ТЕМА 7.
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПРОВЕДЕННЯ
ЕКОНОМІКО- СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ.
1. Використання
програмних продуктів для проведення економіко-статистичного аналізу та
прогнозування.
1. Використання програмних продуктів для проведення економіко-статистичного
аналізу та прогнозування.
Під інформацією (від лат. informatio – викладення, роз’яснення)
звичайно розуміють обмін відомостями в системі моделювання, прогнозування і
планування економічних і соціальних відношень в суспільстві.
Предметами інформаційного забезпечення є основні джерела інформації, засоби їх одержання, шляхи і засоби організації інформаційних
масивів і потоків, введення
інформації і доступ до неї, інтеграція
інформації в банки даних і створення розподілених локальних інформаційних
джерел.
При використанні інформації в моделюванні і прогнозуванні
виділяють наступні основні етапи роботи з нею:
-
постановка задачі у формалізованому вигляді;
-
пошук інформації й встановлення основних її джерел;
-
аналіз інформації на основі її селекції і фільтрації;
-
групування, відбір і перевірка;
-
прогнозні, програмні і планові розрахунки;
-
побудова моделі;
-
підготовка прогнозних рішень.
Інформаційне забезпечення макроекономічного моделювання та
прогнозування і розробка програм економічного і соціального розвитку включає
три головні складові:
-
законодавча і нормативна інформація (науково-технічна,
організаційна, соціально-економічна);
-
інформація про внутрішнє середовище – стан і використання,
ресурсного і виробничого потенціалів країни;
-
інформація про зовнішнє економічне середовище, включаючи
інформацію про поведінку і оцінку переваг ринків ресурсів і продукції.
Відповідно до цього інформація поділяється на:
-
нормативно-довідкову і звітно-статистичну;
-
вхідну і вихідну;
-
внутрішню і зовнішню тощо.
До інформації ставляться наступні
головні вимоги:
- повнота і доступність;
- високі якісні властивості;
- точність і достовірність.
Разом із тим і сам процес моделювання і прогнозування може стати
найважливішим джерелом інформації для програмних і планових рішень. Такою
інформацією можуть бути кількісні моделі і прогнози щодо факторів виробництва,
демографічної, екологічної, торгово-конъюнктурної,
воєнно-політичної та інших ситуацій.
Методи прогнозування, які використовуються в
економіко-статистичному аналізі, мають свої переваги та недоліки і, відповідно,
певну сферу застосування (таблиця 7.1).
Таблиця 7.1
Характеристика
методів прогнозування
Різновиди групових методів |
Економічна сутність |
Сфера використання |
1 |
2 |
3 |
1. Група методів опрацювання статистичної інформації |
||
Проста екстраполяція |
Перенесення визначених залежностей
досліджуваних показників
на перспективу |
Розробка короткострокових
прогнозів за умови, що у прогнозованому періоді не відбудеться кардинальних змін |
Метод найменших квадратів |
Встановлення емпіричних залежностей між досліджуваними показниками та перенесення їх на перспективу |
Розробка короткострокових
прогнозів |
Метод плавних середніх;
метод експотенціального вирівнювання |
Встановлення емпіричних залежностей досліджуваних показників від часового фактора |
Розробка короткострокових
і середньострокових прогнозів
з урахуванням змін, що відбулися в ретроспективному
періоді |
Визначення кількісних залежностей
між головним критерієм та показниками, що впливають на його величину |
Результати двофакторного або багатофакторного аналізу переносяться на прогнозний період. Розробка короткострокових і середньострокових прогнозів |
|
2. Група методів прогнозування, побудована на економіко-математичних моделях |
||
Врахування характеру відображення співвідношень
між зовнішніми умовами і внутрішніми
параметрами досліджуваних явищ |
Розробка середньотермінових
прогнозів. Прогнози мають імовірнісний характер, відповідають типові змінних, закладених у моделях |
|
Оптимізаційні моделі |
Визначення максимальної або мінімальної величини прогнозного показника
при заданих обмежених складових |
Програмно-цільові прогнози |
3. Група методів прогнозування, побудована на основі використання експертних оцінок |
||
Індивідуальні експертні оцінки (інтерв'ю, аналітичні узагальнення, соціологічні опитування) |
З’ясування думки окремих респондентів стосовно зміни виділених показників або економічних явищ у перспективі |
Суб’єктивні методи прогнозування. Доцільно використовувати за відсутності об’єктивніших джерел інформації |
Колективні експертні оцінки (метод мозкової атаки, метод комісій, метод Дельфі, матричний метод та інші) |
Проведення
соціологічних досліджень на базі анкетування, опитування певних груп
населення або фахівців стосовно перспектив розвитку досліджуваних явищ та
опрацювання анкетних даних на основі певних математичних формул, які дають
змогу визначити достовірність прогнозів, з’ясувати пріоритетність факторів,
що впливатимуть на розвиток подій у перспективі |
Суб’єктивність
методів дещо знижується внаслідок узагальнення думок великої кількості
респондентів. Рекомендується використовувати при розробці
середньострокових і довгострокових
прогнозів |
4. Комплексні методи прогнозування |
||
Поєднання методів прогнозування, побудованих на основі використання статистичного опрацювання інформації, експертних оцінок тощо |
Одночасне використання різних методів прогнозування дає змогу підвищити достовірність результатів дослідження, але збільшує витрати на їх здійснення |
Для підвищення достовірності
прогнозних показників. Пропонується використовувати
для прогнозування важливих
показників за наявності коштів, необхідних для дослідження |
На практиці при визначенні прогнозних величин
часто використовують комплексні
методи або сукупність методів перелічених груп. Це дає змогу
підвищити достовірність прогнозів та повністю або частково уникнути
недоліків, притаманних
кожному з методів окремо.
