I.Прогнозирование Вмакроэкономических процессов СЃ использованием временных СЂСЏРґРѕРІ
Примерная тематика курсовых проектов
1. Формирование парадигмы экономического планирования Рё прогнозирования РІ РРѕСЃСЃРёРё. Рсторический аспект.
2. Основные принципы Рё организация прогнозирования социально-экономического развития РІ РРѕСЃСЃРёРё.
3. КонцепцииВ экономического развития Рё программы Правительств РРѕСЃСЃРёР№СЃРєРѕР№ Федерации.
4. Система государственных прогнозов российской экономики.
5. Система национальных счетов как информационная база анализа прогнозирования национальной экономики.
6. Показатели динамики экономических процессов и их использование в прогнозировании.
7. Статистические методы прогнозирования.
8. Макроэкономическое прогнозирование национального дохода и ВВП.
9. Межотраслевой баланс в прогнозах национальной экономики.
10. Основные виды межотраслевых моделей прогнозирования.
11. Система межотраслевых моделей Рё балансов. Опыт построения межотраслевых балансов РІ РРѕСЃСЃРёРё.
12. Прогнозирование потребительского спроса и сбережений населения.
13. Краткосрочное и долгосрочное прогнозирование переходной экономики.
14. Прогнозирование и регулирование рынка труда и государственная
политика занятости.
15. Бюджетное планирование Рё прогнозирование РІ РРѕСЃСЃРёРё.
16. Прогнозирование и регулирование уровней цен в рыночной экономике.
17. Организация прогнозирования в зарубежных странах.
18. Антиинфляционная политика в зарубежных странах.
19. Современное состояние и перспективы развития экономики стран СНГ.
20. Ркономическая интеграция перспективы развития европейских
стран.
Практическая часть
| в„– варианта | ВВыбрать регион РёР· федерального РѕРєСЂСѓРіР° |
| 1,9,17 | Центральный федеральный округ |
| 2,10,18 | Северо-Западный федеральный округ |
| 3,11,19 | Южный федеральный округ |
| 4,12,20 | Северо-Кавказский федеральный округ |
| 5,13,21 | ВПриволжский федеральный РѕРєСЂСѓРі |
| 6,14,22 | ВУральский федеральный РѕРєСЂСѓРі |
| 7,15,23 | Сибирский федеральный округ |
| 8,16,24 | ВДальневосточный федеральный РѕРєСЂСѓРі |
I.Прогнозирование Вмакроэкономических процессов СЃ использованием временных СЂСЏРґРѕРІ.
1. РџРѕ данным федеральной службы государственной статистики постройте РёСЃС…РѕРґРЅСѓСЋ таблицу 1 для прогнозирования Р’РРџ. ВРЎ помощью наивных методов прогнозирования спрогнозировать Р’РРџ РЅР° следующий период, использовать простое скользящее среднее, взвешенное Вскользящее среднее. РџСЂРё использовании РґРІРѕР№РЅРѕР№ скользящей средней Всделать РїСЂРѕРіРЅРѕР· РЅР° 3 периода. Сделать обоснованный вывод.
Таблица1
Прогнозирование с использованием простых и двойных скользящих средних.
| в„– периода | Годы | Р’РРџ млн СЂСѓР± | Скользящие средниеВВВВВВ (5-уровневые) | Взвешенные скользящие 5-уровневые СЃСѓРјРјС‹ | Взвешенные скользящие средниеВВ (5-уровневые) | Вторичные скользящие средние (5-уровневые) |
| 18 705,2 | #Рќ/Р” | |||||
| 25 379,6 | #Рќ/Р” | |||||
| 29 940,8 | #Рќ/Р” | |||||
| 37 046,2 | 19 652,5 | 346345,6 | 23089,707 | #Рќ/Р” | ||
| 42 470,6 | 25 168,5 | 28887,6 | #Рќ/Р” | |||
| 50 245,8 | 30 708,5 | 519824,6 | 34654,973 | #Рќ/Р” | ||
| 68 434,5 | 37 016,6 | 617511,2 | 41167,413 | #Рќ/Р” | ||
| 81 076,0 | 45 627,6 | 774600,7 | 51640,047 | 31 634,7 | ||
| 106 223,2 | 55 854,6 | 951842,8 | 63456,187 | 38 875,2 | ||
| 107 914,5 | 69 690,0 | 80245,713 | 47 779,5 | |||
| 117 879,5 | 82 778,8 | 92987,207 | 58 193,5 | |||
| 136 325,1 | 96 305,5 | 104687,44 | 70 051,3 | |||
| 144 842,3 | 109 883,7 | 118027,29 | 82 902,5 | |||
| 153 359,5 | 122 636,9 | 129680,17 | 96 259,0 | |||
| 161 876,7 | 132 064,2 | 139921,03 | 108 733,8 | |||
| 170 393,9 | 142 856,6 | 149858,54 | 120 749,4 | |||
| 178 911,1 | 153 359,5 | 159037,63 | 132 160,2 |
| Годы | Р’РРџ млн СЂСѓР± | в„– периода | Абсолютное отклонение (цепное), млн.СЂСѓР±. | Темп роста( цепной)% |
| 18 705,2 | 3 934,6 | 127% | ||
| 25 379,6 | 6 674,4 | 136% | ||
| 29 940,8 | 4 561,2 | 118% | ||
| 37 046,2 | 7 105,4 | 124% | ||
| 42 470,6 | 5 424,4 | 115% | ||
| 50 245,8 | 7 775,2 | 118% | ||
| 68 434,5 | 18 188,7 | 136% | ||
| 81 076,0 | 12 641,5 | 118% | ||
| 106 223,2 | 25 147,2 | 131% | ||
| 107 914,5 | 1 691,3 | 102% | ||
| 117 879,5 | 9 965,0 | 109% | ||
| 136 325,1 | 18 445,6 | 116% | ||
| 144 842,3 | 8 517,2 | 106% | ||
| 153 359,5 |
Таблица3
Ртоговая таблица прогнозных значений Р’РРџ 2014-2016РіРі
| ВГоды | РџРѕ методу среднего абсолютного прироста | РџРѕ методу среднего темпа роста прироста | Средний РїСЂРѕРіРЅРѕР· валового регионального продукта |
| 161 876,7 | |||
| 170 393,9 | |||
| 178 911,1 |
2. РџРѕ данным ВРѕ фактическом валовом региональном продукте Рё теоретических значениях линейной РїСЂРѕРіРЅРѕР·РЅРѕР№ модели:
В· Ввыполнить расчеты для оценки ошибки РїСЂРѕРіРЅРѕР·Р°. Заданная вероятность РїСЂРѕРіРЅРѕР·Р° 0,8; 0,9; 0,98;
· Определить границы доверительного интервала для каждого значения заданной вероятности прогноза, построить график с линейной прогнозной моделью;
В· РџРѕ данным ВРѕ фактическом валовом региональном продукте выбрать тренд, заполнить таблицу 5, заполнить таблицу 6 (РїРѕ выбранной модели тренда), построить график «Фактическая Рё прогнозная модель Р’РРџВ».
Таблица5
| Вид уравнения | Уравнение | Коэффициент детерминации |
| Линейное | ||
| Логарифмическое | ||
| Полином 2-го порядка | ||
| Полином 3-го порядка | ||
| Степенное | ||
| экспотенциальное |
Таблица6
Фактические Рё прогнозные значения Р’РРџ.
| в„– периода | Годы | Р’РРџ млн СЂСѓР± | |
| Фактический (Yф) | Прогнозный (Yпр) | ||