Краткосрочное прогнозирование на основе коротких временных рядов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Диссертация: текстпо экономике, кандидата экономических наук, Кипнис, Виктор Моисеевич, Москва

НАУЧНО-ЙССЭДОВАХВДЬСКИЙ ИНСТИТУТ ПО ПРОЕКТИРОВАНИЮ НШСЛИТЕЛЬНЫХ ЦЕНТРОВ И СИСТЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ (НИИ ЦСУ СССР)

На правах рукописи

КИПНИС Виктор Моисеевич

КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ КОРОТКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

08,00.13, "Математические методы и применение вычислительной техники в экономических исследованиях, планировании и управлении народным хозяйством и его отраслями"•

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата экономических наук

V.

1С иг-ъэг

Научный руководитель -доктор экономических наук, профессор В.И. Сисысов

1

Москва - 1978

Стр.

Введение ......................................... 3

Глава I* Статистический подход к исследованию временных рядов.......................... 14

§ I. Статистическое описание динамики экономических показателей.....................' 14

§ 2. Общая модель временного ряда........... 24

§ 3. Постановка задачи построения прогностической модели .......................... 40

Глава П. Проблемы спецификации прогностических моделей .........................»......... 47

§ I. Моделирование регулярной составляющей временных рядов ........................«... 47

§ 2. Выбор класса моделей для описания ряда

в целом................................. 66

§ 3, Особенности построения .прогностических

моделей ............ ................. 75

Глава Ш. Методы построения прогностических моделей 87

§ I. Применение принципа хаотизации.......... 87

§ 2. Алгоритмы построения прогностической модели .................................... 99

§ 3. Шделирование сезонных временных рядов 114 J

Глава IУ. Анализ прогнозирующей функции........................129

§ I. Задача перехода к прогнозирующей функции 129

§ 2. Анализ результатов эксперимента................140

Заключение....................................... 155

Литература....................................... 161

Приложение .......................................1 172

ВВЕДЕНИЕ

ХХУ съезд партии и декабрьский (1977 г.) Пленум ЦК КПСС выдвинули в качестве главной задачи экономической политики партии на современном этапе коммунистического строительства решительный поворот к качественным факторам развития экономики, обеспечение всесторонней интенсификации общественного производства и повышение его эффективности. При этом решавдим звеном в деле реализации политики партии "становится организация, т.е. дальнейшее совершенствование управления экономикой в самом широком смысле слова..., важнейший резерв, использование которого поможет дать эффект в бвмйаек ^удущш*"/^ /.

Претворение в жизнь поставленных целей в сфере управления экономикой неразрывно связано с повышением уровня экономических исследований» направленных на развитие и совершенствование всего комплекса методов и инструментов планирования и управления. Джя достижения максимальной эффективности системы управления необходимо предвидение перспектив развития, последствий проводимых в настоящее время мероприятий, а также явлений, которые могут возникнуть ж независимо от этих целенаправленных мер.

Практически научное предвидение осуществляется путем разработки прогнозов экономического развития, основные выводы которых используются органами хозяйственного руководства для обеспечения наибольшей эффективности управления народным хозяйством.

Прогнозирование является важной частью аналитической работы по научному обоснованию того иди иного варианта хозяйст-

венного плана и формированию соответствующей перспективной экономической политике. Такого рода прогнозы составляются на пред-директивной стадии планирования и занимают важное место в практике Госплана и системы плановых органов.

Не менее существенна роль перспективных оценок для обеспечения необходимой точности и своевременности управляющих воздействий при решении конкретных задач, выдвигаемых государственными планами развития народного хозяйства на определенных этапах. Этим характером экономических прогнозов, составляемых в процессе реализации принятых планов, определяется то важное место, которое они занимают в практике отраслевых органов управления, и в особенности органов государственной статистики.

В современных условиях динамичного развития экономики, не-, уклонного возрастания масштабов и темпов общественного производства, усложнения связей в народном хозяйстве роль прогнозирования как существенного элемента управления общественным развитием заметно возрастает. Поэтому совершенствование имеющихся, разработка новых методов научного предвидения, методов прогнозирования в области экономики является одной из наиболее актуальных научных задач.

Важное место в системе экономического прогнозирования за-7 нимают краткосрочные прогнозы, служащие основой предвидения в рамках текущего (оперативного) управления экономикой. Практическое использование краткосрочного прогнозирования для системы оперативного управления тесно связано с необходимостью получения директивными органами предупреждащей статистической информации о возможных нарушениях в повседневной работе хозяйственного механизма / 26,27,77 /, с развитием - в рамках государственной статистики - системы предупреждающей информации, позволяющей

своевременно принимать необходимые управляющие решения. Кроме того, краткосрочные прогнозы должны давать материал для научного обоснования плановых заданий, т.е. способствовать повышению качества текущих планов. Своевременное наличие такой информации создает предпосылки для повышения качества хозяйственного руководства, которое, как известно, выдвигается в текущей пятилетке как одно из центральных направлений совершенствования управления народным хозяйством и фактор экономического роста.

