
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Прогнозирование экспорта и импорта по странам

Работа №	125490
Тип работы	Бакалаврская работа
Предмет	планирование и прогнозирование
Объем работы	39
Год сдачи	2016
Стоимость	4550 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	79

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Выбор данных и предобработка 6
Выбор стран для анализа 6
Проверка гипотез о случайности временного ряда 8
Автокорреляционная функция (АКФ) и частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) 12
Проверка на стационарность временного ряда 13
Глава 2. Построение прогноза 15
Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA) 15
Экспоненциальное сглаживание 22
Глава 3. Оценка моделей 26
Выводы 28
Заключение 31
Список литературы 32
Приложение 33

Введение

В данной работе методы эконометрического анализа применяются с целью моделирования и прогнозирования объемов экспорта и импорта России по различным странам. Актуальность исследования следует из необходимости анализа тенденций внешнеэкономической деятельности России для задачи планирования внешней торговли.
Внешнеэкономические связи (ВЭС) предусматривают взаимодействие всех секторов и отраслей экономики, фаз процесса национального воспроизводства, в значительной мере обеспечивая его сбалансированность и эффективность, и в то же время представляют собой подсистему мирового хозяйства. Под ВЭС понимают различные направления, формы, методы и средства перемещения материальных, финансовых и интеллектуальных ресурсов между странами. ВЭС являются одной из наиболее сложных сфер экономики любой страны, обеспечивающей ее приобщение к мировой науке и технике, промышленности и культуре.
Практическое осуществление экономических связей хозяйствующими субъектами данного государства с другими странами характеризуется как внешнеэкономическая деятельность (ВЭД).
Главным направлением ВЭД является внешняя торговля. Она охватывает продажу товаров в другие страны и приобретение там нужных товаров. К внешней торговле относятся и оплачиваемые услуги в связи с совершением внешнеторговых сделок купли-продажи товаров. Экспорт — это продажа и вывоз товаров за границу для передачи их в собственность иностранному контрагенту. Импорт — закупка и ввоз иностранных товаров для последующей реализации на внутреннем рынке страны-импортера. Прогнозирование внешней торговли основывается на анализе отчетных статистических данных о предшествующем состоянии исследуемого объекта.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

В работе исследование временных рядов было проведено с помощью следующих моделей:
1. Различные ARIMA-модели;
2. Метод экспоненциального сглаживания (однопараметрический метод Брауна и двухпараметрическая модель Хольта).
Для исследования структуры рядов и оценки качества построенных моделей использовались следующие тесты и критерии:
• Критерии случайности (критерий серий, основанный на медиане; "восходящих" и "нисходящих" серий; "пиков" и "ям");
• Информационный критерий Акаике (AIC);
• Тест Дики — Фуллера;
• Q-тест Льюнга — Бокса;
• Критерий Дарбина — Уотсона.
Результатом моделирования стало построение итоговых прогнозов и их графиков. Работа может быть продолжена, так как рассмотрены только несколько из возможых методов прогнозирования. В дальнейшем можно применить GARCH (Generalized ARCH - обобщённая авторегрессионная условная гетероскедастичность) модели для построения более точного прогноза, а также попытаться выделить сезонную компоненту, разделив ряд на части.

Литература

[1] Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
[2] Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов прогноз и управление М.: Мир, 1974. 406 c.
[3] Булатов А. С. Экономика. М.: Экономист, 2002. 896 с.
[4] Гавриленко В .В., Парохненко Л .М. Решение задач аппроксимации средствами Excel M: Компьютеры + программы, 2002.
[5] Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
[6] Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2004. 576 с.
[7] Тихонов. Э. Е. Методы прогнозирования в условиях рынка. Невинномысск, 2006. 221 с.
[8] Шипунов А. Б., Балдин Е. М., Волкова П. А., Коробейников А. И., Назарова С. А., Петров С. В., Суфиянов В. Г. Наглядная статистика, используем R., ДМК Пресс, 2014.
[9] Brown R. G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series. - N.Y., 1963.
[10] Holt C. C. Forecasting trends and seasonals by exponentially weighted moving averages. O.N.R. Memorandum, Carnegie Inst. of Technology, 1957.
[11] Winters P .R. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages //Management Science, 1960. Vol. 6. №3.
[12] Cohen G. D., A note on exponential smoothing and autocorrelated inputs Oper. Res., 1963. Vol. 11. - № 3.
[13] Cox D. R., Prediction by exponentially weighted moving averages and related methods // J. of the Royal Stat. Soc. 1961. Vol. 2 3 . -№ 2.
[14] Федеральная таможенная служба. http://customs.ru