Щоб розв’язати проблеми, наявні в економічній діяльності,
важливо не лише розробити прогнози, а й використати їх у системі управління
економічними процесами.
У наш час розроблені спеціалізовані програмні пакети, призначені
як для обробки інформації, формування інформаційної бази, так і моделювання і
прогнозування.
2. Характеристики спеціалізованих програмних пакетів для обробки
інформації, формування інформаційної бази, моделювання і прогнозування.
Розглянемо
можливості таких розповсюджених інформаційних систем економіко-статистичного
аналізу, як «Пакет аналізу» програми Excel,
пакет прикладних програм «STATISTICA», Пакет
RATS, Пакет S-PLUS, Пакет Mathcad PLUS, програмна
платформа IBM SPSS Statistics,
EViews, пакет GEMPACK.
Програма Excel – це не просто табличний
редактор, але ще й потужний інструмент для різних математичних і статистичних
обчислень. У додатку є величезна кількість функцій, призначених для цих
завдань. Правда, не всі ці можливості за замовчуванням активовані. Саме до таких
прихованих функцій відноситься набір інструментів «Аналіз даних». Детальніше про цю програму та її можливості
викладено в окремій темі.
Пакет прикладних
програм STATISTICA є інтегрованою системою, що включає такі основні компоненти:
- електронні таблиці для вводу вхідних даних, а також спеціальні
таблиці для виводу результатів;
- потужні графічні засоби візуалізації даних та результатів;
- набори спеціалізованих статистичних модулів, які складаються з логічно пов’язаних між собою процедур;
- засоби підготовки звітів.
Детальніше про цей інструмент
викладено в окремій темі.
Пакет RATS (Regression Analysis of Time Series) є швидким,
ефективним і потужним засобом для аналізу часових рядів. При виконанні програми
в інтерактивному режимі можна швидко експериментувати з різними моделями або
процедурами без повторення щоразу попередніх кроків. Пакет дозволяє оцінювати
параметри економетричних рівнянь такими методами і
можливостями:
-
множинна регресія;
-
регресія з урахуванням авторегресійних
помилок;
-
регресія з корекцією гетероскедастичності;
-
трикроковий метод найменших квадратів;
-
нелінійний метод найменших квадратів;
-
двокроковий метод найменших квадратів для лінійних, нелінійних і автокореляційних моделей;
-
метод найбільшої вірогідності, що підтримує широке коло задач і
включає також і моделі ARCH;
-
моделі GARCH і споріднені моделі;
-
оцінювання параметрів нелінійних систем рівнянь;
-
узагальнений метод моментів;
-
логіт і пробіт моделі.
Пакет S-PLUS працює під операційною
системою UNIX. Можливості регресії:
-
метод найменших квадратів для лінійних моделей;
-
метод найменших квадратів для нелінійних моделей;
-
покрокова регресія;
-
узагальнені лінійні моделі;
-
узагальнені адитивні моделі (GАМ);
-
АСЕ і AVAS регресійні моделі.
Можливості аналізу часових рядів:
-
автокореляція;
-
авторегресійні моделі;
-
ARIMA-моделі;
-
лінійний фільтр;
-
комплексна демодуляція;
-
спектральний аналіз;
-
перетворення Фур’є;
-
згладжування.
Пакет Mathcad PLUS
працює з Windows або Macintosh та містить наступні вбудовані функції для
кількісних обчислень:
-
оператори для маніпулювання числами, векторами, матрицями – з
реальними і уявними елементами;
-
знаходження коренів поліномів;
-
розв’язування систем рівнянь;
-
обчислення похідних, інтегралів, сум і добутків;
-
тригонометричні, гіперболічні, експоненціальні функції;
-
функції Бесселя;
-
одновимірне і двовимірне швидке перетворення Фур’є.
Програмна платформа IBM SPSS Statistics
від компанії IBM – це аналітичне програмне забезпечення, яке дозволяє проводити
просунутий статистичний аналіз ділових даних, охоплюючи вирішення всіх завдань
від планування та збору даних до безпосереднього аналізу та побудови
бізнес-звітності.
