BUDOWA PROGNOZY przybiega następująco:

I SFORMUŁOWANIE ZADANIA PROGNOSTYCZNEGO:

1określenie obiektu

2określenie zjawiska prognozowanego

3określenie celów budowy prognozy

4wybór zm. prognozowalnej

5okres, horyzont

6wymagania dotyczące dopuszczalności prognozy

II SFORMUŁOWANIE PRZESŁANEK PROGNOSTYCZNYCH polegają na wskazaniu wskaźników wpływających na prognozowane zjawisko, dotyczy sposobu oddziaływania tych czynników w okresie, w którym budowana jest prognoza. Wyróżniamy 2 POSTWY: 1.PASYWNA-jest wtedy, kiedy żaden czynnik się nie zmienia . 2.AKTYWNA- mogą się zmieniać bądź czynniki, bądź zmienność oddziaływania, bądź jedno i drugie.

III ZEBRANIE DANYCH PROGNOSTYCZNYCH- dane o prognozowanym zjawisku, dane o czynnikach wpływających na prognozowane zjawisko.

IV WYBÓR METODY PROGNOZOWANIA przejście od inf. przetworzonych do prognozy określa się regułą prognozowania:

1.REGUŁA PODSTAWOWA polega na tym, że prognozę uzyskuje się przez ekstrapolację modelu.

2. DRUGA REGUŁA polega na tym, iż prognozę otrzymaną na podstawie reguły podstawowej koryguje się z błędem wcześniejszych prognoz.

3REGUŁA NAJWIĘKSZEJ WIARYGODNOŚCI- tu uznaje się ten wariant, który ma największe szanse, jest b. Wiarygodny.

4 REGUŁA - minimalnych strat.

METODY PROGNOZOWANIA:

1)ilościowe są oparte na formalnym modelu prognostycznym, zbudowanym na podstawie danych dotyczących kształtowania się wartości zm. prognozowanej i zm. objaśniających w przeszłości .Metody: szeregów czasowych, ekonometryczne, analogowe, zmiennych wiodących.

2)jakościowe są oparte na sądach pojedynczych ekspertów lub grup ekspertów. Sądy te mogą być formułowane, lecz nie muszą, na podstawie danych dotyczących kształtowania się wartości zm. prognozowanej i zm. objaśniających w przeszłości .Modele te nie są formalne, lecz myślowe. Metody: oparte na burzy mózgów , na metodzie belfickiej.

V KONSTRUKCJA PROGNOZY- na nią wpływają:

-przesłanki prognostyczne

-dostępne dane prognostyczne

-prawidłowości występujące w danych prognostycznych

-okres prognozy

-koszty związane z zastosowaniem metody

-oprogramowanie komputerowe

VI BUDOWA PROGNOZY-zależy od wybranej metody.

VII OCENA DOPUSZCZALNOŚCI- sprawdzamy czy ta prognoza spełnia wymagania etapu I .Można ty wyróżnić następujące błędy:

-błąd ex ante - jest to oczekiwany, przypuszczalny błąd prognozy. Wyróżniamy: bezwzględny i względny.

-błąd ex post - dotyczy prognoz wcześniejszych, jest to błąd rzeczywisty prognoz. Tu wyróżniamy błędy rzeczywiste tj: dotyczące wcześniejszych prognoz, po raz pierwszy zbudowanych, na podstawie wiarygodności prognoz, ocena słowna.

VIII ZASTOSOWANIE PROGNOZY- oceniamy czy prognoza okazała się trafna, robi się to po określonym wcześniej okresie.

SZEREG CZASOWY jest to ciąg kolejnych w czasie wartości zmiennych prognozowanych. Wszystkie metody oparte na szeregu czasowym mogą być używane tylko wtedy, gdy przyjmuje się postaw pasywną i do prognoz krótkookresowych. W szeregu czasowym można wyodrębnić 2 składowe:

1 SKŁADOWA SYSTEMATYCZNA występuje w postaci określonych prawidłowości i to na podstawie prawidłowości prognozuję, tj:

-stałego poziomu- występuje wówczas, gdy w szeregu czasowym nie stwierdza się trendu ani wahań okresowych.

-trend- stanowi długookresowa skłonność do jednokierunkowych zmian (wzrostu lub spadku) wartości prognozowanej zmiennej.

