Prognozowanie procesów gospodarczych –wykład – –ćwiczenia...

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Katedra Ekonometrii i Informatyki

http://keii.ue.wroc.pl

Prognozowanie procesów gospodarczych

– wykład –

– ćwiczenia –

– laboratorium –

prowadzący: dr inż. Tomasz Bartłomowicz

konsultacje: piątek 9.30-11.00; B11,B26

[email protected]

LiteraturaUniwersytet

Ekonomicznywe Wrocławiu

1) Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa 1997.

2) Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze: metody i zastosowania, PWN, Warszawa 2005.

3) Dittmann P., Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie, AE we Wrocławiu,

Wrocław 1997.

4) Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Oficyna

Ekonomiczna, Kraków 2003.

5) Dittmann P., Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Oficyna a Wolters Kluwer

Business, Kraków 2009.

6) Filasiewicz A., Prognoza, program, plan, Wiedza Powszechna, Warszawa 1977.

7) Kolenda K., Kolenda M., Analiza i prognozowanie szeregów czasowych: program

komputerowy, Placet, Warszawa 1999.

8) Nowak E (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody, modele, zastosowania, przykłady,

Placet, Warszawa 1998.

9) Pawłowski Z., Prognozy ekonometryczne, PWN, Warszawa 1973.

10) Radzikowska B. (red.), Metody prognozowania. Zbiór zadań, AE we Wrocławiu, Wrocław

1999.

11) Secomski K., Prognostyka, Wiedza Powszechna, Warszawa 1971.

12) Siedlecka U., Prognozowanie ostrzegawcze w gospodarce, PWE, Warszawa 1996.

13) Zeliaś A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa 1997.

14) Zeliaś, A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne, PWN, Warszawa 2003.

Klasyfikacja metod prognozowaniaUniwersytet


Metody prognozowania

1. Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych

1.1. Metody naiwne

1.2. Metody średnich ruchomych

1.2.1. Średnia ruchoma prosta

1.2.2. Średnia ruchoma ważona

1.3. Wygładzanie wykładnicze

1.3.1. Model prosty wygładzania wykładniczego

1.3.2. Liniowy model Holta

1.4. Modele tendencji rozwojowej

1.4.1. Modele analityczne (klasyczne)

1.4.2. Modele adaptacyjne

1.5. Modele składowej periodycznej

1.5.1. Metoda wskaźników

1.5.2. Analiza harmoniczna

2. Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego

2.1. Jednorównaniowe modele ekonometryczne

2.2. Wielorównaniowe modele ekonometryczne

3. Metody analogowe

4. Metody heurystyczne

5. Scenariusze

Klasyfikacja metod prognozowania z uwagi na siłę ekstrapolacji przeszłości w przyszłość

1. Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych – najliczniejsza grupa metod, najsilniej

ekstrapolująca przeszłość w przyszłość, najbardziej rozpowszechniona, skupiająca metody

najprostsze

2. Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego – grupa metod wykorzystująca do

prognozowania modele ekonometryczne, gdzie w „ekonometryczny” sposób na potrzeby

prognozowania przyszłości przetwarza się informacje o przeszłości

3. Metody analogowe – grupa metod opisująca przeszłość na podstawie badania prawidłowości

występujących w zjawiskach podobnych (analogowych) zachodzących w przeszłości; metody

te nie ekstrapolują własnej historii, lecz „cudzą”

4. Metody heurystyczne – grupa metod opisująca przyszłość zjawiska na podstawie opinii

ekspertów, gdzie sądy (opinie-prognozy) bazują na wiedzy lub doświadczeniu, a także intuicji;

wykorzystywane gdy nie można skorzystać z wcześniejszych metod

5. Scenariusze – metody stosowane w ostateczności, w sytuacji bardzo słabego rozpoznania

prognozowanego zjawiska, polegają na budowaniu wielu różnych wersji (scenariuszy)

prognozowanej przyszłości

Klasyfikacja metod prognozowania – inny punkt widzeniaUniwersytet


Prognozowanie w oparciu o szeregi czasowe wykorzystuje dane o dotychczasowym

kształtowaniu się zmiennej prognozowanej. W modelach tych przeszłe wartości zmiennej

prognozowanej reprezentują wszystkie czynniki wpływające na zmienne (stąd miano tzw.

metod bezpośrednich).

W prognozowaniu na podstawie szeregów czasowych otrzymuje się prognozę na podstawie

wykrytych, występujących w przeszłości prawidłowości, bez ukazywania przyczyn ich

powstania. Metody te są uprawnionym sposobem prognozowania zjawisk gdy wykryta

prawidłowość jest niezmienna lub prawie niezmienna w czasie (występuje inercja zjawiska).

Metody prognozowania szeregów czasowych – rodzaje metodUniwersytet


Najpopularniejsze metody prognozowania w oparciu o szeregi czasowe:

• metody naiwne,

• metody średnich ruchomych (np. średnia ruchoma prosta, średnia ruchoma ważona),

• metody wygładzania wykładniczego (np. prosty model wygładzania wykładniczego),

• metody tendencji rozwojowej (np. model trendu liniowego, model trendu logarytmicznego),

• metody adaptacyjne (np. model trendu pełzającego, model liniowy Holta),

• metody składowej periodycznej (np. metoda wskaźników, model Wintersa),

• metody autoregresyjne (np. ARMA, ARIMA).

Metody prognozowania szeregów czasowych - identyfikacja

składowych szeregu czasowego Uniwersytet


Przykładowy szereg czasowy

yt

czas

yt

czas

Wahania

cykliczne

Trend

Wahania

sezonowe

Stały (średni)

poziom

Wahania

przypadkowe

Rys. 5. Przykład szeregu czasowego oraz jego możliwe składowe

Składowe szeregu czasowego

Metody prognozowania szeregów czasowych - modele addytywne

i multyplikatywne Uniwersytet


Rys. 6. Modele szeregów czasowych

Modele szeregów

czasowych

Modele multyplikatywneModele

addytywne

tt thtgtfy )()()( tt thtgtfy )()()(

(...) zakładają, że obserwowane wartości

zmiennej prognozowanej są sumą

(wszystkich lub niektórych) składowych

szeregu czasowego. Jeśli jedyną zmienną

objaśniającą jest zmienna czasowa, to

postać modelu jest następująca:

(...) przyjmują, że obserwowane wartości

zmiennej prognozowanej są iloczynem

składowych szeregu czasowego. Jeśli jedyną

zmienną objaśniającą jest

zmienna czasowa, to postać modelu

jest następującą:

Istotą prognozowania przyczynowo-skutkowego jest określenie modelu wyjaśniającego

mechanizm zmian zmiennych objaśnianych (prognozowanych) przez zmiany zmiennych

objaśniających. Odpowiada to istnieniu szeregu przyczyn dających określony skutek, co w

sposób uproszczony opisuje model ekonometryczny.

Prognozowanie wykorzystujące modele przyczynowo-skutkowe ma charakter pośredni, co

oznacza, że najpierw wyznacza się przyszłe wartości zmiennych objaśniających, po czym

wyznacza się prognozę zmiennej objaśnianej.

Metody prognozowania bazujące na modelach ekonometrycznych stosuje się głównie gdy istnieje

potrzeba zaznajomienia się z mechanizmem rozwojowym zjawiska. Stosowanie tej grupy

metod, z uwagi na wyznaczanie prognozy poprzez ekstrapolację wykrytych związków,

wymaga zapewnienia ciągłości prawidłowości zjawiska z przeszłości w prognozowanym

okresie.

Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego – istota i rodzaje metodUniwersytet


Główny podział metod prognozowania przyczynowo-skutkowego:

• metody prognozowania w oparciu o jednorównaniowe modele ekonometryczne,

• metody prognozowania w oparciu o wielorównaniowe modele ekonometryczne.

Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego - założenia prognostyczneUniwersytet


Podstawowe postulaty predykcji

1) Każda prognoza powinna być wyznaczona wraz z odpowiednim miernikiem rzędu jej

dokładności.

2) Przy wyborze sposobu budowania prognozy należy dążyć do możliwie wysokiej efektywności

predykcji, tym samym do zadowalającej wartości wybranego miernika oceny dokładności

prognozy.

Klasyczne założenia teorii predykcji

(warunki konieczne)

1) Znany jest „dobry model” wyjaśniający kształtowanie się zmiennej, dla której należy zbudować

prognozę.

2) Struktura opisywanych przez dany model zjawisk ekonomicznych jest stabilna w czasie.

3) Rozkład składnika losowego jest stabilny w czasie.

4) Znane są dla okresu prognozowanego wartości zmiennych objaśniających występujących w

modelu służącym za podstawę wnioskowania w przyszłość.

5) Dopuszczalna jest ekstrapolacja modelu poza zaobserwowany w próbie obszar zmienności

zmiennych objaśniających.

Model ekonometryczny (model regresji) jest konstrukcją formalną, przedstawiającą za pomocą

równania (równań) zależności między zmienną objaśnianą (zmiennymi objaśnianymi), która

charakteryzuje prognozowane zjawisko, a zmiennymi objaśniającymi opisującymi inne

zjawiska. Model umożliwia zarówno ocenę wpływu zmiennych objaśniających na zmienną

objaśnianą, jak i sformułowanie prognozy (prognoz). Jeśli model ekonometryczny

wykorzystywany jest do prognozowania, to zmienna objaśniana odgrywa jednocześnie rolę

zmiennej prognozowanej.

W sytuacji gdy między zmienną objaśnianą, a zmiennymi objaśniającymi zachodzi związek

przyczynowo-skutkowy, model przybiera postać tzw. modelu przyczynowo-skutkowego.

W sytuacji gdy związek ten nie ma charakteru przyczynowo-skutkowego, lecz cechuje go

współwystępowanie w czasie lub przestrzeni (zmienne objaśniające są jedynie silnie

skorelowane ze zmienną objaśnianą), model przybiera postać tzw. modelu

symptomatycznego. Modele symptomatyczne mają głównie wartość prognostyczną.

Budowa modelu ekonometrycznego przebiega (zwykle) według następującego porządku:

1) specyfikacja zmiennych i wybór zmiennych objaśniających,

2) wybór postaci analitycznej modelu,

3) estymacja parametrów modelu,

4) weryfikacja modelu,

5) zastosowanie modelu (konstruowanie prognozy).

Metody prognozowania przyczynowo-skutkowego – budowa modeluUniwersytet


Prognozowanie analogowe polega na przewidywaniu przyszłości określonej zmiennej przez

wykorzystanie informacji o innych zmiennych, których zmiany w czasie są podobne,

jakkolwiek nierównoczesne.

Metody prognozowania – metody analogoweUniwersytet


Rys. 7. Rodzaje metod analogowych

Metoda

analogii

biologicznych

Metoda analogii

przestrzenno-

czasowych

Metody

analogowe

Metoda

analogii

przestrzennych

Metoda

analogii

historycznych

prognozy jakościowe prognozy ilościowe

Metody prognozowania – metody analogoweUniwersytet


Główne rodzaje metod analogowych:

metody analogii biologicznych – polega na przenoszeniu budowy i funkcjonowaniu organizmów

żywych na inne obiekty. Przykłady: konstrukcja maszyn na wzór budowy ciała zwierząt,

wytwarzanie lekarstw mających niektóre właściwości roślin;

metody analogii przestrzennych – polega na przewidywaniu zajścia określonego zdarzenia na

podstawie informacji o wystąpieniu takiego zdarzenia gdzie indziej. Przykład: pojawienie się

kart kredytowych w jednym kraju pozwala przypuszczać, że potrzeba posiadania kart wystąpi

także w innych krajach;

metody analogii historycznych – polega na przenoszeniu prawidłowości zmian w czasie jednych

zjawisk na inne zjawiska zachodzące w tym samym obiekcie. Przykład: rozwój radiofonii

(mierzony liczbą posiadaczy odbiorników) może być podstawą przewidywań rozwoju telewizji;

metody analogii przestrzenno-czasowych – polega na przenoszeniu z jednych obiektów do innych

prawidłowości zmian zjawisk w czasie. Przykład: tendencja do wzrostu częstotliwości

korzystania z komputerów osobistych istniejąca w krajach zaawansowanych cywilizacyjnie

wystąpi w krajach opóźnionych.

Prognozowanie heurystyczne (intuicyjne) to przewidywanie nowych obrazów rzeczywistości

niekoniecznie dających się opisać za pomocą analizy przeszłości. Istotą metod

heurystycznych jest dochodzenie do nowych rozwiązań przez sformułowanie hipotezy, co

jest przeciwstawne czynnościom uzasadniającym. Podstawą metod heurystycznych są

opinie ekspertów oparte na ich wiedzy, intuicji i doświadczeniu.

Metody heurystyczneUniwersytet


Rys. 8. Wybrane metody heurystyczne

burza

mózgów

testy

rynkowe, itd.

Metody

heurystyczne

metoda

delficka…

Metody prognozowania – metody heurystyczneUniwersytet


Podstawowe metody heurystyczne:

Burza mózgów – metoda oparta jest na dwóch podstawowych wymaganiach metodycznych: po

pierwsze nie krytykować, po drugie stymulować jak największą liczbę pomysłów. Burza

mózgów jest sposobem na znalezienie rozwiązań w krótkim czasie. Konstruowanie prognozy

polega na (kilkukrotnym) ankietowaniu grupy ekspertów nt. prognozowanego zjawiska. Jeżeli

eksperci są zgodni w swoich opiniach, za prognozę przyjmuje się wartość (opinię) najczęstszą

(modalną) lub średnią. Ocenę dopuszczalności przeprowadza się na podstawie błędów

ex post wcześniejszych prognoz lub na podstawie ocen ekspertów. W sytuacji braku zgodności

ekspertów, przygotowuje się następną ankietę i przeprowadza wraz z prezentacja wyników

poprzedniej ankiety. Postępuje się tak do momentu uzyskania wystarczającej zgodności;

