Прогнозирование с учетом фактора старения информации

Прогнозирование с учетом фактора старения информации

Министерство образования и науки Украины

Запорожский государственный университет

Кафедра экономической кибернетики

КУРСОВАЯ РОБОТА

на тему

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С УЧЕТОМ

ФАКТОРА СТАРЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ

Студентки группы 5120-1 III-го курса

факультета экономического

Малеевой Светланы Викторовны

/Ф.И.О./

Научный руководитель доцент кафедры

экономической кибернетики

Максишко Наталья Константиновна

/Ф.И.О., учёная степень и звание/

Регистрационный номер_________

Дата_________

Подпись_________

2003

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

1. Методологические вопросы применения информационно-статистических

методов в микроэкономическом анализе

1.1.Методологические принципы выбора средств и

методов микроэкономического анализа………………………………5

1.2.Методологические концепции системно-информационного

анализа в микроэкономике…………………………………………..…7

2. Прогнозирование микроэкономических показателей и процессов

2.1 Направления и методы прогнозных исследований в

микроэкономике и учёт фактора старения

предпрогнозной информации………………………………………... 13

2.2 Статистические закономерности старения прогнозной

информации…………………………………………………………....17

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.

1.1. Методологические принципы выбора средств и методов микроэкономического

анализа

Под методологическими основами микроэкономики понимают критерии,

которыми руководствуются при проведении научных 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 экономических исследований

вызвана многими причинами, в частности повышением требований к

достоверности и оперативности результатов микроэкономического анализа,

неудовлетворенностью традиционными способами сбора и обработки

экономической информации и др. То обстоятельство, что перспективы,

связанные с использованием современной вычислительной техники в

микроэкономическом анализе, оправдались не полностью, можно объяснить

слабой разработанностью методологии решения задач микроэкономического

экспресс-анализа. Без преувеличения можно 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 научной задачей. Например, будут ли

потребители покупать большее количество продукта тогда, когда цена на него

снизится, а не когда повысится. Это так называемое широкое толкование

задачи. При среднем толковании задачи вопрос формулируется в терминах

макроэкономики, на основании которой можно сделать вывод, что он имеет

смысл в данной теории. Такие постановки вопроса относятся к предмодельному

уровню исследований и хотя они играют положительную роль (предмодельный

уровень рассуждений в микроэкономике неизбежен), однако доля построений

предмодельного уровня исследований микроэкономических 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

исследованиях.

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 проверке пригодности

моделей - очень тонкий теоретический вопрос. С общетеоретических позиций

модели должны отражать только существенные связи, необходимые для решения

задачи микроэкономического анализа, быть наглядными, иметь хорошо

просматриваемую структуру, давать новую информацию об исследуемом процессе

и влиять на способ сбора данных. В связи с этим в качестве показателей

пригодности математических моделей микроэкономики представляется

целесообразным использовать показатели адекватности, устойчивости, точности

и эффективности. В некоторых случаях микроэкономического экспресс-анализа

проверку пригодности моделей (прогнозных, например) можно свести к

статистической проверке гипотез.

1.2.Методологические концепции системно-информационного анализа в

микроэкономике.

Предмет исследования микроэкономики - поведение экономической единицы,

старающейся удовлетворить свои потребности, внешне выступающей в форме

спроса, путем потребления экономических благ. Спрос является движущей силой

экономической деятельности, и это обусловливает необходимость детального

анализа потребительской стоимости (полезности) благ в микроэкономике.

Предавая исключительно важное значение полезности товаров (услуг и пр.) в

микроэкономическом анализе возникает потребность введения расширенной

градации экономических 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 фактора времени А. Маршаллом было введено понятие “период”

как характеристика скорости приспособления предложения к изменившемуся

спросу. Введение понятия “период” позволило дополнить сопоставление

различных равновесных состояний рынка анализом перехода от одного состояния

к другому. Следует заметить, что особое внимание в микроэкономическом

анализе уделяется коротким периодам. Это обстоятельство обусловливает

необходимость разработки методологии постановки и решения динамических

задач микроэкономического анализа, учета фактора старения экономической

информации, неопределенности исходных данных и др. При изучении

взаимоотношений экономических агентов друг с другом на микроуровне в

основном используется методология определения равновесия. Состояние

экономического равновесия характеризуется отсутствием тенденции к изменению

достигнутого баланса интересов. Однако, учитывая факт времени, необходимо

рассматривать и неравновесное состояние, описываемое динамическими моделями

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

собрать и систематизировать эмпирические данные (наблюдения).