-wahania okresowe- powtarzające się co pewien ściśle określony odcinek czasu, tu wyróżniamy :wahania sezonowe o dł. 1 roku i wahania cykliczne zw. Z cyklem koniunkturalnym.

2SKŁADOWA PRZYPADKOWA- one są nieregularne i nie można ich prognozować.

Proces określania postaci SKŁADOWEJ SYSTEMATYCZNEJ nazywa się IDENTYFIKACJĄ SKŁADOWEJ SZEREGU CZASOWEGO. Do identyfikacji używa się następujących metod:

1TESTY STATYSTYCZNE np. test współczynnika korelacji liniowej , polegający na tym, że wyznacza się wartość współczynnika korelacji między zm. prognozowaną a zm. czasową t.

2ANALIZA WARIANCJI umożliwiająca ocenę czy w szeregu czasowym występują wahania sezonowe. Polegająca na testowaniu hipotezy o równości średniej asymetrycznej.

3F-CJA AUTOKORELACJI umożliwiająca ocenę czy w szeregu czasowym występuje trend oraz wahania sezonowe. AUTOKORELACJA to zależność zmiennej od samej siebie z tym, że jedna z nich jest opóźniona w czasie.

PROGNOZA PRZEDZIAŁOWA zwana przedziałem prognozy. Przedział prognozy jest to zwykły przedział liczbowy, który z żadnym z góry prawdopodobieństwem L zwany wiarygodnością prognozy, znajdzie przyszłą wartość zmiennej prognozowanej

P{Y*-uVt<Yt<Y*+uVt}=L

Na długość prognozy przedziału wpływają:

-wiarygodność prognozy: im większe prawdopodobieństwo tym większy przedział.

-wielkość błędu prognozy u: im większy błąd tym przedział jest dłuższy

-u.

WAHANIA SEZONOWE - to wahania okresowe o jednym cyklu, najczęściej jest to 1 rok, ale może to być cykl np. 1 tygodnia W wahaniu sezonowym używa się różnym MODELI::

1ADDYTYWNY zakłada, że szereg czasowy jest suma trendu lub stałego poziomu oraz wahań sezonowych i przypadkowych. Stosuje się go wówczas, gdy wahania sezonowe są wahaniami bezwzględnie stałymi tzn. amplituda wahań nie zmienia się w czasie.

2MULTIPLIKATYWNY zakłada, że szereg czasowy jest iloczynem trendu lub stałego poziomu oraz wahań sezonowych i przypadkowych. Stosuje się go wówczas, gdy wahania sezonowe są wahaniami względnie stałymi tzn. amplituda wahań zmienia wie w czasie.

Najprostszą metoda wahań sezonowych jest METODA WSKAŹNIKOWA polegająca na obliczeniu wskaźników sezonowości informujących o natężeniu wahań w poszczególnych fazach cyklu.

BUDOWA MODELU (wahania sezonowe) składa się z 4 etapów:

1Wodrębnienie tendencji rozwojowej

2Eliminacja trendów

-Addytywny Zt=Yt-Y^t odejmujemy od wartości rzeczywistych wartości teoretyczne otrzymane z f-cji trendu.

-Multiplikatywny Zt=Yt/Y^t dzielę wartości.

3Eliminacja wahań przypadkowych zwana też obliczeniem sezonowych wskaźników. Oblicza się je jako średnie arytmetyczne z różnic lub ilorazów należących do tych samych faz cyklu. Zi+!/k8Ezti

$Obliczenie czystych wskaźników wahań sezonowych. Niekiedy jest potrzebna korekta, której celem jest doprowadzenie do tego, aby w

-Addytywnym suma wskaźników sezonowych była = 0. Ci=Zi-g

Multiplikatywnym ma być = liczbie faz. Ci=Zi/g

Gdzie g= 1/r8Ezi

PROGNOZA:

Addytywny Yti*= Y*w+Ci

Multiplikatywny Yti*=Y*w * Ci.

MODEL EKONOMETRYCZNY- inaczej model regresji. Może być jedno lub wielkorównaniowy, w sposób sformalizowany przedstawia istniejące relacje między badanym zjawiskiem i czynnikami, które na nie wpływają Zazwyczaj ma on postać M. STOCHASTYCZNEGO ponieważ występuje w nim zmienna losowa.

