Введение

Тема 1. Общетеоретические основы социально-экономического прогнозирования

• 1.1. Предсказание и прогнозирование (66мин.)
• 1.2. Теория социально-экономического прогнозирования (146мин.)
• 1.3. Понятийный аппарат теории прогнозирования (212мин.)
• 1.4. Прогнозирование как функция управления (53мин.)
• 1.5. Временные ряды социально-экономической динамики (159мин.)
• 1.6. Обратимые и необратимые процессы (119мин.)
• Тест:  Общетеоретические основы социально-экономического прогнозирования (36мин.)

Тема 2. Анализ и первичная обработка данных

• 2.1. Шкалы измерения социально-экономической информации (172мин.)
• 2.2. Измерение социально-экономических отношений для их прогнозирования (186мин.)
• 2.3. Предварительный анализ и обработка данных (225мин.)
• 2.4. Математическая обработка и прогнозирование информации, измеренной в неметрических шкалах (186мин.)
• 2.5. Оценка адекватности прогнозных моделей (278мин.)
• • 2.5.1. Графический анализ модели (66мин.)
  • 2.5.2. Основные коэффициенты оценки качества модели (199мин.)
  • 2.5.3. Процедура ретропрогноза (13мин.)
• Тест:  Анализ и первичная обработка данных (38мин.)

Тема 3. Теоретические основы прогнозирования стационарных социально-экономических процессов

• 3.1. Генеральная совокупность, выборка и выборочный метод (106мин.)
• 3.2. Средние величины в прогнозировании однородных стационарных процессов (106мин.)
• 3.3. Общие принципы определения доверительных границ для выборочных значений из генеральной совокупности (93мин.)
• 3.4. Статистическая проверка гипотез (199мин.)
• • 3.4.1. Общие принципы проверки статистических гипотез (53мин.)
  • 3.4.2. Проверка гипотез с помощью нормального распределения (13мин.)
  • 3.4.3. Проверка гипотез с помощью распределения Стьюдента (40мин.)
  • 3.4.4. Проверка гипотез с помощью распределения хи-квадрат (27мин.)
  • 3.4.5. Проверка гипотез с помощью распределения Фишера (27мин.)
  • 3.4.6. Другие способы проверки гипотез (27мин.)
• 3.5. Основы регрессионного анализа в прогнозировании (199мин.)
• 3.6. Корреляционный анализ при построении однофакторных прогнозных моделей (186мин.)
• 3.7. Коэффициент согласия в динамике (159мин.)
• Тест:  Теоретические основы прогнозирования стационарных социально-экономических процессов (40мин.)

Тема 4. Методы и методики прогнозирования стационарных социально-экономических процессов

• 4.1. Типовые прогнозные модели (133мин.)
• 4.2. Метод наименьших квадратов и уравнения в отрезках (93мин.)
• 4.3. Прогнозирование стационарных неоднородных процессов: многофакторные модели (424мин.)
• • 4.3.1. Пропущенные переменные (106мин.)
  • 4.3.2. Проблема гетероскедастичности (27мин.)
  • 4.3.3. Проблема автокорреляции остатков (13мин.)
  • 4.3.4. Проблема мультиколлинеарности (119мин.)
• 4.4. Один метод получения устойчивых оценок в частном случае мультиколлинеарности (80мин.)
• 4.5. Синтез однофакторных моделей в многофакторную (53мин.)
• 4.6. Учет качественных характеристик при построении регрессий (93мин.)
• Тест:  Методы и методики прогнозирования стационарных социально-экономических процессов (36мин.)

Тема 5. Прогнозирование социально-экономических тенденций

• 5.1. Изучение структуры временных рядов и выявление вида тенденций (225мин.)
• • 5.1.1. Выявление тенденций в ряде данных с помощью скользящих средних (53мин.)
  • 5.1.2. Выявление тенденций с помощью локальных полиномиальных регрессий (LOESS) (93мин.)
  • 5.1.3. Изучение структуры временных рядов (53мин.)
• 5.2. Простейшие методы прогнозирования (159мин.)
• • 5.2.1. Средняя величина (27мин.)
  • 5.2.2. Naïve (13мин.)
  • 5.2.3. Сезонный Naïve (13мин.)
  • 5.2.4. Метод дрейфа (27мин.)
  • 5.2.5. Метод средних точек (80мин.)
  • 5.2.6. Преимущества и недостатки простейших методов прогнозирования (13мин.)
• 5.3. Модели трендов (172мин.)
• • 5.3.1. Линейный тренд (13мин.)
  • 5.3.2. Параболический тренд (27мин.)
  • 5.3.3. Показательный тренд (27мин.)
  • 5.3.4. Гиперболический тренд (13мин.)
  • 5.3.5. Логарифмический тренд (13мин.)
  • 5.3.6. Степенной тренд (13мин.)
  • 5.3.7. Пример прогнозирования с использованием моделей трендов (53мин.)
  • 5.3.8. Преимущества и недостатки моделей трендов (27мин.)
• Тест:  Прогнозирование социально-экономических тенденций (34мин.)

