Prognozowanie i symulacje - Wykład (15 godzin) -Ćwiczenia przy komputerze (30 godzin) - Zaliczenie jedna ocena - Zasady zaliczenia i literatura dr Tadeusz RóŜański Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 1 LITERATURA (?) 1) B. Guzik, D. Appenzeller, W. Jurek: Prognozowanie i symulacje. Wybrane zagadnienia. MD 153 lub 168, AE Poznań 2) M. Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2001 3) B. Radzikowska: Metody prognozowania, zbiór zadań, wydanie drugie rozszerzone, Wrocław 2000 4) M. Anholcer, H. Gaspars, A. Owczarkowski: Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii, MD 163, AE Poznań 5) B. Guzik, W. Jurek: Podstawowe metody ekonometrii, MD 143, AE Poznań Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 2 1
PROGNOZA - sąd o następujących własnościach: sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki odnoszący się do określonej przyszłości weryfikowalny empirycznie w przyszłości wartość logiczna sądu nieznana w momencie jego formułowania niepewny, ale akceptowany sąd oznajmujący (bezwarunkowy), a nie warunkowy Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 3 Dlaczego poniŝsze zdania nie są prognozą? 1. W przyszłym roku (2008) luty będzie liczył 29 dni. 2. JeŜeli stopa zwrotu WIG-u wyniesie jutro 0,5%, to wartość jednostek uczestnictwa w Funduszu Inwestycyjnym X wzrośnie o 0,3%. 3. Spotkałem dziś rano kominiarza, więc dzisiejszy dzień mogę spisać na straty. 4. W budynku B Akademii Ekonomicznej zostanie zainstalowana winda DEFINICJA PROGNOZY sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki odnoszący się do określonej przyszłości weryfikowalny empirycznie w przyszłości wartość logiczna sądu nieznana w momencie jego formułowania niepewny, ale akceptowany sąd oznajmujący, a nie warunkowy Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 4 2
INNA DEFINICJA PROGNOZY Hellwig: prognoza to sąd o znanej i dostatecznie duŝej wiarygodności Dylemat: jak zmierzyć prawdopodobieństwo tego, Ŝe dane zdanie jest prawdziwe? Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 5 FUNKCJE PROGNOZ Treść prognozy sformułowanej w II połowie semestru przez prowadzących ćwiczenia z matematyki: 20 % studentów I roku WZ nie uzyska w tym roku zaliczenia z ćwiczeń z matematyki (w I podejściu). - Preparacyjna - Aktywizująca - Informacyjna Wykładowca: W takim razie studenci zmieszczą się w jednej sali. Wynajmę tylko jedną salę na egzamin. Student: Nie chcę znaleźć się wśród tych, którzy nie zaliczą. Zabieram się ostro do nauki Dziekan: NaleŜy liczyć się z tym, Ŝe liczba studentów na II roku spadnie Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 6 3
KLASYFIKACJA PROGNOZ (1) Prognoza jakościowa Pani Gaspars będzie wymagająca przy ocenianiu wejściówek z prognozowania i symulacji Studenci pani Gaspars dostaną średnio 3 pkt z kaŝdej wejściówki (na 5 moŝliwych). Prognoza ilościowa punktowa Prognoza ilościowa przedziałowa Studenci pani Gaspars najczęściej otrzymywać będą między 2 a 4 punkty z wejściówki Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 7 KLASYFIKACJA PROGNOZ (2a) 1. Prognozy krótkookresowe 2. Prognozy średniookresowe 3. Prognozy długookresowe Kryteria podziału: Zasięg ekstrapolacji (mierzony bezwzględnie) Zasięg ekstrapolacji w stosunku do liczby posiadanych danych (mierzony względnie) Która prognoza jest zatem długookresowa??? B A Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 8 4
KLASYFIKACJA PROGNOZ (2b) 1. Prognozy krótkookresowe 2. Prognozy średniookresowe 3. Prognozy długookresowe Do momentu prognozowanego zachodzą zmiany ilościowe i powaŝne zmiany jakościowe Do momentu prognozowanego zachodzą zmiany ilościowe i drobne zmiany jakościowe Do momentu prognozowanego zachodzą tylko zmiany ilościowe Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 9 KLASYFIKACJA PROGNOZ (3) 1. Prognoza badawcza (w tym ostrzegawcza) 2. Prognoza realistyczna KLASYFIKACJA PROGNOZ (4) 1. Prognoza samorealizująca się 2. Prognoza samounicestwiająca się Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 10 5
ETAPY PROGNOZOWANIA 1. Sformułowanie zadania prognostycznego: - obiekt zjawisko zmienne jednostki zmiennych zasięg prognozy 2. Określenie przesłanek prognostycznych: - hipoteza dotycząca powiązania zmiennej prognozowanej z innymi wielkościami (propozycja modelu), postawa pasywna czy aktywna? 3. Zebranie danych - potrzebnych do oszacowania modelu i obliczenia prognozy 4. Określenie metody (i reguły) prognozowania Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 11 ETAPY PROGNOZOWANIA dc. 5. Wyznaczenie prognozy 6. Oszacowanie przypuszczalnej trafności prognoz - Prognozę uznaje się za dopuszczalną, gdy jej przypuszczalna trafność jest wysoka 7. Wykorzystanie prognoz 8. Monitorowanie prognoz Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 12 6
