Статистические методы прогнозирования социально-экономических явлений

«В жизни, как правило, преуспевает больше других тот, кто располагает лучшей информацией». (Б. Дизраэли) Данная работа посвящена изучению статистических методов прогнозирования социально-экономических явлений. Актуальность данной темы на сегодняшний день не вызывает никаких сомнений, ведь статистика это своеобразный фундамент наших знаний. Прогнозирование социально-экономического развития является важнейшим разделом экономической науки, призванным обеспечить государственные органы власти, общественность и субъекты экономической деятельности информацией о развитии экономики, а также связанных с ней социальных процессов.

---

Скоро сдавать и нужно заказать курсовую в спб ? Поможет Work5.

---

. В этой связи изучение методов социально-экономического прогнозирования является одной из важных задач в системе экономического образования. Основу всей совокупности названных методов традиционно составляют статистические методы, применяемые для прогнозирования развития социальных и экономических явлений и процессов, построения адекватных моделей временных рядов и выбора наиболее приемлемых вариантов из всех возможных способов прогнозирования. Важное место в системе методов прогнозирования отводится также экспертным методам. В настоящее время каждому необходимо знать будущие значения таких показателей, как цена товара на рынке, объем спроса, объемы собственных продаж, объемы производства и продаж конкурентов, рыночная конъюнктура, структура товарного ассортимента конкурентов. В агрессивной рыночной среде с изменчивым характером спроса в условиях сезонности и цикличности ценность таких знаний возрастает в десятки раз. Целью данной работы стал анализ статистических методов прогнозирования социально-экономических явлений.

Прогнозирование - это отдельнаяотрасль науки, которая находитсвое применение в каждой сферечеловеческой деятельности. Существуетмножествовидов и способов прогнозирования, разработанных с учетом характера рассматриваемых задач, целей исследования, состояния информации. Этими вопросами занимаются много ученых, посвящая им книги и журнальные статьи. Здесь не рассказаноотеории прогнозирования в целом, а показанона примере линейной регрессии применение эконометрических моделей в прогнозировании значений экономических показателей. В обыденном понимании прогнозирование - это предсказание будущего состояния интересующего нас объекта или явления на основе ретроспективных данных о прошлом и настоящем состояниях при условии наличия причинно-следственной связи между прошлым и будущим. Можно сказать, что прогноз - это догадка, подкрепленная знанием. Поскольку прогностические оценки по сути своей являются приближенными, может возникнуть сомнение относительно его целесообразности вообще. Поэтому основное требование, предъявляемое к любому прогнозу, заключается в том, чтобы в пределах возможного минимизировать погрешности в соответствующих оценках. По сравнению со случайными и интуитивными прогнозами, научно обоснованные и планомерно разрабатываемые прогнозы без сомнения являются более точными и эффективными. Как раз такими являются прогнозы, основанные на использовании методов статистического анализа. Можно утверждать, что из всех способов прогнозирования именно они внушают наибольшее доверие, во-первых, потому что статистические данные служат надежной основой для принятия решений относительно будущего, во-вторых, такие прогнозы вырабатываются и подвергаются тщательной проверке с помощью фундаментальных методов математической статистики. Литература Антипов В.И., И.Б. Колмаков, Ф.Ф. Пащенко. Социальные проблемы/проблемы прогнозирования // 2007 №4 Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозирования. Учебное пособие /Рост. гос. экон. унив. – Ростов-н/Д., – 2001. – 74 с.  Бурцева С. А. Статистика финансов. 2004 Елисеева И. И., Силаева С. А., Щирина А. Н. Практикум по макроэкономической статистике. 2007 Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. - М.: Финансы и статистика, 2004. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. Проф. М.Г. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». - М.: Омега-Л, 2006. - 656с. - (Высшее экономическое образование). Назаров М. Г. Курс социально-экономической статистики. 2003 Октябрьский П.Я. «Статистика: Учебник». - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.-328с. Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982. – 430 с Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2002. 13. Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982. – 430 с. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2002.

1. Антипов В.И., И.Б. Колмаков, Ф.Ф. Пащенко. Социальные проблемы/проблемы прогнозирования // 2007 №4 2. Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозирования. Учебное пособие /Рост. гос. экон. унив. – Ростов-н/Д., – 2001. – 74 с. 3. Бурцева С. А. Статистика финансов. 2004 4. Елисеева И. И., Силаева С. А., Щирина А. Н. Практикум по макроэкономической статистике. 2007 5. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. - М.: Финансы и статистика, 2004. 6. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002. 7. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. Проф. М.Г. 8. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». - М.: Омега-Л, 2006. - 656с. - (Высшее экономическое образование). 9. Назаров М. Г. Курс социально-экономической статистики. 2003 10. Октябрьский П.Я. «Статистика: Учебник». - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.-328с. 11. Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982. – 430 с 12. Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2002. 13. Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982. – 430 с. 13. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2002.