp.(zboża dla nowych zbiorów, od 1 lipca do 30 czerwca)-uwzg.takie elem: *zapasy, które pozost.z lat poprz. (zapasy pocz) *prod. w nowym r. g. *import *zuż.kr.czyli: ^ spoż. (kons.) ^wysiew ^ zuż. prz. (jęcz.br. żyto na alk.) *exspor Jak progn mając te inf:-zest. pod. z zapot, możemy uzyskać inf. o różn, czym dysp. i jakie będzie zapotrz .Zapotrz. wyż. niż zasoby lub odw. - okr.wpł. tych różnic na ceny (elast) - okr.czy ceny będą mieć kier.wzr. czy spadk granice będą wyn. z elast. Takie bil.robi się w skali kraju. Robi je: IERiGŻ, Kom.Eur.

SCENARIUSZ - progn.w oparciu o scenariusz 7etapów:-zdef.co chcemy progn -zident. zj. należ do danego obiektu -ilościowo powiązać -wybór zdarz. wiod. tzw.kryt.pkt zwrotne -opr. prescenariuszy -ident.czynn.zakłócających obieg -sporz scen. Rozwój obiektu może być różny, lejek scenariusza: Scen. rozwoju konstruują znane firmy. Nie są one upowsz. Są cechą wewn. dla przeds.Można je zobaczyć gdy okres już minął Cechy techniki pisania scenar: 1.Szcz anal. Niższych poz. Procesu dec. w mikrosk. dopiero po dokł.wyjaśn. wsz. el. w makroskali 2.Domin.werb.opis strukt dynam.przemian syst. i ujęć jakośc,a w tekst wplata się jedynie proste tabele,wykr.schematy 3.Ta sama kol.tem.i spos. ich przeds. dla różnych scen. 4.Tekstu nie rozdz. się numerami, podkreśl, podpunkt. 5. Jeden czas i tryb 6.Wykaz źr. danych liczb, stos.tech.progn. oraz rezult.numerycznych pow.być doł. w postaci załaczn Etapy budowy scenariusza 1.Tworzy się możliwie kompletną listę elementów systemu oraz zdarzeń możliwych w przyszłym horyzoncie czasu 2.Określa się prawdopodobieństwo zdarzeń i czasu ich zajścia 3.Określa się zależności pomiędzy elementami oraz systemem a otoczeniem 4. Wybiera się zdarzenia wiodące 5.Ocenia się scenariusze z punktu widzenia otoczenia dla systemu 6. Przekłada się równania na jakościowy opis systemu

ANALOGOWE MET PRZEWID PRZYSZŁOŚCI

-wykorzystywane do prognozowania średnio i długoterminowego, nie do krótkookresowego

-porównania międzynarodowe mają tu znaczenie

-trzeba przeanalizować pewne podobieństwa jakie mogą nastąpić w przebiegu danego zjawiska, porównujemy 2 kraje, jeden bardziej rozwinięty i 2 mniej rozwinięty, przenosimy prawidłowości z 1 na 2

-badamy podobieństwa poziomu lub kształtu

Analogie przestrz-czas -przenosz z 1 obiektów do innych prawidł zmian zjaw.w czasie Jej odmianą jest met por. międzynar. lub międzyreg (kompar)

Progn pol na przen. praw. rozw z kraju, reg, o wyż. rozwoju na kr,o niż.rozw W met tej wyróżn 2warianty:- wzorca (naśl.proc.zach.w krajach, reg.wyżej rozw.przez kraje sporządzające progn Gdy dot.to zmiennych powiąz .z czasem to pr. dynamiki,a gdy dot.zm.innych niż czas to pr.formy związków) -liki (pol. na wysz.dróg nie przetartych luki lub szcel.w rozw.i zbad. czy ist.możl.przet.tych dróg w kr.dla kt. sporz.się pr. W bud. pr. met. komp.wyróznia się 2podejścia -bezp -pośr (pozw.sfor.pr.rozwoju wykorzyst dośw.inn.kr.) Pośrednia: -wybór kraju,reg. Powinien być o char. społ-gosp, geogr ,char.się zaaw.rozw.danej dziedz. Iobiekt -podob.poziomu II-ob.pod.kształtu. -dobór cech diagn - zbiór mat.st. za okres umożl. wyodr. trwałych tend.rozw. -anal.zebr.mat.

INNE: Metoda wiodącego czynn. -dla zjaw.współzależnych - staw 2pyt: *czy anal.czynn.oddz.na zjaw. kt.chcemy pr. *jak wielkie jest oddalenie czasowe .przy kt. Analizowany czynn.oddz. jeszcze na pr. zjaw .-wymaga obliczenia regresji i korelacji. -inny prostszy sposób obl: *obl.przec.bezwg. zmiany % z okr.na okr.dla każd.szer *znajd. się % zmiany w ost.okr. *bud.pr.

