Роль эконометрического прогнозирования
В структуре эконометрики за составление различных прогнозов отвечает отдельная наука – «Математические методы прогнозирования», цель которой заключается в разработке, изучении и применении современных методов эконометрического прогнозирования экономических процессов и явлений.
Основные задачи эконометрического прогнозирования:
- разработка, анализ и использование передовых математико-статистических методов прогнозирования (непараметрические методы, с оценкой точности прогноза, адаптивные методы, методы авторегрессии и пр.)
- теоретическое и практическое развитие методов прогнозирования, включая методы анализа на базе статистики нечисловых данных, методы прогнозирования в условиях высокого риска и комбинированные методы прогнозирования, предусматривающие совместное использование эконометрических и экономико-математических моделей.
Теоретическая основа методов прогнозирования представлена математическими дисциплинами, а также экономической теорией, экономической статистикой, менеджментом, социологией, политологией и другими социально-экономическими науками.
Сущность эконометрического прогнозирования сводится к описанию и анализу будущего развития, тогда как планирование директивным образом задает будущее движение.
Прогнозирование является частным видом моделирования как основа управления и познания.
Проблема внедрения и практического применения методов эконометрического прогнозирования связана, прежде всего, с тем, что в нашей стране отсутствует достаточно обширный опыт аналогичных исследований, так как многие десятилетия планирование было в приоритете перед прогнозированием.
Статистические методы прогнозирования
Самые простые методы восстановления применяемых в прогнозировании зависимостей опираются на заданный временной ряд – функцию, определенную на оси времени в конечном числе точек. При этом зачастую временной ряд рассматривается с позиции вероятностной модели, вводятся независимые переменные. Временной ряд бывает многомерным, когда количество зависимых переменных (откликов) может быть более одного.
Оценка точности прогноза является необходимой частью процедуры качественного прогнозирования. При этом возможно использование вероятностно-статистических моделей восстановления зависимости. Существуют параметрические и непараметрические способы оценки точности прогнозов. С помощью адаптивных методов прогнозирования можно производить оперативную корректировку прогнозов в случае появления новых точек.
Многомерная регрессия является основным на настоящий момент эконометрическим аппаратом прогнозирования.
Среди современных статистических методов прогнозирования можно выделить моделирование авторегрессии, системы эконометрических уравнений, основанных на параметрических или непараметрических подходах.
Современные системы прогнозирования, предполагающие интенсивное использование компьютеров, позволяют объединить разные методы прогнозирования на базе одного автоматизированного рабочего места специалиста по прогнозированию.
Прогнозирование с учетом данных, характеризующихся нечисловой природой, в том числе прогнозирование различных качественных признаков, базируется на результатах статистического анализа нечисловых данных.
Наиболее перспективным методом эконометрического прогнозирования можно назвать регрессионный анализ на базе интервальных данных, который в частности включает определение нотны, оптимального объема выборки, а также методы регрессионного анализа нечетких данных.
