Прогнозирование с учетом фактора старения информации

Подпись Реферат Курсова робота: 28 страниц, 3 таблицы, 3 приложения, источников. Объект исследования – методы прогнозирования Цель работы – определить влияние старения информации на точность прогноза микроэкономической среды на примере рыночного механизма спроса – предложения. Метод исследования – описательный, сравнительный.В условиях нормальной рыночной экономики автоматически происходит сопряжение личностных интересов отдельных товаропроизводителей и первичных хозяйственных систем (предприятий, объединений и организаций) с интересами общества.

Это достигается с помощью рыночного механизма спроса – предложения и сопутствующей ему конкуренции. Опыт проведения прогнозных исследований в различных областях общественной жизни, науки и техники позволил выявить ряд методов, которые могут эффективно применяться для прогнозирования развития рыночного спроса.Однако, как и любая информация, данные на спрос на тот или иной товар устаревают и требуют обновления. В данной курсовой работе рассматриваются вопросы о методах прогнозирования с учетом фактора старения информации.

ПРОГНОЗ, ФАКТОР ВРЕМЕНИ, ПРОЦЕСС КУМУЛЯЦИИ ИНФОРМАЦИИ, ЭНТРОПИЯ ШЕННОНА,КВАНТ ИНФОРМАЦИИ, МОДЕЛИ ГОМПЕРЦА И ГОМПЕРЦА-МАКЕГАМА. СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ… 4 Методологические вопросы применения информационно-статистических методов в микроэкономическом анализе 1.Методологические принципы выбора средств и методов микроэкономического анализа…2.Методологические концепции системно-информационного анализа в микроэкономике… …7 Прогнозирование микроэкономических показателей и процессов 2.1 Направления и методы прогнозных исследований в микроэкономике и учёт фактора старения предпрогнозной информации… 2.2 Статистические закономерности старения прогнозной информации… 2.3 Вероятностные модели механизма старения информации…………19 2.4 Определение глубины предпрогнозной ретроспекции с учетом старения информации… … 22 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.… 26 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ… 27 Приложение А…. 28 Приложение В…. 29 Приложение С…. 30 ВВЕДЕНИЕ Прогноз – это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и/или об альтернативных путях и сроках их достижения.

Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием, а научная дисциплина о закономерностях разработки прогнозов – прогностикой.

Цель работы – определить влияние старения информации на точность прогноза микроэкономической среды на примере рыночного механизма спроса – предложения.

Для того чтобы управлять будущим, человечество создало определенные механизмы, которые в экономической науке называются прогнозирование, макроэкономическое планирование и экономическое программирование. Построение прогноза на будущее очень трудоемкая и кропотливая работа, которая требует много времени сил и энергии.Одна из основных предпосылок самого прогноза – это сбор информации.

Но так как время не стоит на месте и практически каждую минуту появляется новая информация в прогнозе просто необходимо учитывать фактор старения информации. В данной курсовой работе показаны статистические закономерности и вероятностные модели старения прогнозной информации.Основные сферы прогнозирования – гидрометеорология, геология, медицина, география, экология, наука и техника, экономика и социология и др. Прогнозирование имеет два конкретных аспекта: предсказывать и предвидеть.

В зависимости от того, какой результат необходимо получить или, что необходимо спрогнозировать, преимущество предоставляется то одному, то другому аспекту.Прогнозирование необходимо, потому что будущее необычно и эффект многих решений, принимаемых сегодня, на протяжении определённого времени не ощущаются. Поэтому точное предвидение будущего повышает эффективность процесса принятия решения. 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В МИКРОЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ. 1. Методологические принципы выбора средств и методов микроэкономического анализа Под методологическими основами микроэкономики понима¬ют критерии, которыми руководствуются при проведении науч¬ных работ, на основе которых производится оценка исследований и которые оказывают непосредственное влияние на выбор средств и методов проведения микроэкономического анализа.

