Шелобаев С.И., Шелобаева И.С

Ш 44

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПРОЦЕССОВ

Рекомендовано УМО по образованию в области финансов, учета и мировой экономики в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» и «Финансы и кредит»

Тула

УДК 338.27

ББК 65.053

Авторы:

д.э.н., проф. С.И. Шелобаев

к.э.н. И.С. Шелобаева

Рецензенты:

кафедра «Экономики и финансов» Тульского филиала Орловской академии государственной службы (зав. каф. д.т.н., проф. В.Н. Изотов);

д.э.н., проф. кафедры «Экономики, менеджмента и маркетинга» филиала Всероссийского заочного финансово-экономического института в г. Туле Ю.В. Шлыков

		Анализ и прогнозирование финансовых процессов: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» и «Финансы и кредит». – Тула: Левша, 2009. – 265 с.
	Ш 44

Дается системное представление о прогнозировании финансовых процессов в экономике. Детально рассмотрены вопросы разработки тренд-сезонных моделей. Материал каждой главы проиллюстрирован примерами и сопровождается подборкой задач для практических занятий.

Учебное пособие предназначено для студентов экономических вузов, преподавателей, специалистов аналитических служб предприятий и банков, занимающихся практической деятельностью, а также может быть использовано при написании курсовых и выпускных квалификационных работ с применением математического моделирования.

ISBN 978-5-88422-409-4 УДК 338.27

ББК 65.053

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие …………………………………………………………………………5

Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов ………………………………………………………….7

1.1. Экономико-математические методы и модели исследования экономических процессов …………………………………………………………………………….7

1.2. Разновидности экономико-математических моделей и методов ……………8

1.3. Программные средства анализа экономических данных ………………….12

1.4. Методика статистического анализа и прогнозирования данных…………..17

Глава 2. Исследование структуры временного ряда ……………………………21

2.1. Понятие временного ряда …………………………………………………….21

2.2. Структура временного ряда …………………………………………………..25

2.3. Оценивание однородности и направленности изменений финансовых процессов, представленными временными рядами ……………………………..27

2.4. Статистические показатели измерения динамики финансовых процессов..51

2.5. Показатели и критерии устойчивости и колеблемости развития финансовых процессов …………………………………………………………………………...54

Глава 3. Прогнозирование финансовых процессов с использованием кривых роста ………………………………………………………………………………...65

3.1. Основные этапы прогнозирования с использованием кривых роста ……...65

3.2. Характеристика кривых роста …………………………………………… ….66

3.3. Методы выбора кривых роста для выравнивания …………………….. …...73

3.4. Методы оценки параметров кривых роста …………………………………..79

Глава 4. Сезонные колебания в финансовых процессах ……………………. ….92

4.1. Исследование сезонных колебаний в финансовых процессах …………….92

4.2. Статистические критерии выявления сезонных колебаний ………………..98

4.3 Показатели измерения сезонности …………………………………………..108

4.4. Моделирование тренд-сезонных временных рядов ……………………….119

Глава 5. Адаптивные методы прогнозирования …………………………….….122

5.1. Сущность адаптивных методов ……………………………………………..122

5.2. Экспоненциальное сглаживание ……………………………………………124

5.3. Полиномиальные адаптивные модели ……………………………………...126

5.4. Адаптивные модели прогнозирования сезонных процессов ……………..133

5.5. Метод эволюции ………………………………………………………….….136

5.6. Модели авторегрессии и скользящего среднего …………………………..137

Глава 6. Оценка точности и адекватности модели …………………………….156

6.1. Оценка адекватности модели …………………………………………….…156

6.2. Оценка точности модели ……………………………………………………161

Глава 7. Применение регрессионных моделей для прогнозирования ………...168

7.1.Типы регрессионных моделей ……………………………………………….168

7.2. Определение зависимости между моделируемыми показателями и определяющими их факторами ………………………………………………….169

7.3. Оценка тесноты линейной и нелинейной связи ……………………..…….172

7.4. Линейная модель парной регрессии. Оценка значимости

параметров линейной регрессии ………………………………………………...184

7.5. Нелинейная регрессия ……………………………………………………….196

7.6. Модель множественной регрессии …………………………………………199

7.7. Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность ………………………………..…………………………202

7.8. Регрессионные модели с фиктивными переменными …………………….204

7.9. Прогнозирование в регрессионных моделях ……………………………....206

Глава 8. Построение доверительных интервалов прогнозов ………………….210

8.1. Анализ методов и критериев, используемых при построении доверительных интервалов ………………………………………………………………………..210

8.2. Доверительные интервалы при получении оценок по моделям регрессии213

8.3.Оценка доверительных интервалов в моделях экономического прогнозирования ……………………………………………………………….....219

Глава 9. Анализ и прогнозирование финансовых процессов на базе рассмотренных моделей ………………………………………………………….232