Краткосрочные прогнозы разрабатываются в пределах относительно короткого временного интервала (как правило, до 1-3 лет), т.е. в условиях, когда сложившиеся закономерности изменения экономических показателей в значительной мере предопределяют их величину в будущем. Учет инерционности экономических процессов, научный анализ прошлого и настоящего дает объективную основу для прогнозирования и тем самым служит важным условием достоверности перспективных оценок.

Для раскрытия связей настоящего и прошлого с будущим, для составления прогнозов развития экономики необходимо изучить характер изменений экономических показателей во времени, которые наиболее полное свое отражение находят во временных (динамических) рядах.

Значительная часть применяемых в настоящее время методов краткосрочного прогнозирования основана на принципах и технике статистического анализа временных рядов показателей, характеризующих различные стороны экономических явлений. В современных условиях научно-технической революции подвижность экономических явлений заметно возрастает. В силу этого при анализе либо но-1 вых явлений и процессов, либо старых явлений, претерпевающих коренные изменения, часто приходится ограничиваться весьма .

короткими временными рядами (Д° 15-20 годовых, 30-40 месячных

наблюдений), чтобы избежать перенесения на будущее устаревших связей и закономерностей. Необоснованное увеличение длины ряда

за счет включения данных, отражающих другой уровень развития

___л

экономики, мало полезно для понимания ее современного уровня, ;

а для выводов на будущее может оказаться вредным.

Существующие методы анализа и прогнозирования временных рядов далеко не всегда позволяют в достаточной мере учитывать эту специфику для хорошего практического применения. Традиционный статистический подход базируется на довольно жестких требованиях к качеству обрабатываемых данных (суть которых сводится к необходимости статистической однородности и устойчивости) и строгих гипотезах о вероятностном распределении анализируемых величин. Характер исходной информации обычно не дает достаточных оснований для выдвижения таких гипотез, а в случае субъективной спецификации нет уверенности в адекватности прогностических моделей, что препятствует практическому использованию полученных на их основе прогнозов.

Вследствие этого возникает необходимость в новых подходах, учитывающих особенности экономических данных и повышающих качество и надежность прогнозов.

Выбор того или иного метода прогнозирования отнюдь не является формальной задачей и должен осуществляться "на базе подлинно научной методологии, учитывающей и плановый характер экономики, и сложную взаимосвязь явлений** / 27 /. Применяемый подход должен определяться экономической постановкой проблемы, т.е. исходить из назначения прогноза, характера исходных данных, а также конкретных особенностей изучаемых процессов.

Краткосрочные прогнозы характеризуются не только продолжительностью охватываемого ими периода времени (год, квартал,

месяц). Они обладают качественными особенностями, по сравнению с другими видами экономических прогнозов. Превде всего, их отличает значительно более высокая степень объективной определенности, вследствие большой инерционности экономических процессов в рамках относительно короткого временного интервала. Далее, при долгосрочном и, в известной мере, среднесрочном прогнозировании основное внимание уделяется выявлению общих тенденций изменения экономических показателей. В отличие от этого, функция краткосрочного прогнозирования заключается в оценивании в недалеком будущем конкретных реализаций изучаемых процессов. Для этого необ- > ходимо учитывать, наряду с долговременными, текущие тенденции, проявляющиеся на поверхности экономической жизни и отражающие внешнюю сторону общих закономерностей развития экономики, а также отклонения от тенденций, вызванные изменениями конкретных условий воспроизводства. Иначе говоря, эдатко срочные прогнозы должны

разрабатываться с учетом влияния как постоянно действующих в те—

/ 1 чение длительного периода, так и временных, периодических и случайных факторов.

Цель настоящей работы заключается в исследовании и разработке адекватных методов и моделей прогноза на основе коротких временных родов, учитывающих в комплексе основные особенности краткосрочного экономического прогнозирования.

Исходя из этого, в работа рассматриваются следующие задачи:

- анализ основных экономико-статистических особенностей задачи краткосрочного прогнозирования;

- постановка задачи построения прогностической модели;

- определение класса моделей для описания коротких временных рядов в экономике и выбор статистического критерия адекватности конкретной модели внутри данного класса;

- разработка методов и алгоритмов построения прогностических моделей по малым временным выборкам, оценивание точности и неопределенности прогноза;

- синтез вычислительных процедур, реализующих алгоритмы прогнозирования;

- экспериментальная проверка разработанной методики.

В качестве предмета настоящего исследования выбраны матема-тико-статистические аспекты краткосрочного прогнозирования экономических показателей на народнохозяйственном, республиканском и отраслевом уровнях на основе коротких временных рядов.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют труды классиков марксизма-ленинизма, Программа КПСС, материалы и решения съездов и Пленумов ЦК КПСС, постановления партии и советского правительства по вопросам повышения эффективности общественного производства, совершенствования планирования и управления народным хозяйством.

