1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ.

2. Доходный подход к оценке

3. ЗАКОНОДАТЕЛЬНАЯ БАЗА ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ.

4. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ.

5. БИЗНЕС КАК СИСТЕМА. БИЗНЕС КАК ТОВАР.

6.ПОДХОДЫ К ОЦЕНОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

7.СТАНДАРТИЗАЦИЯ ОЦЕНОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.
Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московская финансово-промышленная академия» омский филиал
Контрольная работа по дисциплине:

«Прогнозирование социально-экономических процессов»
Студента группы: ЗФФ-112

   Ковалева Дениса        

                                                                                      Проверил: Грюнер Д. А.
Омск-2009




3. Простейшие примеры экономических моделей

При помощи различных методологических подходов мы можем создавать экономические модели. Модель - это упрощение реальности (либо какого-то реально существующего объекта) для удобства изучения. Модель позволяет нам проанализировать основные взаимосвязи и вывести основные законы взаимодействия между ключевыми действующими объектами и субъектами в конкретной ситуации. Дадим полное определение:

Экономическая модель - это формализованное описание экономического процесса или  явления, структура которого определяется как его Объективными свойствами, так и субъективным  целевым характером исследования.

Таким образом, структура модели зависит от того, каковы особенности объекта изучения и цели субъекта исследования. Модель всегда балансирует на грани между точностью (приближенностью к реальности) и сложностью построения:
           

                                

Запомните эту простую схему: чем проще модель, тем меньше она соответствует действительности. Чем больше модель приближена к реальности, тем больше в ней деталей и тем она, соответственно, сложнее. Нам как исследователям, конечно, необходимо, чтобы паша модель характеризовала бы реальность, но при этом была относительно проста. Поэтому при построении модели мы должны уметь отсекать лишнее и оставлять только ключевые составляющие реальной ситуации и взаимосвязи между ними. Ключевые - значит, решающие, значимые для данной ситуации, основные.
Субъект - тот, кто осуществляет воздействие, объект - то, на что осуществляется воздействие.

Модель должна быть проста, но при этом приближена к реальности за счет присутствия в  ней ключевых элементов реальной ситуации.
Цели построения модели:

•    Обобщение и представление реальной ситуации

(например, изучение экономических процессов отдельной

фирмы)

•   Моделирование возможных путей изменения текущей ситуации (например, пути повышения эффективности  в данной фирме).

Из целей построения моделей вытекают два ее основных свойства:

Модель может быть иллюстрацией, а может быть инструментом преобразования реальности.

Самой простой моделью может быть логическая схема. Например, предмет микроэкономики - это фирма, ее внутренняя и внешняя среда. Предмет микроэкономики в виде простой модели мы можем выразить в виде следующей схемы:

                                                       
                                                                               рис. 3

Это именно простая схема. В ней перечислены основные категории и очень условно обозначены взаимосвязи. Модель могла быть и сложнее: мы бы расписали подробно внутреннюю и внешнюю среды, взаимосвязи и взаимозависимости между элементами, косвенное и прямое влияние и т.д. Наша модель получилась бы намного более информативной, но при этом и более громоздкой. Все зависит от того, какие субъективные цели мы преследуем (как исследователи предмета микроэкономики). Если наша цель - просто оценить границы предмета микроэкономики, то нам хватит и простой схемы, которую мы уже изобразили. А если нам понадобиться изучить или преобразовать объективные свойства, присутствующие в реальности у предмета микроэкономики, то мы будем рассматривать более подробно.

Простота и сложность модели зависят от цели исследования.;

Простейшей экономико-математической моделью является график.

                                         
                                 
                                                                                 рис. 4

На нашем рисунке мы видим четыре разных вида линейной зависимости двух величин. По горизонтальной оси традиционно выписываются значения аргумента - величины независимой. По вертикальной - функции (Y), которая зависит от того, какие значения примет аргумент (X).

Рассмотрим четыре возможных вида графика подробно:

Положительный наклон - наклон графика называют положительным, если с увеличением аргумента растет и значение функции. То есть наблюдается прямо пропорциональная зависимость.

Отрицательный наклон - обратная зависимость: с ростом значения аргумента значения функции уменьшаются.

Нулевой наклон - зависимости нет: сколько бы ни изменялось значение аргумента, значение функции остается прежним

Наклон, равный бесконечности - одному и тому же значению аргумента соответствует бесконечное количество значений функции.

В реальной жизни мы наблюдаем более сложные связи и зависимости, которые выражаются нелинейными графиками - кривыми.

Чаще всего, в большинстве экономических моделях просматривается следующая зависимость

                                                   

                                                                                    рис.5

На данном рисунке точка пересечения кривых (01) характеризует равновесное состояние.

