Динамический метод построения экономико-статистических моделей

• Автор: Попов, Вадим Александрович
• Шифр специальности: 08.00.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 139 c. : ил

Глава I. Основные принципы построения экономико-статистических моделей

1.1 Принципы традиционного подхода

1.2 Методы оценки параметров модели

1.3 Общие проблемы традиционного подхода

Глава 2. Обоснование динамического метода построения экономико-статистических моделей

2.1 Основополагающие принципы

2.2 Задача оценки параметров

2.3 Ретроспективный анализ

2.4 Прогнозирование

Глава 3. Идентификация модели

3.1 Традиционные методы идентификации

3.2 Идентификация модели, построенной динамическим методом
3.3 Принципы программной реализации
Глава 4. Моделирование процессов с распределенным лагом
4.1 Модели с распределенным лагом
4.2 Обзор методов построения моделей с распределенным лагом
4.3 Динамический метод построения модели с распределенным лагом
Глава 5. Реализация динамического метода построения экономико-статистических моделей
5.1 Оценка вариаций параметров модели
5.2 При,юры применения динамического метода

5.3 Применение динамического метода для построения
комплексной эконометрической модели
Заключение
Список литературы

Актуальность теш. ХХУТ съезд КПСС и последующие Пленумы ЦК КПСС поставили перед экономической наукой сложные и ответственные задачи, просчеты в решении которых могут обернуться многомиллионными потерями. Для решения этих задач, как указывал на июньском 1983 г. Пленуме ЦК КПСС товарищ К.У. Черненко, "научным работникам надо действовать с большей ориентацией на будующее, своевременно "улавливать" назревающие тенденции"
'шире внедрять современные научные методы, в том числе экономико-математические. На это нацеливают и материалы последующих Пленумов ЦК КПСС. "Следует, активно совершенствовать систему планирования и управления экономикой, стиль и методы социалистического хозяйствования."
Различным аспектам применения экономико-статистических моделей и развития эконометрической статистики посвящены работы Аганбегяна А.Г., Айвазяна С.И., Анчишкина А.И., Венецкого И.Г., Моисеева H.H., Рябужкина Т.В., Четыркина Е.М., Кильдишева Г.С., Искакова Б.И., Емельянова A.C. и других.
Свойствами существенно ограничивающими применимость этих моделей являются:
- принципиальная ограниченность по объему исходной информации, представленной динамическими рядами показателей, что требует осторожного применения классического статистического аппарата;
Материалы Пленума ЦК КПСС, 14-15 июня 1983 г. - М.: Политиздат, 1983, с. 34.
Материалы Пленума ЦК КПСС, 26-27 декабря 1983 г. - М.: Политиздат, 1983, с. 29.

кий обзор методов исследования многомерных рядов. Цель этих исследований заключается в том, чтобы измерить степень совместного изменения двух рядов и фазу, при которой изменения в одном ряде соответствуют изменениям в другом. Достаточно полное изложение этой темы можно найти в [Ч , №
Наряду с формальными методами исследования полученного временного многомерного ряда, следует попробовать проинтерпретировать ряды параметров с точки зрения содержательного поведения исследуемого объекта.
2.4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Перейдем к изучению прогнозных свойств модели, построенной динамическим методом. Зарновитц в [97.38] приводит вывод о том, что эконометрические модели представляют собой самый хороший из существующих инструмент для прогнозирования.
В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом в перспективе его содержательной и логической сущности.
Прогноз с помощью модели, построенной динамическим методом, занимает в этой классификации промежуточное положение т.к. с одной стороны при прогнозе параметров модели используется формальная экстраполяция, а с другой, прогноз эндогенной величины основан на прогнозной экстраполяции, поскольку упитывает динамику развития исследуемого процесса.
В данном случае схема прогноза включает следующие шаги: