Metody prognozowania, czyli takie metody, które służą do
wnioskowania o przyszłości na ogół na podstawie prawidłowości
zaobserwowanych w przeszłości.
Metody prognozowania
Metody matematyczno-statystyc zne Metody nie matematyczne
Metody bazujące Metody bazujące metody ankietowe
na modelach na modelach metody
ekspertyz
deterministycznych ekonometrycznych metody
intuicyjne
metody heurystyczne
metody analogowe
modele jednorównaniowe modele wielorównaniowe
modele opisowe modele proste
modele trendu modele rekurencyjne
modele sezonowości modele o równaniach
modele autoregresji współzależnych
(tzw. modele struktury)
modele arima
modele adaptacyjne
modele przyczynowo - skutkowe
modele zgodne
Aby prognozować należy dysponować modelem o charakterze
dynamicznym, czyli takim modelem, który opisuje zależności procesów
ekonomicznych w czasie.
Yt = α1x1t + α2x2t + α0 + ηt
Yt = α1x1t + α2t + α0 + ηt
Y - zmienna losowa
yi - realizacje zmiennej losowej w konkretnej próbie
Uogólnieniem zmiennej losowej jest pojęcie procesu stochastycznego.
Proces stochastyczny jest to losowa funkcja nielosowego argumentu t;
jest to ciąg zmiennych losowych w kolejnych momentach czasu.
Przykład procesu stochastycznego: produkcja przemysłowa w pewnym
kraju w kolejnych latach; stopa bezrobocia w kolejnych miesiącach;
inflacja w kolejnych miesiącach; notowania kursów walutowych, akcji na
kolejnych sesjach giełdowych (w kolejnych dniach).
Proces stochastyczny nie ma początku ani końca.
Yt = .............., Y1, Y2, .................
Realizacją procesu stochastycznego jest szereg czasowy, czyli zbiór
par {yt; t} takich, że kolejnym wartościom t zostały przyporządkowane
odpowiadające im wartości yt.
docsity.com
