prognozowanie egzamin 1-10, prognozowanie ekonomiczne


Pytania egzaminacyjne „Prognozowanie procesów ekonomicznych”

1. Rola modelowania ekonomiczno-matematycznego w polityce makroekonomicznej.

A/ narzędzie analityczne, wspomagające tworzenie i weryfikację założeń etapowych w

procesie formułowania polityki makroekonomicznej,

B/ instrument całościowego badania konsekwencji założeń ostatecznie sformułowanej

polityki.

2.Omów definicję i klasyfikację predykcji ekonometrycznej.

Predykcja ekonometryczna- inaczej prognozowanie, to proces wnioskowania na przyszłość na podstawie modelu ekonometrycznego.

Zadaniem takiego procesu jest oszacowanie nieznanej wartości zmiennej prognozowanej w okresie prognozowania. Jest to prognoza tej zmiennej.

Klasyfikacja prognoz:

- prognozy zmiennych sterowanych i nie sterowanych,

- prognozy realistyczne ( gdy stopień zaufania do prognozy jest wysoki) i badawcze ( w

tym ostrzegawcze, poznanie przyszłości i pokazanie wielu możliwych wersji),

- prognozy ilościowe (wyrażone liczbą) i jakościowe (słownie opisana sytuacja zmiennej),

- prognozy punktowe (zmienna ma określoną wartość) i przedziałowe (podaje się przedział

liczbowy),

- prognozy krótko- ( zachodzą tylko zmiany ilościowe), średnio- ( zmiany ilościowe i

śladowe zmiany jakościowe) i długookresowe ( zmiany ilościowe i poważne zmiany

jakościowe)

3. Jaka jest różnica między prognozą a symulacjami? Podaj definicję tych pojęć.

Prognoza- naukowy sposób przewidywania, jak będą kształtowały się w przyszłości procesy lub zdarzenia.

Symulacja- badanie możliwych stanów określonego fragmentu rzeczywistości za pomocą eksperymentowania na modelu ( podstawienia w miejsce zmiennych objaśniających różnych możliwych, dopuszczalnych wartości lub przyjmowania różnych wartości parametrów modelu). Takie eksperymentowanie na modelu pozwala zorientować się jaka jest sprawność modelowanego modelu a to ułatwia wnioskowanie o zachowaniu się pewnego systemu ekonomicznego opisywanego przez model.

Symulacja może mieć dwojaki charakter:

  1. symulacja deterministyczna to symulacja, w której pomija się składniki losowe modelu; operuje się wartościami oczekiwanymi zmiennych objaśnianych;

  2. symulacja stochastyczna to symulacja, w której uwzględnia się składniki losowe i ich rozkłady.

4. Jakie są etapy prognozowania?

1. Sformułowanie zadania prognostycznego ( obiekt->zjawisko->zmienne->jednostki

zmiennych->zasięg prognozy ),

2. Podanie przesłanek prognostycznych (postawienie hipotezy dotyczącej powiązania

zmiennej prognozowanej z innymi wielkościami - propozycja modelu),

3. Zebranie danych

4. Wybór metody prognozowania,

5. Wyznaczenie prognozy,

6 .Ocena dopuszczalności prognozy ( prognozę uznaje się za dopuszczalną, gdy jej

przypuszczalna trafność jest wysoka ),

7. Weryfikacja prognozy.

5. Funkcje prognozy.

1. Funkcja preparacyjna - prognozowanie jest działaniem, które przygotowuje inne

działania, czyli - Tworzenie dodatkowych przesłanek w procesie decyzyjnym,

2. Funkcja aktywizująca - polega na pobudzaniu do podejmowania działań sprzyjających

realizacji prognozy, gdy zapowiada ona zdarzenia korzystne, i przeciwstawiających się jej

realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzystne, czyli - Pobudzanie

do podejmowania określonych działań.

3. Funkcja informacyjna - polega na oswajaniu ludzi z nadchodzącymi zmianami i

zmniejszaniu lęku przed przyszłością, czyli - Akceptowanie zapowiadanych zmian.

6. Jakie są metody prognozowania? Przedstaw szczegółowo jedną z nich.

Metody prognozowania, czyli takie metody, które służą do wnioskowania o przyszłości na podstawie prawidłowości zaobserwowanych w przeszłości.