Активизация исследований в области методологии экономиче¬ских исследований вызвана многими причинами, в частности по¬вышением требований к достоверности и оперативности резуль¬татов микроэкономического анализа, неудовлетворенностью тра¬диционными способами сбора и обработки экономической ин¬формации и др. То обстоятельство, что перспективы, связанные с использованием современной вычислительной техники в микро¬экономическом анализе, оправдались не полностью, можно объ¬яснить слабой разработанностью методологии решения задач микроэкономического экспресс-анализа.

Без преувеличения мож¬но сказать, что методологические проблемы в известном смысле сегодня в этой области являются ключевыми.

Для уяснения этих проблем необходимо дать общие представления о задачах и моделях, применение которых в микроэкономическом экспресс-анализе представляется целесообразным. В микроэкономическом анализе любой вопрос, интуитивно воспринимаемый как имеющий смысл, уже можно считать на¬учной задачей.Например, будут ли потребители покупать большее количество продукта тогда, когда цена на него снизит¬ся, а не когда повысится.

Это так называемое широкое толкова¬ние задачи. При среднем толковании задачи вопрос формулиру¬ется в терминах макроэкономики, на основании которой можно сделать вывод, что он имеет смысл в данной теории.Такие по¬становки вопроса относятся к предмодельному уровню исследо¬ваний и хотя они играют положительную роль (предмодельный уровень рассуждений в микроэкономике неизбежен), однако до¬ля построений предмодельного уровня исследований микроэко¬номических проблем не должна быть слишком большой.

Для того, чтобы дать постановку задачи в информационно-содержательном аспекте необходимо указать, что задано экспериментально (результаты наблюдения), что предполагается и допускается, в том числе исходя из теоретических предпосылок, что требуется узнать, как можно найти решение, как его оценить и какова связь данной задачи с другими.Характерные элементы такой постановки (этапы и стадии) представлены в таблице 1 (приложение А). Специфические черты моделей в микроэкономическом анализе очевидно должны определяться не только специфическими чертами объекта, но и спецификой задач, для решения которых необходимо построить модель.

Принцип целевой спецификации моделей особенно важно учитывать в микроэкономических ис¬следованиях. Модели являются целенаправленными конструкциями и могут в связи с этим различаться по форме.Для одной и той же цели микроэкономического анализа могут строиться различные модели, использующие различный аналитический аппарат.

Встает вопрос, какую из возможных моделей в этом случае предпочесть, как сравнивать их между собой? Вопрос о провер¬ке пригодности моделей - очень тонкий теоретический вопрос.С общетеоретических позиций модели должны отражать только существенные связи, необходимые для решения задачи микро¬экономического анализа, быть наглядными, иметь хорошо про¬сматриваемую структуру, давать новую информацию об исследуемом процессе и влиять на способ сбора данных.

В связи с этим в качестве показателей пригодности математических мо¬делей микроэкономики представляется целесообразным исполь¬зовать показатели адекватности, устойчивости, точности и эф¬фективности. В некоторых случаях микроэкономического экс¬пресс-анализа проверку пригодности моделей (прогнозных, на¬пример) можно свести к статистической проверке гипотез. 1.2.Методологические концепции системно-информационного анализа в микроэкономике.Предмет исследования микроэкономики - поведение эко¬номической единицы, старающейся удовлетворить свои потреб¬ности, внешне выступающей в форме спроса, путем потребле¬ния экономических благ. Спрос является движущей силой эко¬номической деятельности, и это обусловливает необходимость детального анализа потребительской стоимости (полезности) благ в микроэкономике.

Предавая исключительно важное значение по¬лезности товаров (услуг и пр.) в микроэкономическом анализе возникает потребность введения расширенной градации эконо¬мических благ. В связи с этим различают долговременные блага и предметы краткосрочного пользования, взаимозаменяемые и взаимозаменяющие товары, прямые и косвенные и др. Поэтому особое значение в микроэкономическом анализе придается фактору времени.

Так, например, для косвенного учета факто¬ра времени А. Маршаллом было введено понятие “период” как характеристика скорости приспособления предложения к изме¬нившемуся спросу.Введение понятия “период” позволило до¬полнить сопоставление различных равновесных состояний рын¬ка анализом перехода от одного состояния к другому.