Metoda oparta na modelu wart przeciwstawn.-met.pr oparta na mechan. sposobach - wartość danego zjaw będzie kszt. się w przyszł. w kier. przec. do wart.w teraźn. - posług się tym modelemi podejmuje się na jego podst.dec.prod. powoduje występ cyklów tow. prod. roln. -model pajęczyny (dot.syt.w kt.podaż reag.na zm. cen stos. większym opóźn, ilust. zmiany podaży i cen,w gosp. podaż w okr.nast. zal od cen w okr.poprz.

Metoda inwariancji - istotą jej jest wyszczeg stałych, niezmienn. właśc,ocen czy zależności w str .zm. będących przedmiotem pr -pr. zbud tą met mają stos.dużą pewność zreal.się -trudność ze znal. stałej cechy

PROGNOZY OSTRZEGAWCZE

Funkcja ostrz.pr.Progn ostrz. przed niekorz. rozw.zj.Klasyf.czy zj.rozw. w pożąd czy w niepoż.kier. z pkt widz.odb. pr zm. dziel. na 3 gr: -stymulanty (ich wzr.św.o poż. kier. rozw.np.PKB) -destymulanty(ich spadek św.o poż.kier.rozw.np.wsk,inflac.)

-nominanty (char.się odp. poz.nasyc.i odch od tego poz.jest niepoż. np. wsk. bezr. 3-5% dobrze, źle jeśli odch.w1 lub 2 str. MET Wyzn. pr.ostrz:1.anal.tend.rozw stym.- (ostrz.jest załam.się tend. rozw
) -destym. nom.(rozch, się od pożąd wart. 2.wyk. karty kt. okr. w jakich przedz.pow.się one kszt. Konstr.się 2 linie: wewn.i zew. δ - odch. stand. x - śr.Tą met.wyk.się też do bud. pr.ostrz. przy bud.pr. met.ekstrapol. f. tr. Odch.przed ekstrap. poza linię zewn. to trzeba ostr. podch.do pr bo trend może się zał.Można skonstr.linie w oparciu o odch. stand. skł. los.3.Anal.cyklu koniunkturaln. Przedsięb. przew. fazy cyklu kon. Dzieli się zm.na 2 gr: wiodące i zbież. i por. się ich dział. W Polsec tej met.się jeszcze nie stos.Jest duża zal. między tymi zm. Te zm. wyzn. 3 punkty ostrz.Jeżeli wsk.zm.wiod. spada do okr. wart. to sygn to kończ. się ekspansji, wyprzedza to o kilkanaście mies.szczyt cyklu.

Zm.wiod. spada do P2 to zbliż. się recesji. P3-pocz. recesji Ważna tu jest anal. tempa zm. zm.wiod. i zb.W Polsce najczęściej konst. się barometry koniunktury Zasada:-nie ma 1 uniw. met.która nad.się do pr.wsz.zj.i proc. g. -przed zast.met.trzeba dok. anal. właśc. danych met. inf. i spec.zj. aby wybrać właśc. met.Trafność pr. zal.także od hor. pr właśc.met wsk.że są takie na kr.okr. (adapt) Zawsze mając zj.trzeba dok. jego an.i an.metod.Progn.wyk.się z punktu widz. gosp.narod. i z p. widz. przeds. Przeds. funk. okr.środowisku Makrootocz. przedsięb- czynn.wpł.na przeds, ale przeds.nie ma na nie wpł.Przeds:-czynn.natur. -technolog. -pol.-pr.-demogr.-ekon.-społ.- kulturowe 3 poz.str.pr.:Pr.makroot. -Pr.og.popytu r. - Pr.sprz.całk.Sekwencyjna str. pr. w przeds. Nie rozp. pr. od WF bo on wynika z innych czynn. Najpierw sprzedaż z pr. sprz. powinna wynikać pr. prod, z pr. prod. mamy pr. na zapotrz.czynn. prod. potem pr. kosztów, ze sprz. pr.przych. WF jest różnicą między przychodami, a kosztami

SYMULACJA - pewne działania na modelu ekonometrycznym, który odzwierciedla rzeczywistość, aby uzyskać 2 podstawowe odpowiedzi na następujące pytania:

1.Jakie były by wartości zmiennych endogenicznych gdyby zmienne egzogeniczne przyjęły określone wartości? 2.Jak należy dobrać wartości zmiennych egzogenicznych aby uzyskać określone wartości zmiennych endogenicznych?

Symulacje:

-prosta (zmienia się 1 wartość zmiennej egzogenicznej, jedno x)

-złożona (kilka wartości zmieniamy)

Co wiesz o autoregresyjnych metodach prognozowania. Metody których poziom zjawiska jest uzależniony od poziomu zjawiska w latach wcześniejszych. Wyróżniamy dwie postacie: liniowa, logarytmiczno-liniowa.

Modele autoregresyjne 1)ARMA, 2)ARJMA. Są to modele oparte o zjawiska autokorelacji powiązania zjawisk z porównaniem z wcześniejszym zjawiskiem. Są 3 rodzaje tych modeli a)model średniej ruchomej, b)metody mieszane autoregresji, c)metody autoregresji.

1

---