Несмотря на столь бурное развитие, многие аспекты теории и практики прогнозирования пока еще недостаточно ясны и определены до сих пор отсутствует единая, принятая всеми классификация прогнозов, нет четкой границы между прогнозом и планом и т.п. Многие понятия и определения, относящиеся к прогнозированию, еще находятся в стадии формирования. Кроме того, могут существовать различные варианты определения одного понятия. [c.3]
Данная тема посвящена вопросам принятия обоснованных управленческих решений на основании результатов прогнозирования изменений поведения различных субъектов экономики. Для освоения этой темы необходимо знать и представлять информационно-логическую модель управления национальной экономикой, называемую в некоторых источниках цепочкой управления требования, которые предъявляются к прогнозной информации и результатам прогнозов классификацию прогнозов по функциональному и целевому назначению. В целях упрощения понимания данной темы надо знать не только предназначение отдельных прогнозов, но и их информационный обмен, связь прогнозов с государственной политикой при разработке федеральных целевых программ, планов, а также степень важности оперативной оценки при их выполнении. [c.52]
Сущность и классификация прогнозов рынка [c.88]
В работах по теории прогнозирования при анализе объектов производится классификация прогнозов, при этом в качестве основных признаков указываются следующие [c.146]
В зависимости от периода упреждения прогноза принята следующая классификация прогнозов экономических [c.458]
Наиболее логически законченной и хорошо применимой в практике прогнозирования мировых товарных рынков, на наш взгляд, представляется классификация прогнозов по функциональному признаку на исследовательские, программные и организационные. [c.132]
Кроме того, при классификации прогнозов по функциональному признаку часто выделяют так называемые нормативные прогнозы, которые [c.132]
В современной научной литературе часто также используют другую, близкую к описанной выше, классификацию прогнозов на активные и пассивные. Под первыми подразумеваются такие, когда разработчик в процессе выработки прогноза заранее принимает собственные действия, предпосылки и управленческие решения, которые целенаправленно формируют желательный для него конечный прогнозный результат. При пассивном прогнозе разработчик, напротив, пытается лишь предсказать варианты развития конечных событий, не имея, однако, возможности как-либо управлять этими событиями, формировать их прогноз в нужном, выгодном для себя направлении. Аналогию в последнем случае можно провести с погодой ею трудно управлять, но учитывать прогнозы всем крайне важно. [c.133]
Обоснуйте классификацию прогнозов мирового рынка по предмету или объекту прогнозирования. [c.147]
В чем заключаются особенности классификации прогнозов мирового рынка по горизонту или периоду прогнозирования [c.147]
Приведите классификацию прогнозов мирового рынка по функциональному признаку. [c.147]
Классификация прогнозов по временному критерию. [c.87]
В предыдущей главе обсуждалась классификация затрат и было подчеркнуто, что она должна подходить для соответствующей цели (объекта) выявлена основная задача классификации как предоставление полезной информации для оказания помощи руководителям в управлении организацией. Однако классификация затрат сама по себе высокой ценности не имеет. Чтобы эффективно управлять, администрация должна быть осведомлена о величине соответствующих затрат, а это неизбежно влечет за собой их оценку. Что может послужить основанием для прогноза повышения цен в апреле (см. пример 3.1) Некоторые оценки будущих затрат на сырье должны быть сделаны самой компанией. Рост затрат может оказывать влияние не только на входящие потоки компании, но, очевидно, и на прибыль и создавать определенные проблемы планирования и контроля затрат, поиска новых поставщиков и даже ценообразования готовой продукции. Влияние изменения затрат потенциально является очень широким, отсюда следует важность оценки затрат. [c.105]
По прогнозам отдела закупок, в январе прогнозируется эпидемия гриппа, что повлечет увеличение покупательского спроса на лекарственные средства — товары 1 и 2 групп классификации. В январе ожидается увеличение товарооборота (в сравнении с декабрьскими показателями) на 15 % — со 122 до 140 тыс. руб. Эта информация используется при формировании бюджета аптеки. Кроме того, требуется рассчитать возможный размер издержек обращения аптеки № 7 при условии увеличения объема прибыли в три раза. [c.103]
