Материал: Макроэкономическое планирование и прогнозирование. методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов направления 38.03.01 «Экономика». Шибаева M.A., Околелова Э.Ю
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Воронежский государственный технический университет»
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к выполнению лабораторных работ для студентов направления 38.03.01 «Экономика»
(профили «Экономика предприятий и организаций», «Финансы, кредит, страхование»)
всех форм обучения
Воронеж 2022
УДК 336.76
ББК 65-56
Составители: М. А. Шибаева, Э. Ю. Околелова
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВА-
НИЕ: методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов направления 38.03.01 «Экономика» (профили «Экономика предприятий и организаций», «Финансы, кредит, страхование») всех форм обучения / ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»; сост.: М. А. Шибаева, Э. Ю. Околелова. – Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2022. - 24 с.
В методических указаниях представлены рекомендации к выполнению лабораторных работ. С целью получение практических навыков студентами с помощью выполнения лабораторных работ в области планирования и прогнозирования целевых показателей, отражающих направления развития бизнеса, расчета и построения прогнозных моделей динамики макроэкономических показателей для выявления экономических рисков макроэкономических показателей и анализа для формирования возможных решений.
Предназначены для студентов направления 38.03.01 «Экономика» всех форм обучения.
Методические указания подготовлены в электронном виде и содержатся в файле МУ_МПиП_лаб._2022.pdf.
Ил. 7. Табл. 18. Библиогр.: 7 назв.
УДК 336.76
ББК 65-56
Рецензент – Т. Н. Дубровская, канд. экон. наук, доцент кафедры цифровой и отраслевой экономики ВГТУ
Издается по решению редакционно-издательского совета Воронежского государственного технического университета
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 Предварительная обработка данных для прогнозирования: понятие
и сглаживание временного ряда
Цель работы: получение навыков обработки данных для прогнозирования. Задание: Имеются поквартальные данные об объемах продаж за 2011-2014
гг., млрд. руб. (табл.1). Используя выборку данных из своего варианта, определяемого суммой двух последних цифр зачетной книжки, выполните следующие задания:
1) Построить график временного ряда в программе ЕХСЕL.
2) Вычислить сглаженные ряды, используя простые скользящие средние по: 9
-трем точкам; - четырем точкам (после сглаживания провести центрирование);
-пяти точкам.
Расчеты произвести с помощью программы ЕХСЕL. Для этого воспользуйтесь функцией СРЗНАЧ. Сглаженные ряды нанести на три отдельных графика вместе с исходными данными.
Таблица 1
Исходные данные по объему продаж
Пери- |
|
|
|
|
Объем продаж по вариантам, у |
|
|
|
|
||||
од,t |
01 |
02 |
03 |
04 |
05 |
06 |
07 |
08 |
09 |
10 |
11 |
12 |
13 |
1 |
1,65 |
23,46 |
0,54 |
30,42 |
20,89 |
12,60 |
3,54 |
15,48 |
12,19 |
21,43 |
20,66 |
14,47 |
22,61 |
2 |
2,59 |
14,86 |
2,16 |
30,56 |
20,11 |
18,92 |
7,81 |
9,29 |
8,41 |
16,54 |
15,31 |
9,46 |
45,92 |
3 |
6,18 |
20,14 |
5,39 |
29,90 |
16,41 |
17,08 |
12,83 |
8,26 |
14,68 |
11,55 |
9,34 |
8,79 |
23,63 |
4 |
6,26 |
21,59 |
3,48 |
21,67 |
18,95 |
15,51 |
6,73 |
5,45 |
8,64 |
14,39 |
11,39 |
12,96 |
18,59 |
5 |
6,44 |
18,98 |
4,54 |
26,31 |
21,43 |
8,97 |
6,29 |
10,49 |
32,94 |
20,66 |
11,34 |
15,37 |
36,22 |
6 |
7,16 |
21,77 |
7,99 |
28,13 |
16,54 |
14,52 |
15,88 |
14,47 |
22,61 |
15,31 |
10,07 |
11,82 |
50,10 |
7 |
10,56 |
20,27 |
7,95 |
24,06 |
11,55 |
12,77 |
12,27 |
9,46 |
45,92 |
9,34 |
5,95 |
11,34 |
46,22 |
8 |
10,93 |
16,86 |
7,01 |
20,55 |
14,39 |
12,96 |
7,84 |
8,79 |
23,63 |
11,39 |
4,59 |
20,84 |
23,63 |
9 |
9,53 |
16,23 |
9,89 |
24,35 |
20,66 |
5,55 |
10,71 |
12,96 |
18,59 |
11,34 |
8,74 |
16,58 |
47,30 |
10 |
10,64 |
18,55 |
12,35 |
18,12 |
15,31 |
11,09 |
14,60 |
15,37 |
36,22 |
10,07 |
9,96 |
12,47 |
40,03 |
11 |
17,43 |
14,87 |
12,91 |
18,69 |
9,34 |
9,23 |
17,48 |
11,82 |
50,10 |
5,95 |
3,03 |
7,05 |
56,53 |
12 |
14,72 |
11,98 |
14,42 |
14,88 |
11,39 |
5,03 |
12,97 |
11,34 |
46,22 |
4,59 |
3,17 |
15,08 |
38,41 |
13 |
15,5 |
14,41 |
14,13 |
11,66 |
11,34 |
2,15 |
11,34 |
20,84 |
23,63 |
8,74 |
4,45 |
16,97 |
51,47 |
14 |
15,01 |
13,42 |
18,67 |
19,83 |
10,07 |
8,95 |
23,82 |
16,58 |
47,30 |
9,96 |
4,06 |
13,51 |
6,29 |
15 |
17,83 |
10,44 |
16,95 |
14,10 |
5,95 |
8,04 |
19,97 |
12,47 |
40,03 |
3,03 |
0,16 |
13,45 |
35,41 |
16 |
18,43 |
8,26 |
15,84 |
10,16 |
4,59 |
5,68 |
11,51 |
7,05 |
56,53 |
15,84 |
1,52 |
16,55 |
67,79 |
17 |
17,69 |
8,86 |
19,23 |
10,08 |
8,74 |
0,14 |
18,07 |
15,08 |
38,41 |
19,23 |
17,69 |
18,47 |