Model jest „MODELEM DOBRYM” czyli dobrze dopasowanym, gdy:

-występuje stabilność relacji strukturalnych w czasie

-składnik losowy ma stały rozkład w czasie

-znane są wartości zm. objaśniających w momencie lub okresie prognozowanym

model można ekstrapolować poza jego dziedzinę.

BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO:

1WYBÓR ZM. OBJAŚNIAJĄCYCH o tym jakie zm. powinny być decydują przesłanki prognostyczne. Ich formułowanie polega na wskazaniu czynników, które mają wpływ na prognozowane zjawisko. Zm objaśniające mogą występować w 6 POSTACIACH:

-Zm. bez opóźnienia czasowego- czyli na wartość Y wpływa wartość t i na X też t. Yt-Xt.

-Zm. z opóźnionymi w czasie wartościami- czyli na Y wpływa inna wartość t. Yt- Xt-1,Xt-2,Xt-p

-Zm. przekształcone- np. log, x2. Czyli można używać zm. objaśniających nie tylko pierwotnych, ale mogą być one przekształcone.

-Zm. czasowa lub f-cje tej zmiennej np. t3

-Zm. prognozowane o opóźnionej w czasie wartości.

-Zm. 0-1 są to zm., które przyjmują tylko 2 wartości: 1-jeżeli dane zdarzenie wystąpi w badanym momencie/ okresie . 0-jeżeli dane zdarzenie nie wystąpi w badanym momencie/ okresie.

Tych zm. używa się w sytuacjach tj.: - czynniki wpływające na prognozowane zjawisko są czynnikami jakościowymi, - wahania sezonowe.

WYBÓR POSTACI MODELU - tu należy odpowiedzieć na pytanie, jaką postać analityczną nadać modelowi, by najlepiej odzwierciedlała związek łączący zm. prognozowaną zm. zm. objaśniającymi. Ogólna postać modelu: Y=f(X1,X2,...,Xm,E)

Inaczej: Y=Lo+L1X1t+L2X2t+...+LmXmt+E to m. jednorównaniowy.

3ESTYMACJA PARAMETRÓW MODELU powinna być tak przeprowadzona, by jej rezultatem by model jak najlepiej dopasowany do danych empirycznych zm. prognozowanej. Najczęściej stosowaną metodą szacowania parametrów modeli liniowych i nieliniowych, sprowadzonych do postaci liniowej jest METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW.

4WERYFIKACJA MODELU można ja podzielić na:

-weryfikację merytoryczną- polega na ocenie czy model jest godny z teorią(jeśli taka Istnieje), z intuicją, z wcześniejszymi badaniami.

-weryfikacja statystyczna- polega na ocenie:

a)dopasowania modelu - tu używa się R2 (wsp. Determinacji)i S (standardowy błąd oceny modelu).

b)istotność ocen parametrów strukturalnych. Do oceny używa się rozkładu t-Studenta lub F-Fishera.

c)własności składnika losowego- sprawdzenie rozkładu, losowości, symetryczności.

d)aktualność modlu- ocena tego czy postać modelu oraz parametry modelu nie zmienia się w czasie.

5ZASTOSOWANIE MODELU DO BUDOWY PROGNOZY.

Żeby zbudować prognoze czyli wyznaczyć wartość Y misimy znać wartości zm. objaśniających. Tu stosuje się 6 źródeł prognostycznych zm. objaśniających:

1w przypadku zm. makroekonomicznych na ogół istnieje możliwość skorzystania z gotowych prognoz(X)

2w przypadku zm. mikroekonomicznych decyzyjnych źródłem danych są decyzje rządu, ministra, przedsiębiorstwa.

3w przypadku zm. mikroekonomicznych niedecyzyjnych źródłem danych są budowane przez przedsiębiorstwo prognozy.

4w przypadku zmiennej czasowej wstawia się numer okresu dla którego budowana jest prognoza.

5w przypadku modelu autooregresyjnego źródłem danych są rzeczywiste wartości tej zmiennej pod warunkiem, że opóźnienie jest nie mniejsze od horyzontu prognozy.

6w przypadku zm. 0-1 wstawiamy albo 0 albo 1.

PROGNOZA PUNKTOWA-otrzymuje się ją poprzez wstawienie do modelu za zm. objaśniające tych wartości, które przyjmą one w okresie prognozowania.

PROGNOZA KOMBINOWANA- to kombinacja prognoz uzyskanych wcześniej.

4

1

---