Перспективный финансовый план разрабатывается на три года и ежегодно корректируется с учетом показателей уточненного среднесрочного прогноза социально-экономического развития Российской Федерации, субъекта РФ, муниципального образования (при этом плановый период сдвигается на один год вперед). Он составляется по укрупненным показателям бюджетной классификации. [c.375]
Классификация и выбор методов прогнозирования НТП. Различия в характере прогнозируемых объектов, а также в сроках прогнозирования, степени полноты и достоверности исходных данных предопределяют выбор метода прогнозирования. Специфика методов отражается на последовательности и содержании работ по составлению прогноза. [c.17]
KS — по видам измерителя. Классификация оценок не должна ограничиваться их делением на количественные (натуральные, стоимостные, временные) и качественные, а предусматривать также их дифференциацию по разновидностям одного измерителя. Так, наиболее распространенная в экономике стоимостная оценка выражается в единицах и, следовательно, зависит от покупательной способности этих единиц Отсюда все стоимостные оценки следует разделить на номинальные, основанные на денежной единице периода времени, для которого исчисляются оценки, и фиксированные, принимающие покупательную способность денежной единицы периода, не совпадающего с оцениваемым. Номинальная оценка характеризуется прошлым, настоящим или будущим временем, т.е. выражает или первоначальную, или реализационную, или капитализированную стоимость, а фиксированная оценка применяется в исчислениях восстановительной стоимости, разного рода прогнозах и определениях сопоставимых величин, в анализе динамики. [c.201]
Установление оптимального налогообложения может быть ориентировано на соотношение суммы налогов и величины ВВП. По их соотношению (при отсутствии в нем повторных счетов) можно судить о рациональности налогообложения. Долю налогов в ВВП можно рассчитывать как в разрезе налоговых групп, пользуясь их классификацией, так и в разрезе отдельных налогов. Этот индикативный показатель должен быть введен в официальную финансовую статистику и использоваться в бюджетных прогнозах. [c.82]
При условии, что объекты обладают неидентичными наборами родовых признаков, некоторые значения обязательно окажутся пустыми. Понятно, почему это происходит осуществляя классификацию, мы определяем отношение объекта по указываемому критерию ко всем другим существующим объектам независимо от того, обладают они или не обладают в этом смысле каким-либо качеством. До того, как открыли радиоактивность, она не присутствовала ни в одной системе, и только ее открытие (читай — введение реквизита в ИСУ) позволяет теперь определять, радиоактивна гвоздика или нет. При этом некоторые объекты системы — к примеру, курс доллара и прогноз Гидрометцентра — теоретически не могут быть охарактеризованы по степени радиоактивности, как не могут быть охарактеризованы и по цвету, но система определяет отношения объектов по принципу каждый к каждому для всех присутствующих в ИСУ критериев. [c.151]
Факторный анализ функциональных зависимостей представляет собой методику исследования влияния факторов в том случае, когда результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. Такая зависимость называется функциональной. В этом случае важно определить вид функции. Основные задачи факторного анализа отбор, классификация и систематизация факторов, которые влияют на исследуемые результативные показатели определение формы зависимости между факторами и результативным показателем разработка (применение) математической модели взаимосвязей между результатом и факторными показателями расчет влияния различных факторов на изменение величины результативного показателя и сравнение этого влияния составление прогноза на основе факторной модели. [c.73]
Прежде всего к изучению профессий можно было бы подойти с точки зрения исторической и сгруппировать их по времени их происхождения, связывая, разумеется, это время с формами хозяйства и этапами технического прогресса в различных его отраслях. Толково составленный исторический словарь профессий на основании летописного и тому подобного материала дал бы остов для исторической их классификации. Разделение профессий на совсем отжившие, отживающие и жизнеспособные иди, в иной плоскости, на возникающие из ремесленного строя, из мануфактурного периода и из потребностей новейшей машинной индустрии имеет для нас и сейчас далеко не один лишь теоретический интерес. Историческая классификация профессии, несомненно, сыграла бы немалую роль и в анализе современного их состава и в составлении прогноза на ближайшее их будущее. [c.19]
К а р а в ч е н к о В. А. и А р у т ю н о в В. X. Некоторые вопросы применения системно-структурного подхода к классификации моделей объектов прогнозов. В кн. Материалы по науковедению. III Киевский симпозиум по науковедению и научно-техническому прогнозированию. Тезисы докладов. Вып. 5, Киев, 1970. [c.165]
Когда говорят об "искусственном интеллекте", имеют в виду так называемые эвристические программы, которые способны решать задачи - примерно так же, как это делает человек. Работу компьютера, решающего эвристическую задачу, в принципе можно назвать "разумной" он оценивает условия, принимает решения и даже учится на своих ошибках. Функция автоматического распознавания моделей позволяет машине учиться принимать решения и делать прогнозы на основе классификаций различных объектов или индикаторов. В данном случае значение слова "модель" отлично оттого, которое использовалось при описании "графических моделей". Цель автоматического распознавания моделей -получение синергетического эффекта путем одновременной оценки данных всех индикаторов (вместо того, чтобы рассматривать каждый из них по отдельности). [c.424]
Тренды различаются по времени действия. На каждом рынке существуют долгосрочный (более 1 — 2 лет), среднесрочный (от 3 — 6 месяцев до 1 года) и краткосрочный (от 1 дня до 2 меся- цев) ценовые тренды. Такая классификация приблизительна, но дает представление о том, с какими периодами времени мы можем иметь дело при составлении прогноза. [c.60]
Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные сравнения с иными применяемыми способами анализа и прогноза (например, статистическими способами анализа временных рядов и классификации или способами технического анализа) помогают читателю точнее определить роль и место нейрон-но-сетевых методов в областях, представляющих для него практический интерес. [c.2]
В этой главе, не углубляясь в детали теории, мы познакомим читателя-практика с основами сетевых вычислений. Более подробное изложение этих вопросов можно найти в многочисленной технической литературе. Наша цель сейчас — дать описание, что представляет собой нейронная сеть ее составляющие, структура, конструктивные элементы, как понять логику ее работы, как описать ее возможное поведение. В следующей главе мы рассмотрим эти вопросы более конкретно для двух основных областей применения нейронных сетей — классификации и прогноза. [c.20]
Оценивая результаты классификации по методу MDA, мы видим значительную долю ошибочных решений по компаниям-банкротам (группа 1) — одной из них кредит был бы предоставлен. Фирмы с неясным положением (группа 2) с трудом поддаются правильной классификации, потому что, в конечном итоге, они могут попасть в 1-ю или 3-ю группу. Дело нельзя улучшить, приводя априорные вероятности в соответствие с представлениями банка о вероятности принадлежности фирмы различным группам. Общий показатель правильности прогноза составил всего 56.6%, причем из 1-й группы правильно классифицированы были только 30%. [c.188]
С неформальной точки зрения, мы приобретаем И., когда от незнания какого-либо объекта приходим к его частичному или полному знанию. С этой точки зрения любые сведения, сообщения, открытия, исследования, удобные методы классификации явлений и т.д. несут в себе И. Частный случай И. — коммерческая И. Сведения о годовых финансовых -результатах работы компаний, рыночном курсе ценных бумаг, прогнозы политического и экономического развития страны, составляемые аналитиками, и др. С И. производятся следующие основные операции получение, хранение, переработка и передача. Переработка И. производится с помощью того или иного алгоритма. [c.103]
В литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования. Практическое применение того или иного метода определяется такими факторами, как объект прогноза, его точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др. В табл. 2.7 дана краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений (подробнее — см. специальную литературу). [c.87]