В этом графике для отношения любых двух точек слева от точки 01 существует аналогичное отношение справа от точки 01.  Эти  свойства отношений  в графике отражена в алгебраической форме под данным рисунком.
    Модели бывают самыми разными. Все многообразие моделей можно представить в таблице:

Признак модели	ВИДЫ МОДЕЛЕЙ
Уровень обобщения	Теоретические	Конкретные
сфера охвата	Макроэкономичес­кие	Микроэкономические
Степень структурности	Малоразмерные	Многоразмерные
Характер взаимосвязи	Линейные	Нелинейные
Время и характер деиствия	Статическая	Динамическая
Краткосрочные	Среднесрочные	Долго-срочные
Возможность   внешнего влияния	Открытая	Закрытая

Если рассмотреть приведенную классификацию подробнее, то мы можем построить модель: конкретную практическую или обобщенно-

теоретическую, микро- или макроуровня, с большим или маленьким количеством элементов, с линейной или нелинейной зависимостью между основными составляющими, никак не распределенную во времени или наоборот - зависимую от срока действия (меньше года, пять лет, пятнадцать-двадцать лет). Помимо этого, экономическая модель может быть как открытой (мы учитываем фактор влияния объектов или субъектов извне, то есть тех, которые не включены в модель непосредствен-н0л так и закрытой системой (такая модель - замкнутая, на нее не осуществляется внешнего влияния).

Модель - это не просто картинка, схема или график. В модели мы всегда можем определить входные данные (или экзогенные), то есть те, отталкиваясь от которых мы начинаем строить модель. И выходные данные (эндогенные) -обработанная в модели информация, данные, которые мы получаем после построения модели:

                                            

                                                              рис.6

Это значит, что модель и есть проявление и применение нашей методологии по отношении к предмету изучения (фирме). То есть мы берем требуемые данные, подвергаем их анализу, выдвигаем гипотезы, формируем законы, определяем категории и т.д. А на выходе (то есть после осуществления расчетов или рассуждений, например) получаем - результат.

Если теперь отобразить эту схему в виде рычажных весов, то мы получим



                               

Мера

                                                        

характеризует степень соразмерности модели с реальной действительностью (входные данные отражают реальную действительность, а выходные данные -характеризуют данные, полученные из модели).

Если Мера будет равна Единице, то мы получим идеальную модель, которая отражает объективно существующую реальность без искажений.
5. АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ УРОВНЕЙ ВРЕМЕННОГО РЯДА

  Временной ряд — это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы:

       • факторы, формирующие тенденцию ряда;

       • факторы, формирующие циклические колебания ряда;

       • случайные факторы.

       При различных сочетаниях в изучаемом явлении или процессе этих факторов зависимость уровней ряда от времени может принимать различные формы. Во-первых, большинство временных рядов экономических показателей имеют тенденцию, характеризующую совокупное долговременное воздействие множества факторов на динамику изучаемого показателя. Очевидно, что эти факторы, взятые в отдельности, могут оказывать разнонаправленное воздействие на исследуемый показатель. Однако в совокупности они формируют его возрастающую или убывающую тенденцию.

       Во-вторых, изучаемый показатель может быть подвержен циклическим колебаниям. Эти колебания могут носить сезонный характер, поскольку экономическая деятельность ряда отраслей экономики зависит от времени года. Некоторые временные ряды не содержат тенденции и циклической компоненты, а каждый следующий их уровень образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой (положительной или отрицательной) случайной компоненты.

       В большинстве случаев фактический уровень временного ряда можно представить как сумму или произведение трендовой, циклической и случайной компонент. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда. Основная задача эконометрического исследования от дельного временного ряда — выявление и придание количественного выражения каждой из перечисленных выше компонент с тем, чтобы использовать полученную информацию для прогнозирования будущих значений ряда или при построении моделей взаимосвязи двух или более временных рядов.
       Корреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда называют автокорреляцией уровней ряда. Количественно ее можно измерить с помощью линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов во времени. Коэффициент корреляции имеет вид:

       можно определить коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков. Так, коэффициент автокорреляции второго порядка характеризует тесноту связи между уровнями уt и yt-1и определяется по формуле:

       Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, называют лагом. С увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, уменьшается.

       Отметим два важных свойства коэффициента автокорреляции.Во-первых,он строится по аналогии с линейным коэффициентом корреляции и таким образом характеризует тесноту только линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда.

       Во-вторых, по знаку коэффициента автокорреляции нельзя делать вывод о возрастающей или убывающей тенденции в уровнях ряда.

       Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго и т. д. порядков называют автокорреляционной функцией временного ряда. График зависимости ее значений от величины лага называется коррелограммой.
Задача:

В таблице указан объем продаж (тыс. руб.) за последние 12 кварталов. Требуется построить график, аддитивную модель временного ряда и сделать прогноз на следующие 4 квартала: