UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

Podobne dokumenty
Prognozowanie i symulacje

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

Maria Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2004 r.

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Kierunek: Opis przedmiotu. prognoz. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis.

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Podstawowe pojęcia statystyczne

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

STATYSTYKA EKONOMICZNA

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

Metody badań w naukach ekonomicznych

Metody Prognozowania

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne

Ekonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski.

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu

Wprowadzenie do teorii prognozowania

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015

egzamin oraz kolokwium

Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu

Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 KARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu ZP-Z1-19

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Wytyczne do projektów

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających

Zastosowanie metodyki myślenia sieciowego do tworzenia scenariuszy transformacji wiedzy w sieciach gospodarczych Wielkopolski

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY


Wprowadzenie Pojęcia podstawowe Szeregi rozdzielcze STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP.

Etapy modelowania ekonometrycznego

Czynniki determinujące opłacalność produkcji wybranych produktów rolniczych w perspektywie średnioterminowej

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Management Systems in Production Engineering No 1(5), 2012

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Metodologia badań psychologicznych

Analiza metod prognozowania kursów akcji

BADANIA RYNKOWE I MARKETINGOWE

Wykład 1. Statystyka międzynarodowa - wprowadzenie Rynek pracy w Unii Europejskiej

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Badania marketingowe : podstawy metodyczne / Stanisław Kaczmarczyk. - wyd. 4. Warszawa, 2011

Z-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

Prognozy analogowe.metody heurystyczne.

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY STUDIUM PRZYPADKU

Projektowanie (design) Eurostat

MARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI

Dr hab. prof. AWF Jolanta Żyśko Akademia Wychowania Fizycznego w Warszawie

Po co w ogóle prognozujemy?

Z-EKO-184 Ekonometria Econometrics. Ekonomia I stopień Ogólnoakademicki. Studia stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg.

Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Stanisław Kaczmarczyk

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota

Jego rezultatem są wybory strategiczne i programy działań zmierzających do zapewnienia realizacji tych wyborów.

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Rodzaje badań statystycznych

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Ekonometria i prognozowanie Econometrics and prediction

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

PAWEŁ SZOŁTYSEK WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

Wykaz publikacji. Pozycje zwarte:

Statystyka matematyczna i ekonometria

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Księgarnia PWN: Magdalena Śmieja, Jarosław Orzechowski (red.) - Inteligencja emocjonalna. Spis treści

Metody badań marketingowych

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku Instytut Nauk Ekonomicznych i Informatyki KARTA PRZEDMIOTU Część A

Kształtowanie się cen m 2 mieszkania we Wrocławiu w krótkim okresie

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Przedmiot ekonometrii

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015

Badania marketingowe 2013_2. Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW

Wykaz publikacji. Pozycje zwarte:

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. dr Tomasz Głuszkowski (wykłady)

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

Zarządzanie bezpieczeństwem Laboratorium 3. Analiza ryzyka zawodowego z wykorzystaniem metody pięciu kroków, grafu ryzyka, PHA

Badania typu foresight podstawą strategicznego prognozowania zjawisk gospodarczych

Ekonometria_EkonJK Arkusz1

Jakość życia w koncepcji rozwoju regionalnego. prof. WSB, dr hab. Krzysztof Safin

Badania Statystyczne

EKONOMETRIA I SYLABUS

GEODEZJA I KARTOGRAFIA I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny)

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 26 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego / 34

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

Transkrypt:

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki http://keii.ue.wroc.pl Prognozowanie procesów gospodarczych prowadzący: dr inż. Tomasz Bartłomowicz tomasz.bartlomowicz@ue.wroc.pl Konspekt do ćwiczeń nr 1

START Sformułowanie zadania prognostycznego Określenie przesłanek prognostycznych Zebranie, statystyczna obróbka i analiza danych prognostycznych Wybór metody prognozowania Konstrukcja Aktualizacja danych prognostycznych prognoza trafna Ocena dopuszczalności prognoza dopuszczalna Zastosowanie Ocena trafności prognoza nietrafna prognoza niedopuszczalna Rezygnacja z budowy STOP Rys. Procedura prognozowania Źródło: Opracowanie na podstawie P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2003. 2