Следует заметить, что особое внимание в микроэкономическом анализе уделяется коротким периодам.Это обстоятельство обусловли¬вает необходимость разработки методологии постановки и ре¬шения динамических задач микроэкономического анализа, уче¬та фактора старения экономической информации, неопределен¬ности исходных данных и др. При изучении взаимоотношений экономических агентов друг с другом на микроуровне в основ¬ном используется методология определения равновесия.

Со¬стояние экономического равновесия характеризуется отсутствием тенденции к изменению достигнутого баланса интересов. Однако, учитывая факт времени, необходимо рассматривать и неравновесное состояние, описываемое динамическими моде¬лями экономики.В микроэкономическом анализе используется дедуктивный метод (от теории к фактам, от общего к частному) и индукция (от частного к общему, от фактов к теории). Дедукция и индукция - взаимодополняющие методы исследования.

Сформулированные дедуктивным методом гипотезы позволяют целенаправленно со¬брать и систематизировать эмпирические данные (наблюдения). В свою очередь, наблюдение за динамикой микроэкономических показателей и их обобщение является предпосылкой для форму¬лирования весьма содержательных гипотез.Так, например, гипо¬теза рационального поведения экономической единицы как норма экономического поведения ее в обществе (индивидуум стремится к максимальному удовлетворению своих потребностей при дан¬ном бюджете, фирма максимизирует прибыль и др.) в реальной жизни не всегда реализуется.

Случаи нерационального поведения из рассмотрения нельзя исключать.Поэтому микроэкономиче¬ские показатели и процессы следует рассматривать в общем слу¬чае как случайные величины и случайные процессы, требующие их статистической интерпретации. Теоретико-вероятностные и информационно-статистические принципы обобщения таких фактов затруднены ограниченным объемом быстро стареющей исходной информации.

Быстропротекающий и бесконечный процесс изменения, взаимовлияния и борьбы цен составляет сердцевину рыночного механизма. Движущей силой экономической деятельности явля¬ется спрос, отражающий поведение массового потребителя на изменение цены товара. Величина спроса определяется количе¬ством товара, которое массовый потребитель добровольно по¬купает в течении некого периода, ценой данного товара и рядом других факторов.Для микроэкономического анализа, прогнози¬рования и выработки управленческих решений принципиальное значение имеет выявление закономерности спроса на товар от его цены. В условиях гибкого рынка цена товара, спрос на него меня¬ется не только в течении месяца, но и в течении недели и даже дня. Поэтому выявление и постоянное уточнение основной за¬кономерности, описывающей зависимость количества единиц товара, приобретаемое в течении некоторого периода, от его це¬ны должно базироваться на системном подходе.

Из всех методологических концепций системотехническая наиболее близка к разноплановой проблеме анализа и прогнози¬рования рыночного спроса в современных условиях.

Системный подход объединяет естественнонаучный метод, основанный на формальном выводе и количественной оценке, опирающийся на ограниченный объем исходной информации, с умозрительном методом позволяющем видеть проблему, описать на формализованном языке, установить критерии сравне¬ния альтернатив, ввести рациональную идеализацию проблемы (упростить ее до допустимого предела), найти способ разделе¬ния целого на части, не теряющие свойства целого (осуществить декомпозицию), и найти способ объединения частей в целое без потери их свойств (осуществить композицию) и в итоге найти решение проблемы.

Основные принципы системного подхода к проблеме микроэкономического анализа и прогнозирования рыночного спро¬са представлены в табл. 2 (приложение В). Неопределенность информации, с которой приходится стал¬киваться при анализе рыночного спроса, имеет разную природу и значимость.

В этой области можно выделить следующие: 1. неопределенность, вызванную недостатком информации и ее достоверности в силу социальных, технических и других причин; 2. неопределенность, порожденную слишком высокой (недоступной) платой за определенность; 3. неопределенность, вызванную поведением среды (покупателей, конкурентов и др.). В формальном отношении при микроэкономическом анализе рыночного спроса, особенно при постановке управленческих задач и выборе методов их решения, можно выделить следующие условия: 1. определенные условия (вся исходная информация при таких условиях считается точно известной, известны конкретные количественные сведения и данные); 2. вероятностно-определенные условия (исходная информация определенна в вероятностном смысле, помимо однозначных исходных данных имеются случайные величины с точно известными вероятностными характеристиками); 3. условия неопределенности (исходная информация содержит величины, для которых неточно известно или совсем не известно вероятностное описание). Последнее условие является наиболее типичным при прове¬дении микроэкономического экспресс-анализа.

Наличие ряда ситуаций, обладающих той или иной степе¬нью неопределенности, требуют для своего описания привлече¬ния математического аппарата, который бы априори включал в себя вероятность появления неопределенности и ее мер. Вводимое в рассмотрение понятие меры неопределенности должно удовлетворять вполне очевидным требованиям.

Мера неопределенности должна быть функционалом и не зависеть от конкретных значений случайной величины, непре¬рывной относительно аргументов, равной нулю при отсутствии всякой неопределенности, аддитивной, а так же иметь макси¬мум, отражающий наибольшую неопределенность. Чаще всего в качестве меры неопределенности случайного объекта исследования с конечным множеством состояний А1,А2 Аn с соответствующими вероятностями p1,p2,…,pn используется энтропия Шеннона (1.1) Энтропия Шеннона является мерой неопределённости конечной схемы и обладает, как нетрудно заметить, рядом свойств, удовлетворяющим весьма общим приведённым выше требованиям.

Непрерывные случайные объекты не допускают введения конечной абсолютной меры неопределённости. В качестве относительной меры неопределённости количественной меры используется дифференциальная энтропия: (1.2) где f(x) – плотность распределения случайной величины х. Можно указать и на некоторые другие меры неопределённости, удовлетворяющие общим требованиям: (1.3) (1.4) (1.5) (1.6) (1.7) (1.8) Мера неопределённости второго рода (1.3) обладает тем свойством, отличным от остальных мер, что её максимум достигается на так называемых оценках Фишборна: (1.9) для простого отношения порядка предпочтения , что весьма важно для решения задач микроэкономического анализа, опирающегося на факты качественного, а не количественного содержания.

Вполне очевидно, что использование такой меры неопреде¬ленности допускает обобщение оценок Фишборна на более сложные отношения предпочтения, возникающие при анализе экономической ситуации.

Таким образом, для преодоления трудностей, возникающих в микроэкономическом анализе, обусловленных наличием фак¬тора неопределенности, должна быть сформирована концепция информационно-статистического подхода к построению мате¬матических моделей и разработаны методы оценивания показа¬телей по ограниченной информации с учетом сложного харак¬тера связей, присущих экономической системе при ее взаимо¬действии со средой.

В математическом отношении это выражается, прежде всего, в разработке и применении вариационных принципов и методов, определяющих процедуру выбора экстремальных распределений случайных величин, которые содер¬жат информацию не более того количества, которым располага¬ет исследователь.

Весьма трудной проблемой является оценка микроэкономи¬ческих показателей, статистическое обследование которых за¬трудняется чрезвычайно малым объемом наблюдений.

Теория оценивания по малому числу наблюдений, для мно¬гих задач которой типична неасимптотическая постановка про¬блем, еще нуждается в научном обосновании и разработке. Сложность постановки и решения задач построения наи¬лучших оценок для данной схемы при ограниченном объеме статистического материала обусловлена тем обстоятельством, что искомое решение часто в сильной степени зависит от кон¬кретного типа распределения, объема выборки и не может быть объектом достаточно общей математической теории.

Очевидно, что теория малых выборок из нормального распределения будет отличаться от теории малых выборок из равномерного распре¬деления и т.д. С другой стороны необходимость разработки расчетно-экспериментальных методов оценивания микроэкономических показателей возникает из весьма важных задач. По поводу определения понятия “малая выборка” сущест¬вуют различные мнения.Так, например, одни утверждают, что если для принятия решения не хватает статистического мате¬риала, то надо прежде всего разрабатывать методы получения недостающих данных (“купить недостаточную информацию”).Очевидно, что в этом случае не берется в расчет объек¬тивная необходимость получить решения в условиях, когда до¬полнительную информацию при микроэкономическом анализе привлечь просто нет никакой возможности.