Для определения объема, источников поступлений наличных денег в кассы учреждений банков и направлений их выдач, а также выпуска или изъятия их из обращения в областях, краях, республиках и в целом по Российской Федерации составляется прогноз кассовых оборотов на квартал. При этом используется определенная классификация источников поступлений и направлений выдач наличных денег. [c.695]
При классификации по целям прогнозирования выделяют целевой поисковый и нормативный прогнозы. [c.325]
Согласно "Государственному Докладу о состоянии минерально-сырьевой базы РФ" [12] на конец 2001 г. перспективные и прогнозные ресурсы природного газа в России оценивались в 176,0 трлн. куб. м, что составляет более половины мировых ресурсов, в том числе на наименее изученные ресурсы категории D2 (о классификации запасов см. параграф 1.4) приходилось 77,2 трлн. куб. м. Основная часть газовых ресурсов сосредоточена в относительно малоизученных районах Восточной Сибири, Дальнего Востока и шельфов Карского, Баренцева и Охотского морей. По различным оценкам [4, 7, 9], изученность шельфа Ледовитого океана на газ составляет 1-2%. Однако, несмотря на возможность обнаружения там значительных газовых месторождений, стоимость их добычи и транспортировки в настоящее время трудно оценить. По-видимому, в течение ближайших 15—20 лет основной задачей будет все же ввод в разработку уже открытых месторождений, и тогда возможные новые данные о потенциальных ресурсах РФ не приведут к существенному изменению 20-летнего прогноза, рассматриваемого в настоящей работе. [c.30]
В работах Г. М. Доброва, В. А. Лисичкина, А. А. Френкеля, Э. Янга, С. М. Ямпольского и др. [38, 62, 102, 114, 115] предложены схемы классификации методов прогнозирования, причем в их основу положены конкретные сферы приложелия и сроки прогнозирования. Нам представляется, что основой такой классификации должна быть общность основных предпосылок. Поэтому при постановке конкретных задач прогноза и при выборе соответствующих методов их решения необходимо четко сформулировать те условия, в рамках которых предполагается построение прогнозов. [c.99]
Правительство РФ представляет Государственной Думе проект федерального закона о федеральном бюджете2. К нему прилагается ряд документов и материалов, таких, как предварительные итоги социально-экономического развития РФ, прогноз социально-экономического развития РФ на следующий год основные направления бюджетной и налоговой политики на очередной финансовый год план развития государственного и муниципального сектора экономики прогноз сводного финансового баланса на территории РФ (на очередной финансовый год) основные принципы и характеристики взаимоотношений федерального бюджета с бюджетами субъектов РФ прогноз консолидированного бюджета РФ на следующий год федеральные целевые программы по развитию регионов, предусмотренные к финансированию за счет средств федерального бюджета проект адресной инвестиционной программы на очередной финансовый год проект программы приватизации государственных и муниципальных предприятий расчеты по статьям классификации доходов и расходов федерального бюджета международные договоры о государственных внешних заимствованиях и государственных кредитах проект программы государственных внешних заимствований РФ и предоставлении государственных кредитов РФ иностранным государствам на очередной финансовый год проект структуры государственного внешнего долга РФ проект структуры государственного внутреннего долга РФ и проект программы внутренних заимствований, предусмотренных на очередной финансовый год для покрытия дефицита федерального бюджета, и т.д. (п. 1 ст. 192 БК РФ). [c.105]
При рассмотрении Госдумой прозкта Закона РФ о Федеральном бюджете РФ в первом чтении Госдума обсуждает его концепцию и прогноз социально-экономического развития РФ на следующий год — основные направления бюджетной и налоговой политики, основные принципы и расчеты по взаимоотношениям федерального бюджета и бюджетов субъектов РФ, проект программы государственных внешних заимствований РФ в части источников внешнего финансирования дефицита федерального бюджета, а также основные характеристики федерального бюджета, к которым относятся доходы федерального бюджета по группам, подгруппам и статьям классификации доходов бюджетов РФ распределение федеральных налогов и сборов между бюджетами субъектов РФ дефицит федерального бюджета и источники его покрытия общий объем расходов (ст. 199 БК РФ), принимает решение о принятии или об отклонении указанного законопроекта. [c.106]
