28.Экономические индексы: понятие, виды, применение в экономико-статистических расчетах

Индекс – сложный относительный показатель, характеризующий изменение простых и сложных явлений во времени или пространстве.

Особености индеков: 1) позволяют измерять изменения сложных явлений, 2) применяются для сравнения в пространстве и во времени, 3) позволяют проводить анализ влияния отдельных факторов.

Выполняют 2 функции: 1) синтетическая (с помощью индекса можно привести от несоизмеримости элементов к соизмеримому виду), 2) аналитическая (возможность анализа влияния факторов на результат).

Классификация индексов: 1) по обхвату общественых явлений: индивидуальные, групповые, общие;

2) по базе сравнения: пространственные, динамические (базисные и цепные);

3) по способу построения: агрегатные, средневзвешенные, среднегармонические;

4) по составу общественного явления: индексы переменного состава и индексы постоянного состава.

Пример использования индексов в экономико-статистическом анализе – это индекс потребительских цен (определение среднего уровня цен на товары и услуги за определенный период времени).

29.Прогнозирование экономических показателей на основе уравнения регрессии и уравнения тренда

Термин регрессия означает возврат или стремление к среднему. Сущность регрессионного анализа заключается в подборе и построении такого математического уравнения, кот. адекватно описывало бы связь между переменной Х и У, такое уравнение называют уравнением регрессии. Методы регрессионного анализа позволяют: 1) производить расчёт различного вида регрессионных моделей с определением неизвестных параметров модели; 2) проверить гипотезу объективной модели имеющихся наблюдений; 3) использовать модели для предсказания или прогнозирования значения независимой переменной У при любых значениях независимой переменной Х.

Прогнозирование на основе уравнения регрессии: прогнозное значение показателя У получается при подстановке в уравнение регрессии ожидаемой величины факторного признака Х, при этом Х не должен значительно отличатся от тех, на кот. построена регрессионная модель. Методика построения прогноза: 1) построение точечного прогноза, определение значения результативного признака У при подстановке в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора Хк: УХк = а + вХк; 2) т.к. вероятность практической реализации точечного прогноза крайне мала строят доверительный интервал, ширина кот. зависит от средней ошибки прогноза и от вероятности прогнозирования.

Прогнозирование на основе уравнения тренда: это прогнозирование позволяет строить прогнозы относительно исследуемых явлений. Предполагается, что в будущем сохранится установившаяся тенденция и возможная колеблемость – экстраполяция. В зависимости от периода прогноза различают краткосрочную (число периодов меньше 3), среднесрочную (3-6), долгосрочную (более 6). Методика построения предполагает, что построены уравнения тренда и определны показатели колеблемости: У = а + вt.

Методика: 1) определяется точечный прогноз – в уравнении тренда в качестве t подставляют номер прогнозного периода; 2) строится доверительный интервал прогноза, ширина кот. зависит от ошибки прогноза и от выбранной доверительной вероятности.

Требования к построению прогнозов на основе временых рядов: 1) должны быть длинными, 2) целесообразны для медленно меняющихся процессов, 3) не учитывают изменения последних лет.