Попытка опреде¬лить малую выборку некоторым пределом числа наблюдений (n=10, например), ниже которого известные (традиционные) методы не дают необходимой обоснованности принимаемых решений, тоже не выдерживает критики, так как во всех этих подходах связь понятия “малая выборка” не увязывается на мо¬дельном уровне исследований с методами ее анализа. Основным условием успешного анализа (извлечением из данной выборки требуемой информации) служит возможность принятия решения.

Следовательно, критерием понятия “малая выборка” может служить достоверность принимаемого на ее основе решения.Традиционными в математической статистике показателями, характеризующими достоверность принимаемого решения, являются ошибки первого и второго рода (вероятности отвергнуть гипотезу, когда она верна, принять гипотезу, когда она неверна, соответственно). Не вдаваясь в теоретическое содержание ошибок первого и второго рода, заметим, что в общем случае решение можно считать обоснованным, если выполняется неравенство: (1.10) Следовательно, если применяемый аналитический аппарат с соответствующим статистическим критерием при анализе выборки данного объема не позволяет получить условие (1.10), то для принятия достоверного решения в этом случае выборка считается малой.

Тем не менее, традиционно сложилось так, что в математической статистике широкое распространение получили критерии согласия и критерий Колмогорова.

Безоговорочное применение этих критериев привело к формированию такого интуитивного понятия как эффект малой и большой выборки.Очевидно, что необходимость введения этого понятия обусловлено объективным существованием пределов работоспособности перечисленных выше критериев.

Таким образом, случайную выборку наблюдаемых значений микроэкономических показателей можно считать малой, если извлекаемая из нее с помощью определенного математического аппарата информация не может служить основанием для принятия достоверного решения, удовлетворяющего цели исследования.Объектом исследования в микроэкономическом экспресс-анализе является, как правило, малая выборка случайных наблюдений, для которых традиционные критерии математической статистики неработоспособны.

Очевидно, что результаты этого анализа для малых выборок будут зависеть от положенного в их основу аналитического аппарата, обеспечивающего такую статистическую интерпретацию результатов наблюдений, которая позволяла бы выборку рассматривать как некий эмпирический аналог генеральной совокупности, о свойствах которой в целом или о возможных выборках из нее можно судить о свойствах некоторых функций от случайно наблюдаемых величин (статистик). 2.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МИКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ПРОЦЕССОВ 2.1.Направления и методы прогнозных исследований в микроэкономике и учёт фактора старения предпрогнозной информации Движущей силой экономической деятельности является спрос, отражающий поведение массового потребителя на изменение цен товара.

Величина спроса определяется количеством товара, кото¬рое массовый потребитель добровольно покупает в течении некого периода, ценой данного товара и рядом других факторов.Для ана¬лиза экономической деятельности, прогнозирования и управления экономическими процессами принципиальное значение имеют вы¬явление закономерностей спроса на товар от его цены. Следует за¬метить, что применение экономических методов в микроэкономи¬ческом анализе базируется на использовании предельных величин и, как правило, на детерминистическом подходе.

Считается , что отказ от предельных показателей затрат, прибыли и других показа¬телей означает невозможность использование математических ме¬тодов в экономике. Однако в условиях гибкого рынка цена товара, спрос на не¬го меняется не только в течении месяца, но и в течении недели и даже дня. Поэтому выявление и постоянное уточнение основной закономерности, описывающей зависимость количества единиц товара, приобретаемое в течении некоторого периода, от его це¬ны должно базироваться на прогнозных исследованиях.

Опыт проведения прогнозных исследований в различных областях общественной жизни, науки и техники позволил вы¬явить ряд методов, которые могут эффективно применяться для прогнозирования микроэкономических показателей.

Любая ти¬повая методика прогнозирования включает такие необходимые элементы как выполнение предпрогнозной ориентации (опре¬деление предмета, целей, задач.