Ответственным за рассмотрение прогноза социально-экономического развития РФ на год и концепции проекта Федерального закона О федеральном бюджете на. .. год является Комитет Государственной Думы по экономической политике, за рассмотрение проекта Федерального закона О федеральном бюджете на... год — Комитет по бюджету, налогам, банкам и финансам (далее — Комитет по бюджету). Совет Государственной Думы назначает Комитеты Государственной Думы, ответственные за рассмотрение отдельных разделов и подразделов функциональной классификации расходов федерального бюджета и федеральных целевых программ (профильные комитеты). По каждому разделу назначается не менее двух от-215 ветственныхкомитетов Государственной Думы, одним из которых является Комитет по бюджету. [c.129]
Приложения нейронных сетей охватывают самые разные области интересов распознавание образов, обработка зашумленных данных, дополнение образов, ассоциативный поиск, классификация, составление расписаний, оптимизация, прогноз, диагностика, обработка сигналов, абстрагирование, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование сложных процессов, машинное зрение, распознавание речи. [c.19]
В предыдущем разделе мы описали различные способы приблизить функцию, которую реализует реальная сеть, к неизвестной функции, которую, как предполагается, можно определить по имеющемуся множеству примеров — обучающему множеству. Как в задачах классификации, так и в задачах прогноза, цель при построении сети должна состоять не в том, чтобы запомнить обучающую информацию, а в том, чтобы на основании изучения прошлого сделать определенные обобщения, которые можно будет затем применить к новым образцам. В конечном счете, эффективность сети определяется тем, как она работает со всей совокупностью возможных примеров (пространством возможных ситуаций). Так как все это множество целиком,-как правило, недоступно, возникает практическая задача максимизации качества работы сети на всем множестве исходных данных, и для этого вовсе не нужно требовать от сети высокой степени соответствия на каком-то зашумленном обучающем множестве. [c.33]
Арженти [15] первым отметил важность качественных показателей в вопросе о банкротстве корпораций и выделил 12 переменных, из которых 8 являются причинными факторами, а остальные 4 — симптомами банкротства. Наиболее важными причинными факторами являются плохое управление (авторитарный стиль) и некачественная система информации, тогда как ухудшение финансовых показателей и подтасовка отчетности — симптомы ухудшения положения. Джордж [121] предложил аналитическую схему, включающую два нефинансовых показателя компетентность управления и стратегическое положение. Прогнозов автор не делал, но он предполагает, что качественный анализ факторов делового риска может дополнять количественный анализ. Кизи и Уотсон [158] проверили гипотезу Арженти на реальных данных. Среди 18 переменных их модели были как переменные типа ДА-НЕТ, так и непрерывно меняющиеся переменные (средний интервал между аудиторскими проверками в последние 3 года, число членов в совете директоров в настоящий момент и др.). На материале данных о двух группах предприятий (обанкротившихся и сохранившихся) одномерный анализ выявил значительные различия в значениях переменных внутри групп. Что особенно важно, качество классификации логистической регрессионной модели заметно улучшилось после включения в нее нефинансовых переменных Арженти. [c.170]
Оценка качества моделей классификации представляет собой сложную задачу, потому что в большинстве реальных приложений цена ошибок неодинакова. Так например, отказ в кредите хорошему клиенту влечет за собой лишь организационные расходы на поиск нового клиента, тогда как предоставление кредита ненадежному партнеру может привести к большим убыткам. Из-за этой несимметрии денежных потоков при определении степени точности модели необходимо учитывать последствия того или иного прогноза. Качество прогнозирования банкротств определяется и тем, насколько точно выявляются банкроты, и тем, насколько точно классифицируются небанкроты. Необнаружение компании-банкрота называется ошибкой 1-го рода, а прогноз банкротства, которого на самом деле не последовало, — ошибкой 2-го рода. [c.203]