Metoda delficka – korzysta się z niej przy prognozowaniu zjawisk nowych, dla których liczba

informacji o przeszłości jest niewielka. Metoda ta polega na badaniu opinii niezależnych i

kompetentnych ekspertów na określony temat. Zwykle opinie dotyczą prawdopodobieństwa

lub czasu zajścia przyszłych zdarzeń. Proces prognozowania polega m.in. na ankietowaniu

(w tym ankietowaniu próbnym) maksymalnie 25 pytaniami. Konstruowanie prognozy

następuje w sytuacji uzyskania zgodnych wyników (podobnie jak w burzy mózgów) lecz

odpowiedzi ekspertów odnoszą się do każdego z pytań z osobna. Bardziej szczegółowe jest

opracowywanie wyników (ocena zgodności ekspertów realizowana jest metodami

statystycznymi).

Metody prognozowania – metody heurystyczneUniwersytet


Podstawowe metody heurystyczne:

Metoda wpływów krzyżowych (wzajemnych oddziaływań) – metoda najbardziej złożona wśród

metod heurystycznych, pozwala ocenić przeciętne prawdopodobieństwo zajścia oraz termin

realizacji każdego ze zdarzeń w zbiorze zdarzeń współzależnych z uwzględnieniem różnych

możliwych kolejności zdarzeń i prawdopodobieństwa ich występowania bądź niewystępowania.

Celem metody jest określenie prawdopodobieństw końcowych poszczególnych zdarzeń na

poziomie prawdopodobieństw przeciętnych, uwzględniając skumulowany wpływ wszystkich

innych zdarzeń. Badając wzajemne oddziaływania uwzględnia się; kierunek oddziaływań, ich

intensywność oraz czas, po upływie którego ujawni się wpływ rozważanego zdarzenia na

zdarzenie współzależne. Metoda występuje często w połączeniu z metodą delficką.

Testy rynkowe – polegają na wprowadzeniu produktu na ściśle geograficznie określony rynek i na

pomiarze wielkości sprzedaży. Na podstawie rzeczywistej wielkości sprzedaży produktu na

rynku i przy przyjęciu założenia, że strategia marketingowa przedsiębiorstwa oraz

oddziaływanie czynników jego otoczenia marketingowego będą na rynku docelowym takie

same jak na rynku testowania, konstruuje się prognozę w odniesieniu do całego rynku, na

którym produkt będzie sprzedawany.

Metody prognozowania – scenariuszeUniwersytet


Scenariusz (jako metoda przedstawiania przyszłości) polega na opisie zdarzeń i wskazaniu ich

logicznego i spójnego następstwa w celu ustalenia, w jaki sposób, krok po kroku rozwijać się

będzie obiekt (system).

czas

x

x

x

x

scenariusz

ekstremalny

scenariusz

ekstremalny

obrazy

możliwej

przyszłości

teraźniejszość przyszłość

wydarzenie

zakłócające

wprowadzenie środków

zaradczych

Metody prognozowania – scenariuszeUniwersytet


W metodzie scenariuszy przyjmuje się pewien punkt wyjścia, którym zazwyczaj jest stan obecny

prognozowanego obiektu, a następnie analizuje te możliwe zdarzenia, które mogą stanowić

punkt wyjścia do przyszłego ciągu zdarzeń. Tym samym, scenariusz jest układem zdarzeń

powiązanych w logiczną, na ogół chronologiczną sekwencję. Rozpatruje się te zdarzenia, które

mogą wystąpić i które:

- są istotne dla prognozowanego obiektu,

- odnoszą się do określonego czasu,

- są ze sobą powiązane za pomocą różnego rodzaju relacji (formalno-prawnych, przyczynowo-

skutkowych, czasowego następstwa, prawdopodobieństwa warunkowego).

Metoda scenariuszy nadaje się do rozważania związków pomiędzy zdarzeniami, oddziaływania

miedzy obiektem a otoczeniem oraz do równoczesnego ujmowania różnych punktów widzenia

danej sytuacji.

Każdy scenariusz zawiera informacje dwojakiego rodzaju:

- określa, jakie (hipotetyczne) sytuacje mogą wystąpić krok po kroku,

- pokazuje, jakie istnieją warianty dla każdego zdarzenia, które mogą zapobiec, odwrócić lub

ułatwić jego wystąpienie.

Scenariusz może mieć charakter badawczy (tworzony metodą pisania „do przodu”) lub

antycypacyjny (tworzony metodą pisania „do tyłu”). Ponadto scenariusz może być opisowy

lub normatywny.

Pytania?

Uniwersytet


Prognozowanie procesów gospodarczych –wykład – –ćwiczenia...

Documents

Transcript of Prognozowanie procesów gospodarczych –wykład – –ćwiczenia...