74,21 |
18 |
19,8 |
9,53 |
22,05 |
5,82 |
9,96 |
5,85 |
22,11 |
16,97 |
51,47 |
22,05 |
19,8 |
21,73 |
79,12 |
19 |
22,64 |
6,88 |
22,59 |
8,46 |
3,03 |
4,21 |
23,12 |
13,51 |
6,29 |
22,59 |
22,64 |
8,46 |
3,03 |
20 |
22,86 |
4,10 |
21,15 |
5,50 |
3,17 |
2,56 |
15,52 |
13,45 |
35,41 |
21,15 |
22,86 |
5,50 |
3,17 |
21 |
21,56 |
7,61 |
23,98 |
3,60 |
4,45 |
0,08 |
20,03 |
16,55 |
67,79 |
23,98 |
21,56 |
3,60 |
4,45 |
22 |
22,16 |
4,92 |
26,45 |
8,44 |
4,06 |
3,87 |
24,36 |
18,47 |
74,21 |
26,45 |
22,16 |
8,44 |
4,06 |
23 |
25,82 |
1,79 |
29,80 |
3,04 |
0,16 |
1,10 |
27,02 |
21,73 |
79,12 |
29,80 |
25,82 |
3,04 |
0,16 |
24 |
26,50 |
0,10 |
27,41 |
0,00 |
1,52 |
0,85 |
21,31 |
14,04 |
45,10 |
27,41 |
26,50 |
0,00 |
1,52 |
Замечание. ЕХСЕL позволяет быстро вычислить оценки методом скользящей средней: Сервис → Анализ данных → Скользящее среднее → ОК.
3
Появляется диалоговое окно, которое нужно заполнить. В графе интервал вводится количество сезонов, для которых вычисляется скользящее среднее (по умолчанию это 3). Если требуется график, на котором будут указаны прогнозные и фактические значения, то нужно поставить «галочку» рядом со словосочетанием Вывод графика. Воспользуйтесь данной функцией ЕХСЕL, чтобы проверить правильность определения скользящих средних.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2 Прогнозирование показателей методом аналитического выравнивания и
экспоненциального сглаживания
Цель работы: получение навыков прогнозирования показателей методом аналитического выравнивания и экспоненциального сглаживания.
Задание: 1.Используя выборку данных из своего варианта лабораторной работы №1 (24 точки) с вероятностью 0,95 оценить существенность зависимости между у и t. Расчеты выполнить в программе EXCEL. Сделать вывод о статистической значимости эмпирических данных.
2. В программе EXCEL по исходным данным лабораторной работы №1 найти значения прогноза для 25, 26, 27 и 28 точек, используя линейную и квадратическую функции тренда.
Для прогноза использовать десезонализированный ряд и оценки сезонных индексов, полученные в лабораторной работе №2 (мультипликативная модель). Построить графики. Определить, какая из моделей является наиболее точной (по величине средней ошибки аппроксимации). 3. Выполнить прогноз для 25 точки методом простого экспоненциального сглаживания при α = 0,8. Для прогноза использовать исходный ряд данных (без учета сезонной составляющей).
Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов. Представим, что составляется прогноз определенной экономической величины на следующий месяц. Тогда:
|
+ 1 = а |
+ [1 − а] , |
(1) |
1 |
|
1 |
|
где 1 + 1- прогноз на месяц 1 + 1;- значение исследуемой величины в месяце (фактические данные);1 - прогноз на месяц 1;
а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование объемов инвестиций в основной капитал в РФ методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере. Для прогнозирования методом экспоненциального сглаживания используется функция «Экспоненциальное сглаживание» пункта меню «Сервис», «Анализ данных». Окно исходных данных экспоненциального сглаживания представлено на рис. 10.
Элементы диалогового окна «Экспоненциальное сглаживание»:
1) Входной диапазон. Введите ссылку на ячейки, содержащие анализируемые данные. Входной диапазон должен состоять из одного столбца или одной строки, содержащих данные как минимум в четырех ячейках.
4
2) Фактор затухания. Введите фактор затухания, который будет использоваться в качестве константы экспоненциального сглаживания. Фактором затухания называется корректировочный фактор, минимизирующий нестабильность данных генеральной совокупности. Значение фактора по умолчанию равно 0,3.
Рис. 1. Исходные данные для проведения экспоненциального сглаживания
Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.
3)Метки. Установите флажок, если первая строка или первый столбец входного интервала содержит заголовки. Снимите флажок, если заголовки отсутствуют; в этом случае подходящие названия для данных выходного диапазона будут созданы автоматически.
4)Выходной диапазон. Введите ссылку на. левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Если установлен флажок «Стандартные погрешности», то выходной диапазон состоит из двух столбцов и значения стандартных погрешностей содержатся в правом столбце. Если исходных значений для построения прогноза или для вычисления стандартной ошибки недостаточно, Microsoft Excel возвратит значение ошибки #Н/Д.
5)Вывод графика. У становите флажок, чтобы построить встроенную диаграмму для фактических и прогнозируемых значений.
6)Стандартные погрешности. Установите флажок, чтобы включить в выходной диапазон столбец стандартных погрешностей. Снимите флажок, чтобы получить
5