9.1. Алгоритм методики оценивания доверительных интервалов прогнозов

9.2. Практическая реализация методов прогнозирования ………………..……240

Список использованной литературы ………………………………………..…..258

Приложения …………………………………………………………….…………262

Предисловие

Исследование социально-экономических процессов и явлений в подавляющем большинстве случаев включает такой естественный и необходимый элемент, как экономико-математические методы и модели. Использование математики в экономике позволяет, во-первых, выделить и формально описать существенные экономические связи исследуемых объектов. Во-вторых, сформировать группу наиболее существенных эндогенных переменных, определяющих исследуемый объект. В третьих, оценить их взаимовлияние и возможные воздействие на них внешних факторов, использовать полученные результаты для прогнозирования и принятия решений.

В рыночной экономике прогнозирование является основой всей системы управления, развитая система альтернативных прогнозов позволяет избежать нежелательных негативных ситуаций. Потребность в перспективной оценке, например, хозяйствующего объекта, связана с тем, что руководителю важнее предотвратить возможный в перспективе неудачный исход, чем исправлять или компенсировать фактически полученный ущерб. В этой связи особо востребованными для практического использования оказались методы прогнозирования экономических показателей.

Экономическое прогнозирование характеризует будущее развитие, исходя из гипотезы, что основные тенденции, действующие факторы и зависимости прошлого и текущего периода сохранятся на период прогноза, либо можно предопределить и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспективе. Развитие прогнозируемых социально-экономических процессов в этом случае должно быть представлено в виде определенной траектории, то есть процессы в той или иной мере должны обладать инерционностью. Использование перечисленных предположений основано на специфике прогноза как одного из способов познания. Это объясняется тем, что при прогнозировании на первый план выдвигается исследование не того, что есть, а того, что будет, то есть необходимо смоделировать процесс и с помощью модели воспроизвести его характеристики в перспективе. В философии такой способ познания называют опережающим отражением. Оно возможно при выполнении следующих предпосылок:

- прогнозируемая система в своем развитии имеет определенные объективные черты, закономерности, проявляющиеся в повторяемости и устойчивости ряда связей и отношений;

- в развитии системы имеют место сходные, циклически повторяющиеся ситуации, которые позволяют накопить достаточно информации о познавательных сходных ситуациях и на этой основе создать условия для выработки запаздывающего отражения;

- запаздывающее отражение не приводит непосредственно к опережающему отражению, поскольку в развитии любой сложной системы не бывает точного повторения одних и тех же ситуаций и накопленная информация не может непосредственно использоваться для прогнозирования, необходимо наличие активного субъекта, который переработал бы информацию о развитии прогнозируемого объекта, окружающей его среды и в результате своей деятельности воспроизвел бы этот образ в прогнозируемом периоде.

Математические модели, используя апостериорную информацию, позволяют воспроизвести запаздывающее отражение, переводя его в опережающее отражение. Прогноз возможен только в случае осмысления и переработки информации, полученной с помощью моделей, активным субъектом –лицом принимающим решение (ЛПР).

Прогноз, полученный с использованием математической модели, может быть достоверен настолько, насколько использованная математическая модель соответствует самому социально-экономическому процессу. В экономическом прогнозировании роль неучтенных и случайных факторов достаточно велика, поэтому прогноз всегда носит в определенной мере вероятностный характер, и совпадение фактических данных будущего периода с данными, полученными при прогнозировании маловероятно. Это объясняется следующими причинами: во-первых, использованная для прогнозирования модель не является всеобъемливающей и единственной для описания исследуемого процесса, во-вторых, прогноз осуществляется с использованием ограниченной информационной базы, и случайные компоненты, присущие уровням исходных данных, влияют на результат прогноза, в-третьих, непредвиденные события в политической и экономической жизни общества могут изменить прогнозируемую тенденцию развития изучаемого процесса. Необходимо отметить, что прогноз без указания границ, задающих пределы отклонения фактических данных от прогнозируемых, не является прогнозом, так как не обладает никакой надежностью. В связи с этим, необходимо определять пределы возможного изменения прогнозируемого показателя, так как именно границы моделируемого интервала характеризуют амплитуду отклонений фактических данных от прогнозируемых. Накопленный опыт создания и использования экономико-математических методов для решения теоретических и практических задач, показал сложность и многообразие этого процесса.

В предлагаемой вниманию читателя книге изложены разновидности экономико-математических методов и моделей, применяемых для прогнозирования экономических показателей деятельности фирм с пояснением их на множестве практических примеров из сфер производства, коммерции, банковского бизнеса, управленческого учета и решаемых как вручную, так и с помощью программных средств ЭВМ.

Глава 1. Математические методы и модели как средства исследования экономических процессов

Дата добавления: 2014-10-22