При работе над диссертацией использовалась специальная экономическая, статистическая и математическая литература, опубликованная в СССР и за рубежом.

В работе использованы элементы линейной алгебры, регрессионного анализа, теории линейных уравнений в конечных разностях, теории случайных процессов, теории вероятностей и математической статистики.

Основной вклад данной работы в исследуемую проблему заключается в применении нового подхода к прогнозированию коротких временных рядов в экономике* Осуществлена постановка задач, разработка экономико-математических моделей и методов их спецификации, учитывающих в комплексе основные особенности рассматриваемой проблемы и, в частности, позволяющих:

- специфицировать прогностические модели в рамках малоограниченных гипотез, отказавшись от вероятностных ограничений

на характер исходных данных и впервые рассматривая уровни временного ряда как, вообще говоря, неопределенные (ни полностью детерминированные, ни случайные) величины;

- совместно описывать в рамках общего класса моделей большинство практически важных в анализе экономических временных рядов функциональных и статистических зависимостей;

- осуществлять выбор адекватной модели внутри данного класса на основании информации, содержащейся в наблюдаемом ряду» отказавшись, в отличие от традиционного подхода, от применения тех вероятностных критериев и оценок, корректность которых не может быть достоверно установлена по имеющейся выборке;

- прогнозировать короткие временные ряды, поскольку разработанные статистические процедуры, в отличие от общепринятых, прямо не зависят от объема рассматриваемой выборки;

- находить оценки точности и неопределенности прогноза, учитывающие в комплексе последствия ошибок спецификации прогностической модели;

- определять для каждого конкретного периода упреждения свою модель, прогноз по которой на данный период будет наилучшим (в смысле оценки его точности).

Результаты настоящего исследования использованы при разработке проекта "Методики оперативного прогнозирования натуральных и сводннх показателей производства промышленной продукции (часть I)" / 15 /, одобренной комиссией Научно-методического Совета ЦСУ СССР, Кроме того, вычислительные алгоритмы и программы, разработанные автором и реализующие приводимые в диссертационной работе процедуры, используются в составе рабочего проекта задачи "Расчет

перспективного возможного вылова рыбы и нерыбных объектов лова океаническим добывающим флотом" подсистемы "Перспективное планирование" ОАСУ Минрыбхоза СССР,

Диссертация состоит (помимо введения) из четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения«

В первой главе рассматриваются некоторые общие вопросы моделирования экономических временных рядов. Различные методы описания динамики экономических показателей применительно к задачам краткосрочного прогнозирования анализируются в § 1.1. Здесь обсуждается и обосновывается статистический подход к оцениванию будущих значений того или иного показателя на основе анализа и прогноза отдельного временного ряда.

Общая структура закономерностей в экономических рядах и различные подходы к ее описанию исследуются в § 1.2. Анализируются основные недостатки, связанные с декомпозиционным представлением коротких временных рядов через непосредственно не наблюдаемые компоненты, а также условный характер разделения уровней ряда на детерминированную и случайную составляющие. В итоге делается вывод о целесообразности совместного описания как систематических, так и нерегулярных компонент в рамках общей статистической зависимости.

После обсуждения в § 1.3 основных особенностей различных этапов построения прогностических моделей, во второй главе (§ П.1, П. 2) подробно рассматривается первый этап - выбор адекватного класса моделей. В результате содержательного анализа динамики исследуемых процессов предлагается описывать короткие временные ряды в рамках линейных разностных уравнений с постоянными коэффициентами. Показывается, что класс разностных уравнений удовлетворяет основным требованиям, предъявляемым к искомому

)

классу, позволяя находить совместное представление большинства практически важных в экономическом анализе функциональных и статистических зависимостей на основании информации, содержащейся в наблюдаемом ряду.

Второй и третий этапы построения модели в рамках данного класса - выбор порядка и оценивание коэффициентов разностного уравнения - составляют область более непосредственного применения статистических методов. Решающее место на этой стадии принадлежит процедурам проверка гипотез об адекватности модели имеющимся данным.

Проблемы выбора обоснованного критерия адекватности обсуждаются в § П.З. Здесь исследуются, как получившие наибольшее распространение при анализе временных рядов, вероятностные процедуры, так и различные приближенные (эмпирические) методы спецификации прогностических моделей. На основании проведенного анализа делается вывод о недостаточной обоснованности и чрезмерной субъективности существующих зфитериев и оценок в условиях малого числа наблюдений, что, несомненно, препятствует их практическому применению.

Третья глава посвящена изложению нового подхода к построению прогностических моделей коротких временных рядов.

Центральная для всего подхода концепция псевдов