Тема 6. Сезонная декомпозиция и тренд-сезонные модели

• 6.1. Виды сезонности (53мин.)
• 6.2. Выявление сезонности (53мин.)
• 6.3. Классическая декомпозиция (66мин.)
• 6.4. Декомпозиция "X-12" (133мин.)
• 6.5. Декомпозиция временнóго ряда с помощью LOESS (66мин.)
• 6.6. Моделирование сезонных колебаний с использованием фиктивных переменных (53мин.)
• 6.7. Прогнозирование с помощью тренд-сезонных моделей (93мин.)
• Тест:  Сезонная декомпозиция и тренд-сезонные модели (34мин.)

Тема 7. Экспоненциальное сглаживание

• 7.1. Модель простого экспоненциального сглаживания (199мин.)
• 7.2. Стартовые значения в модели Брауна (146мин.)
• 7.3. Простейшие модификации модели Брауна (66мин.)
• • 7.3.1. Простое экспоненциальное сглаживание с дрейфом (13мин.)
  • 7.3.2. Модель адаптации к приростам (40мин.)
  • 7.3.3. Модель экспоненциального сглаживания сезонных уровней (13мин.)
• 7.4. Подход пространства состояний (186мин.)
• 7.5. Модель Хольта и ее варианты (93мин.)
• 7.6. Модель Хольта - Уинтерса и ее варианты (53мин.)
• 7.7. Автоматизация моделей экспоненциального сглаживания (80мин.)
• Тест:  Экспоненциальное сглаживание (34мин.)

Тема 8. Модели авторегрессии и скользящего среднего

• 8.1. Описание стационарного временнóго ряда авторегрессией и скользящей средней (119мин.)
• 8.2. Нестационарность, методы идентификации и устранения (278мин.)
• • 8.2.1. Условие стационарности в моделях ARMA (27мин.)
  • 8.2.2. Нестационарные процессы и приведение их к стационарному виду (66мин.)
  • 8.2.3. Идентификация нестационарности (172мин.)
• 8.3. Определение порядка модели авторегрессии со скользящей средней (133мин.)
• 8.4. Учет сезонности в моделях авторегрессии (93мин.)
• 8.5. Связь между ARIMA и экспоненциальным сглаживанием (40мин.)
• 8.6. Преимущества и недостатки моделей ARIMA (66мин.)
• Тест:  Модели авторегрессии и скользящего среднего (24мин.)

Тема 9. Построение интервальных прогнозов

• 9.1. Параметрические методы построения интервальных прогнозов (278мин.)
• • 9.1.1. Простейшие методы (53мин.)
  • 9.1.2. Тренды и тренд-сезонные модели (40мин.)
  • 9.1.3. Модели экспоненциального сглаживания (66мин.)
  • 9.1.4. Модели авторегрессии (80мин.)
• 9.2. Непараметрические и полупараметрические методы построения интервальных прогнозов (119мин.)
• • 9.2.1. Метод Монте-Карло (53мин.)
  • 9.2.2. Построение интервальных прогнозов на основе неравенства Чебышева (66мин.)
• Тест:  Построение интервальных прогнозов (22мин.)

Тема 10. Альтернативные методы оценки коэффициентов прогнозных моделей

• 10.1. Метод наименьших квадратов с дисконтированием (146мин.)
• 10.2. Общая схема оценивания прогнозных моделей z-множителями (239мин.)
• Тест:  Альтернативные методы оценки коэффициентов прогнозных моделей (22мин.)

Тема 11. Метод неравномерного сглаживания

• 11.1. Метод стохастической аппроксимации и его модификация (278мин.)
• 11.2. Коэффициент демпфирования колебаний и границы фильтра (186мин.)
• • 11.2.1. Методы задания границ фильтра (40мин.)
  • 11.2.2. Методы задания параметра демпфирования колебаний (133мин.)
• 11.3. Адаптация нелинейных моделей методом неравномерного сглаживания (133мин.)
• Тест:  Метод неравномерного сглаживания (20мин.)

Тема 12. Модели прогнозирования макроэкономическойдинамики

• 12.1. Прогнозирование с использованием производственных функций (199мин.)
• 12.2. Теория Дж. М. Кейнса и базирующиеся на ней модели (106мин.)
• 12.3. Модель Солоу и ее развитие для задач прогнозирования (119мин.)
• 12.4. Имитационные динамические модели (212мин.)
• Тест:  Модели прогнозирования макроэкономическойдинамики (20мин.)

Заключение

Рекомендуемая литература

Новые издания по дисциплине "Социально-экономическое прогнозирование" и смежным дисциплинам

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (60мин.)