Автор: Пользователь скрыл имя, 02 Ноября 2012 в 18:14, курсовая работа
Сучасне суспільство рухеється на шляху переходу до ринкової економіки. Цей процес займає тривалий період і буде проходити з багатьма протидіями, ускладненнями та успіхами. Тому в складній, суперечливій економічній ситуації необхідно виявлення намічених тенденцій, що визначають майбутнє народного господарства, а також складання прогнозу на перспективу, Який є невід'ємною складовою частиною планування в економіці з метою забезпечення стійкості обсягів виробництва продукції та ефективності виробництва в цілому.
Вступ
Розділ 1. Основні методи статистичного прогнозування
1.1. Прогноз як наукове явище
1.2. Класифікації прогнозів
Розділ 2. Методика авторегресійного прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за трендом і коливанням
2.1. Методи вивчення тренда динамічного ряду
2.2. Аналіз коливання рівнів динамічного ряду
2.3. Прогнозування на основі динамічних рядів
Висновки
Список використаної літератури
При цьому випробувана методика знаходиться в нерівних погіршення умов, бо, чим коротше вихідний динамічний ряд, тим важче вірно визначити форму і параметри тренда і коливання.
Висновки
Таким чином, статистичний прогноз - це імовірнісна оцінка можливостей розвитку того чи іншого об'єкта (процесу) і величини його ознак в майбутньому, отримана на основі статистичної закономірності, виявленої за даними минулого періоду. Він призначений або для планування управління об'єкта, або для вироблення стратегії поведінки суб'єкта, якщо об'єкт не управляємо. Статистичний прогноз передбачає не тільки правильне якісне передбачення, а й досить точне кількісне вимір ймовірних можливостей очікуваних значень ознак. Для даної мети необхідно, щоб прогностична модель мала достатню точність або допустимо малу помилку прогнозу. Помилка статистичного прогнозу буде тим менше, чим менше термін попередження - часовий проміжок від бази прогнозу до прогнозованого періоду, і чим довше база прогнозу - минулий період, однорідний по закономірностям розвитку, на основі інформації за який побудована прогностична модель. Для визначення строку попередження використовують чисто емпіричне правило: в більшості випадків термін попередження не повинен перевищувати третій частині довжини бази прогнозу. Помилка прогнозу пов'язана прямою залежністю з колеблемость. Тому сила коливань повинна враховуватися при виборі співвідношення між довжиною бази прогнозу і терміном попередження. Чим сильніше коливання, тим більшим має бути це співвідношення. Область застосування методу прогнозування не основі тренду і коливання дуже широка, що випливає з великого значення вивчення трендів і коливання в соціально-економічних науках, а так само в процесі практичного планування та управління виробництвом. Прогнозування врожайності на основі трендової моделі, а значить і обсягу продукції рослинництва, так як серед факторів, що впливають на врожайність, значну роль відіграють метеорологічні явища, які в даний час наука не в змозі прогнозувати навіть на рік в перед, а трендова модель та вимірювання колеблемости дозволяють розраховувати ймовірні межі прогнозованої врожайності на кілька років вперед.
Список використаної літератури
Информация о работе Авторегресія як модель прогнозування врожайності сільськогосподарських культур