В свою очередь, наблюдение за динамикой микроэкономических показателей

и их обобщение является предпосылкой для формулирования весьма

содержательных гипотез. Так, например, гипотеза рационального поведения

экономической единицы как норма экономического поведения ее в обществе

(индивидуум стремится к максимальному удовлетворению своих потребностей при

данном бюджете, фирма максимизирует прибыль и др.) в реальной жизни не

всегда реализуется. Случаи нерационального поведения из рассмотрения нельзя

исключать. Поэтому микроэкономические показатели и процессы следует

рассматривать в общем случае 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 является спрос, отражающий поведение массового

потребителя на изменение цены товара. Величина спроса определяется

количеством товара, которое массовый потребитель добровольно покупает в

течении некого периода, ценой данного товара и рядом других факторов. Для

микроэкономического анализа, прогнозирования и выработки управленческих

решений принципиальное значение имеет выявление закономерности спроса на

товар от его цены.

В условиях гибкого рынка цена товара, спрос на него 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 цены должно базироваться на системном подходе.

Из всех методологических концепций системотехническая наиболее близка

к разноплановой проблеме анализа и прогнозирования 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 сравнения

альтернатив, ввести рациональную идеализацию проблемы (упростить ее до

допустимого предела), найти способ разделения 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 спроса представлены в табл. 2

(приложение В).

Неопределенность информации, с которой приходится сталкиваться 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 проведении

микроэкономического экспресс-анализа.

Наличие ряда ситуаций, обладающих той или иной степенью

неопределенности, требуют для своего описания привлечения 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, непрерывной относительно

аргументов, равной нулю при отсутствии всякой неопределенности, аддитивной,

а так же иметь максимум, 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

[pic] (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:

[pic] (1.2)

где f(x) – плотность распределения случайной величины х.

Можно указать и на некоторые другие меры неопределённости,

удовлетворяющие общим требованиям:

[pic] (1.3)

[pic] (1.4)

[pic] (1.5)

[pic] (1.6)

[pic] (1.7)

[pic] (1.8)

Мера неопределённости второго рода (1.3) обладает тем свойством,

отличным от остальных мер, что её максимум достигается на так называемых

оценках Фишборна:

[pic] [pic] (1.9)

для простого отношения порядка предпочтения

[pic],

что весьма важно для решения задач микроэкономического анализа,

опирающегося на факты качественного, а не количественного содержания.

Вполне очевидно, что использование такой меры неопределенности

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 фактора

неопределенности, должна быть сформирована концепция информационно-

статистического подхода к построению математических моделей и разработаны

методы оценивания показателей по ограниченной информации с учетом сложного

характера связей, присущих экономической системе при ее взаимодействии 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

содержат информацию не более того количества, которым располагает

исследователь.

Весьма трудной проблемой является оценка микроэкономических

показателей, статистическое обследование которых затрудняется чрезвычайно

малым объемом наблюдений.

Теория оценивания по малому числу наблюдений, для многих задач которой

типична неасимптотическая постановка проблем, еще нуждается в научном

обосновании и разработке.

Сложность постановки и решения задач построения наилучших оценок для

данной схемы при ограниченном объеме статистического материала обусловлена

тем обстоятельством, что искомое решение часто в сильной степени зависит от

конкретного 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 распределения 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” существуют различные

мнения. Так, например, одни утверждают, что если для принятия решения не

хватает статистического материала, то надо прежде всего разрабатывать

методы получения недостающих данных (“купить недостаточную

информацию”).Очевидно, что в этом случае не берется в расчет объективная

необходимость получить решения в условиях, когда дополнительную информацию

при микроэкономическом анализе привлечь просто нет никакой возможности.

Попытка определить 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 модельном 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

Страницы: 1, 2