Материал: Макроэкономическое планирование и прогнозирование. методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплинам. Шибаева М.А., Уварова С.С

Синтаксис: РОСТ(известные значения у; известные значения х;новые значения х; конст). «Известные значения у» - это множество значений у, которые уже известны для соотношения ̃ . «Известные значения х» - это необязательное множество значений х, которые уже известны для соотношения ̃ .

Если «известные значения х» опущены, то предполагается, что это массив { 1 ;2;3; ... } такого же размера как и «известные значения у».

«Новые значения х» - это новые значения х, для которых РОСТ возвращает соответствующие значения у. «Конст» - это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 1.

Если конст имеет значение ИСТИНА или опущено, то b вычисляется обычным образом: Если конст имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равном 1, а значения m подбираются так, чтобы Ух =mx .

Замечания: если какие-либо числа в массиве «известные значения у» равны О или отрицательны, то функция РОСТ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!; при вводе константы массива для аргумента, такого как «известные значения х», следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк.

Рассмотрим пример построения прогноза значений валового внутреннего продукта РФ. В этом примере используются те же данные, что и в примере для функции «Тенденция». Диалоговое окно функции «Рост» выглядит следующим образом (рис.8).

Рис. 8. Параметры диалогового окна функции «Рост»

11

Рис. 9. Результаты прогнозирования объема ВВП с использованием экспоненциальной линии тренда (функции «Рост»)

Следует отметить, что значение у, предсказанное с помощью уравнения регрессии, может быть недостоверным, если оно находится вне диапазона значений у, которые использовались для определения уравнения.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов. Представим, что составляется прогноз определенной экономической величины на следующий месяц. Тогда:

где + 1- прогноз на месяц 1 + 1;

-значение исследуемой величины в месяце (фактические данные);

-прогноз на месяц 1;

а- специальный коэффициент, определяемый статистическим путем. Рассмотрим прогнозирование объемов инвестиций в основной капитал в

РФ методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере. Задание по вариантам в табл. П.3 и рис. П. приложения.

Для прогнозирования методом экспоненциального сглаживания используется функция «Экспоненциальное сглаживание» пункта меню «Сервис», «Анализ данных». Окно исходных данных экспоненциального сглаживания представлено на рис. 10.

12

Рис. 10. Исходные данные для проведения экспоненциального сглаживания

Элементы диалогового окна «Экспоненциальное сглаживание»:

1)Входной диапазон. Введите ссылку на ячейки, содержащие анализируемые данные. Входной диапазон должен состоять из одного столбца или одной строки, содержащих данные как минимум в четырех ячейках.

2)Фактор затухания. Введите фактор затухания, который будет использоваться в качестве константы экспоненциального сглаживания. Фактором затухания называется корректировочный фактор, минимизирующий нестабильность данных генеральной совокупности. Значение фактора по умолчанию равно 0,3.

Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

3)Метки. Установите флажок, если первая строка или первый столбец входного интервала содержит заголовки. Снимите флажок, если заголовки отсутствуют; в этом случае подходящие названия для данных выходного диапазона будут созданы автоматически.

4)Выходной диапазон. Введите ссылку на. левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Если установлен флажок «Стандартные погрешности», то выходной диапазон состоит из двух столбцов и значения стандартных погрешностей содержатся в правом столбце. Если исходных значений для построения

13

прогноза или для вычисления стандартной ошибки недостаточно, Microsoft Excel возвратит значение ошибки #Н/Д.

5)Вывод графика. У становите флажок, чтобы построить встроенную диаграмму для фактических и прогнозируемых значений.

6)Стандартные погрешности. Установите флажок, чтобы включить в выходной диапазон столбец стандартных погрешностей. Снимите флажок, чтобы получить выходной диапазон в виде одного столбца без значений стандартных погрешностей. В результате проведения экспоненциального сглаживания получен следующий вариант прогноза (рис. 11).

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней арифметической, рассчитанной за последние три месяца.

Для прогнозирования методом скользящего среднего используется функция «Скользящее среднее» пункта меню «Сервис», «Анализ данных». Окно исходных данных прогнозирования объемов инвестиций методом скользящего среднего представлено на рис. 12.

Рис. 12. Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания

Элементы диалогового окна «Скользящее среднее»:

1)Входной диапазон. Введите ссылку на диапазон исследуемых данных. Входной диапазон должен состоять из одного столбца или одной строки, содержащих не менее четырех ячеек с данными.

2)Метки в первой строке. Установите флажок, если первая строка входного

14

интервала содержит за головки. Снимите флажок, если заголовки отсутствуют; в этом случае подходящие названия для данных выходного диапазона будут созданы автоматически.

3)Интервал. Введите число значений, необходимое для расчета скользящего среднего. Значение по умолчанию равно 3.

4)Выходной диапазон. Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Если установлен флажок Стандартные погрешности, то выходной диапазон состоит из двух столбцов, и значения стандартных погрешностей содержатся в правом столбце. Если исходных значений для построения прогноза или для вычисления стандартной ошибки недостаточно, Microsoft Excel возвратит значение ошибки #Н/Д.

Выходной диапазон и исходные данные должны находиться на одном листе. По этой причине параметры Новый лист и Новая книга недоступны.

5)Вывод графика. Установите флажок для автоматического создания встроенной диаграммы на листе, содержащем выходной диапазон.

6)Стандартные погрешности. Установите флажок, чтобы включить в выходной диапазон столбец стандартных погрешностей. Снимите флажок, чтобы получить выходной диапазон в виде одного столбца без значений стандартных погрешностей.

Рис. 13. Прогноз методом скользящего среднего

Многофакторные модели позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень прогнозируемого показателя. Данные модели используются при прогнозировании макроэкономических

15