IBM SPSS Statistics призначена для
статистичного аналізу даних і дозволяє отримувати корисну інформацію з досліджуваних
даних. Програмне забезпечення IBM SPSS Statistics
використовується багатьма компаніями, дослідницькими центрами та незалежними
аналітичними агентствами для вирішення специфічних власних специфічних
бізнес-завдань, забезпечуючи вироблення якісних рішень.
Просунуті статистичні процедури та візуалізація в системі IBM
SPSS Statistics забезпечують надійну, зручну та
інтегровану платформу для розуміння предметних даних та вирішення складних
бізнес- та дослідницьких завдань, забезпечуючи загалом збільшення доходів,
перевагу над конкурентами, проведення досліджень та прийняття якісних рішень на
базі фактичних даних. Програмне забезпечення підтримує такі методи статистичних
досліджень: регресійний аналіз, дерева рішень, прогнозування, нейронні мережі,
категоризація, комбінаційний аналіз, складні вибірки та інші.
Серед важливих особливостей інформаційно-аналітичної системи
SPSS Statistics можна назвати:
-
система забезпечує індивідуальне налаштування функцій та
інтерфейсів для різних рівнів кваліфікації та функціональних обов’язків;
-
SPSS Statistics охоплює всі основні
частини комплексного аналітичного процесу - від підготовки даних та управління
ними до аналізу та звітності;
-
надає готові до використання шаблони графіків та звітів,
дозволяючи легко переводити отримані результати у презентабельний та зрозумілий
вигляд для інших зацікавлених осіб.
Програма SPSS Statistics має такі
переваги:
-
забезпечує швидке розуміння великих та складних наборів даних за
допомогою сучасних статистичних процедур, які допомагають забезпечити високу
точність та якість прийняття рішень;
-
дозволяє використовувати програмні розширення мовами
програмування Python і R для інтеграції з програмним
забезпеченням з відкритим вихідним кодом;
-
полегшує вибір та керування програмним забезпеченням, надаючи
гнучкі варіанти розгортання.
Функції IBM SPSS Statistics:
-
Звітність та аналітика.
-
Імпорт/експорт даних.
-
Статистичний аналіз.
-
Прогнозування та передбачувана аналітика.
-
Інтерактивна аналітична обробка (OLAP).
-
Конектори для джерел даних.
-
Індикація трендів та проблем.
-
Інтелектуальний аналіз даних (ІАД).
-
Візуалізація даних.
-
Аналіз великих даних.
Наявна безкоштовна пробна версія програми, яка надає доступ до всього набору функцій протягом 30 днів. Також
доступна академічна версія для студентів і викладачів.
Пакет EViews (Econmetric Views)
містить різноманітні засоби для побудови регресійних моделей і прогнозування у
середовищі Windows або Macintosh. Графічні засоби дозволяють досліджувати
властивості даних і результати прогнозів і створювати графіки, які можна
переносити в інші документи.
EViews – це програма,
яка надає інструменти для аналізу даних, регресії та прогнозування.
Стандартна версія EViews 13 пропонує академічним дослідникам, корпораціям, державним
установам та студентам доступ до потужних інструментів статистики,
прогнозування та моделювання через інноваційний, простий у використанні
інтерфейс.
Поєднання потужності та простоти використання
робить EViews ідеальним пакетом для тих, хто працює з
тимчасовими рядами, поперечними або поздовжніми даними. За допомогою EViews ви можете швидко та ефективно керувати своїми даними, виконувати економетричний та статистичний аналіз, генерувати прогнози або моделювати моделі, а також створювати високоякісні графіки та таблиці
для публікації чи включення до інших програм.
Маючи інноваційний графічний
об’єктно-орієнтований інтерфейс користувача та складний механізм аналізу, EViews поєднує в собі найкраще з сучасних програмних
технологій з необхідними функціями.
Корпоративна версія EViews Enterprise пропонує всі функції стандартної версії EViews 12, але також забезпечує гнучкість прямого підключення до різних джерел даних.
В університетській версії EViews University Edition використовуються ті ж потужні економетричні та аналітичні методи, що і в корпоративній версії. EViews University Edition – це повнофункціональна версія EViews, яка розроблена для навчальної програми в університетах та враховує потреби сучасних студентів. EViews University Edition – це сучасний пакет для економетрики, статистики та прогнозування, що пропонує потужні аналітичні інструменти в гнучкому, простому у використанні інтерфейсі
Безкоштовна версія EViews 12 Student Lite також доступна для
студентів, але з деякими обмеженнями на використання. Призначена для
використання в навчальних цілях в сфері економетричного
аналізу, прогнозування і статистики.
Пакет GEMPACK (General Equalibrium Modeling
PACKage) призначений
для моделювання загальної і
часткової рівноваги економічних систем. Він може моделювати різноманітні економічні процеси завдяки потужним засобам для рішення моделей великої розмірності.