METODY PROGNOZOWANIA:
1. Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych: zakłada się, że na przyszłe

wartości danej zmiennej wpływa jedynie czynnik czasu i ew. wcześniejsze wartości tej

zmiennej :

- wygładzanie wykładnicze - model Browna, model liniowy Holta, model Wintersa,

- średnie ruchome,

- modele tendencji rozwojowej - modele analityczne, adaptacyjne,

- modele składowej periodycznej - metoda wskaźników, analiza harmoniczna,

- Modele ARMA i ARIMA,

2. Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego : zakłada się, że prognozowana

zmienna kształtowana jest przez pewne mechanizmy opisujące dany model:

- modele ekonometryczne - model jednorównaniowy i wielorównaniowy ,

- symulacje,

3. Metody prognozowania przez analogię : opiera się na założeniu, że różne wielkości

charakteryzują się podobnymi drogami rozwojowymi- prognozujemy na podstawie

wielkości wyprzedzającej w czasie zmienną prognozowaną

- analogia historyczna,

- analogia przestrzenno-czasowa.

4. Heurystyczne metody prognozowania: w oparciu o wiedzę, doświadczenie i intuicję np.

ekspertów w danej dziedzinie:

- burza mózgów,

- metoda delficka,

- metoda wpływów krzyżowych,

- metoda ankietowa.

Omówienie metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych.

Szereg czasowy jest to uporządkowany zbiór wartości badanej cechy lub wartości określonego zjawiska, zaobserwowanych w różnych momentach ( przedziałach czasu). W przypadku prognozowania na podstawie szeregu czasowego przetwarzanie informacji o przeszłości następuje przez budowę odpowiedniego modelu formalnego, przejście zaś od informacji przetworzonej do prognozy przez wybór reguły prognozowania. W prognozowaniu używamy modeli czasowych gdy:

7. Omów główne schematy modeli keynesowskich.

Modele keynesowskie są to popytowe modele równowagi. Oparte są na teorii makroekonomicznej Keynesa. Są to modele statyczne, pokazują jak pod wpływem zmiany parametrów gospodarka przechodzi od jednego stanu równowagi do innego.

Parametrami mogą być:

Modele oparte na schematach keynesowskich mogą służyć do analizy zestawów polityk terminalnych.

W swoim podstawowym schemacie modele zawierają:

Model ma zapewniać równowagę.

8. Scharakteryzuj zagregowany model symulacyjny. Podaj przykład takiego modelu.

Zagregowane modele symulacyjne pozwalają na analizowanie w kategoriach merytorycznych ( a nie tylko technicznych ) dlaczego otrzymano konkretny rezultat. Dają kontrolę nad logiką dochodzenia do wyników. Jest to istotne przy wariantowej analizie założeń polityki makroekonomicznej.

Przykładem zagregowanego symulacyjnego modelu jest model SAS ( quasi-keynesowski model popytowy ).

Opisuje on na makroekonomicznym, abstrakcyjnym poziomie kształtowanie się popytu w gospodarce oraz jego wpływ na wzrost, indukowany ( wywoływany) przez niego popyt na zasoby pracy i stopień ich wykorzystania. W modelu SAS wyróżnia się szereg zagregowanych kategorii popytu, zaś parametry modelu ( np. tempo wzrostu wydajności pracy, tempo wzrostu podaży siły roboczej, tempo wzrostu cen ) albo bezpośrednio kontrolują wartość tych kategorii, albo wpływają na nie w sposób pośredni.

9. Omów ogólną ideę modeli MAKROPOL.

A/ MAKROPOL- model dla symulacyjnych analiz polityki makroekonomicznej.

B/ Jest on przeznaczony do krótko- i średniookresowych symulacji polityki

makroekonomicznej.

C/ Jest modelem zagregowanym (niewyróżniającym gałęzi gospodarki - nie może być

stosowany do szczegółówego badania strukturalnych skutków polityki.

D/ Jest to model dynamiczny.

10. Podaj pojęcie średniookresowej strategii finansowej.

Średniookresowa strategia finansowa jest to logicznie spójny system średniookresowych projekcji elementów polityki monetarnej i fiskalnej.

„Logicznie spójny” oznacza , że zastosowanie instrumentów polityki monetarnej i fiskalnej musi być skoordynowane i podporządkowane :

- wymaganiom, dotyczącym opcji rozwojowych, wynikających z ogólnych ram

strategicznych,

- kryteriom stabilizacyjnym ( wskaźniki stabilności to inflacja, równowaga budżetowa i

zewnętrzna).



Wyszukiwarka