REGUŁY PROGNOZOWANIA 1. Reguła podstawowa 2. Reguła podstawowa z poprawką 3. Reguła największego prawdopodobieństwa 4. Reguła minimalnej straty Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 13 METODY PROGNOZOWANIA 1. Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych (wygładzanie wykładnicze, średnie ruchome, metoda wskaźników, modele adaptacyjne itd.) 2. Metody prognozowania przyczynowoskutkowego (modele ekonometryczne, symulacje, itd.) 3. Metody prognozowania przez analogie (analogie przestrzenne, historyczne, itd.) 4. Heurystyczne metody prognozowania (burza mózgów, metoda delficka itd.) Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 14 7
SYMULACJA - sąd o następujących własnościach: niepewny warunkowy (odpowiada na pytanie: co by było, gdyby) nie musi odnosić się do określonej przyszłości Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 15 Prognozowanie Czy istnieje jakiś związek? Symulacja Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 16 8
Prognozowanie a symulacja I. Prognozy mogą stanowić dane wejściowe do symulacji Przedstawiciel handlowy: Ile zarobię w przyszłym miesiącu? (netto) Model: 1) Teraz zarabiam 1000 zł (wynagrodzenie podstawowe) 2) Jeśli awansuję, zarobię o 10% więcej, jeśli nie bez podwyŝki 3) Za podpisanie umowy z 15 klientami, nie dostajęŝadnej premii, lecz kaŝdy dodatkowy klient oznacza dodatkowe 50 zł. Co naleŝy zaprognozować? 1) Czy awansuję? 2) Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę? Wyniki prognoz danych wejściowych: 1) awansuję, 2) znajdę 20 klientów Symulacja: wprowadzam dane wejściowe do modelu, wynik zarobię 1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 17 Prognozowanie a symulacja II. Model spaja prognozowanie i symulacje Przedstawiciel handlowy: Ile zarobię w przyszłym miesiącu? (netto) Model: 1) Teraz zarabiam 1000 zł (wynagrodzenie podstawowe) 2) Jeśli awansuję, zarobię o 10% więcej, jeśli nie bez podwyŝki 3) Za podpisanie umowy z 15 klientami, nie dostajęŝadnej premii, lecz kaŝdy dodatkowy klient oznacza dodatkowe 50 zł. Co naleŝy zaprognozować? 1) Czy awansuję? 2) Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę? Wyniki prognoz danych wejściowych: 1) awansuję, 2) znajdę 20 klientów Symulacja: wprowadzam dane wejściowe do modelu, wynik zarobię 1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 18 9
Prognozowanie a symulacja III. Symulacja to jedna z metod prognozowania Przedstawiciel handlowy: Ile zarobię w przyszłym miesiącu? (netto) Model: 1) Teraz zarabiam 1000 zł (wynagrodzenie podstawowe) 2) Jeśli awansuję, zarobię o 10% więcej, jeśli nie bez podwyŝki 3) Za podpisanie umowy z 15 klientami, nie dostajęŝadnej premii, lecz kaŝdy dodatkowy klient oznacza dodatkowe 50 zł. Co naleŝy zaprognozować? 1) Czy awansuję? 2) Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę? Wyniki prognoz danych wejściowych: 1) awansuję, 2) znajdę 20 klientów Symulacja: wprowadzam dane wejściowe do modelu, wynik zarobię 1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 19 Prognozowanie a symulacja IV. Za prognozę uznajemy tę symulację, która wydaje nam się najbardziej wiarygodna Przedstawiciel handlowy: Ile zarobię w przyszłym miesiącu? (netto) Model: 1) Teraz zarabiam 1000 zł (wynagrodzenie podstawowe) 2) Jeśli awansuję, zarobię o 10% więcej, jeśli nie bez podwyŝki 3) Za podpisanie umowy z 15 klientami, nie dostajęŝadnej premii, lecz kaŝdy dodatkowy klient oznacza dodatkowe 50 zł. Co naleŝy zaprognozować? 1) Czy awansuję? 2) Z iloma klientami podpiszę w przyszłym miesiącu umowę? Wyniki prognoz danych wejściowych: 1) awansuję, 2) znajdę 20 klientów Symulacja: wprowadzam dane wejściowe do modelu, wynik zarobię 1000 zł + 0,1 * 1000 zł + (20-15) * 50 zł = 1350 zł Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 20 10
Symulacja to puszczenie modelu w ruch Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 21 Źródła: Cieślak Maria, Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie, PWN, Warszawa 2001: 1.1-1.3, 2.2, 2,5 Appenzeller Dorota, Guzik Bogusław, Jurek Witold, Prognozowanie i symulacje. Wybrane zagadnienia, Materiały dydaktyczne, zeszyt 153, Poznań 2004: 1, 2.2, 2.3 Nowak Edward, Prognozowanie gospodarcze. Metody, modele, zastosowania, przykłady, Warszawa 1998: 1.1-1.5, 2.2 Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 22 11
Za tydzień zapraszam na wykład poświęcony ekonometrii Dziękuję za uwagę Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje 23 12