Etapy prognozowania (budowy prognoz) 1. Sformułowanie zadania prognostycznego 2. Określenie przesłanek prognostycznych 3. Zebranie, statystyczna obróbka i analiza danych prognostycznych 4. Wybór metody prognozowania 5. Konstrukcja 6. Ocena dopuszczalności 7. Zastosowanie 8. Ocena trafności Źródło: P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2003. Etap I. Sformułowanie zadania prognostycznego Określenie: 1) obiekt prognozowany (jednostka statystyczna, zbiorowość statystyczna, cecha/zmienna statystyczna), 2) zjawisko prognozowane (liczba zmiennych opisujących/definiujących zjawisko prognozowane): proste; złożone, 3) cel : pragmatyczny najbardziej prawdopodobne, realistyczne; poznawczy badawcze/ostrzegawcze, (funkcje prognoz: preparacyjna, aktywizująca, informacyjna) 4) zmienna/e prognozowane (opisujące zjawisko prognozowane): kryterium możliwości kwantyfikacji zmiennej (metryczne/ilościowe/mierzalne i niemetryczne/jakościowe/opisowe/niemierzalne) - ( ilościowe oraz jakościowe: punktów zwrotnych, monotoniczności ciągów realizacji, przewyższeń); kryterium zbioru wartości, jakie może zmienna przyjmować (skokowe i ciągłe) - ( punktowe i przedziałowe); 3

kryterium preferencji wartości zmiennej (stymulanta, destymulanta, nominanta), 5) wymagania co do dopuszczalności, 6) horyzont (daty ) krótkookresowe (krótkoterminowe) średniookresowe (średnioterminowe) długookresowe (długoterminowe) Etap II. Określenie przesłanek prognostycznych - obejmuje hipotezy badawcze określające wstępnie mechanizm rozwojowy prognozowanego zjawiska oraz dostępne o nim informacje jakościowe i ilościowe. Analiza tych hipotez prowadzi do zajęcia przez prognostę określonej postawy wobec przyszłości prognozowanego zjawiska. Wyróżnia się dwie, ekstremalne postawy, postawę pasywna i postawę aktywną, co oznacza, że w praktyce są możliwe również postawy pośrednie. Postawa pasywna oznacza widzenie przyszłości zjawiska jako nieuniknionego, pojedynczego następstwa przeszłości, określonego przez konieczne, niezależne od woli ludzi związki między zjawiskami. Siła tych związków i ich trwałość czynią ich naruszenie zdarzeniami mało prawdopodobnymi, co oznacza, iż zjawisko charakteryzuje duża inercja. W tej sytuacji zadaniem prognosty jest odgadniecie praw ruchu zjawiska, wyrażających jego przyszłe stany przez stany przeszłe. Prognozę uzyskuje się z owych praw ruchu. Postawa aktywna charakteryzuje się uznaniem przyszłości za stosunkowo niezależną od przyszłości. Przyszłość zależy oczywiście od przeszłych zjawisk naturalnych i działań ludzi, ale także w mniejszym lub większym stopniu od pragnień, intencji, celów i dążeń ludzi. Przyszłość jest więc otwarta, pluralistyczna. Przewidywanie przyszłości nie jest w tej sytuacji przenoszeniem praw ruchu z przeszłości w przyszłość, lecz poszukiwaniem w teraźniejszości faktów niosących przyszłość, antycypacją ludzkich potrzeb i działań, próbą odgadnięcia, czego ludzie będą chcieli, a 4

co odrzucą. Jest projektowaniem możliwych wariantów przyszłości i wskazaniem wariantów najbardziej przez ludzi pożądanych, a więc na ogół najbardziej realistycznych. Etap III. Zebranie, statystyczna obróbka i analiza danych prognostycznych Do samodzielnego opracowania (zapoznania się): 1. Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie, s. 49-61, 2. Prognozowanie w przedsiębiorstwie, red. M. Cieślak, s. 29-37. Kryteria wyboru danych gromadzonych na potrzeby budowy prognoz 1. Rzetelność (dokładność, prawdziwość, wiarygodność) danych 2. Jednoznaczność danych 3. Identyfikowalność zjawiska przez zmienną (zmienne) 4. Kompletność danych 5. Odpowiedniość (istotność) danych 6. Aktualność danych 7. Koszt gromadzenia i przetwarzania danych 8. Porównywalność danych Rys. Dane wykorzystywane w prognozowaniu Dane o obiekcie Dane zewnętrzne Dane wewnętrzne Źródło: M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze metody i zastosowania, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa 1997. 5

Rys. Statystyczna obróbka danych Metody statystycznej obróbki danych Transformacja danych danych Uzupełnianie brakujących danych Rys. danych danych rzeczowa przestrzenna czasowa Rys. Statystyczna analiza danych Metody statystycznej analiza danych Identyfikacja składowych szeregu Identyfikacja zależności zmiennych Eliminacja obserwacji nietypowych 6