1. Uzasadnij dzięki czemu jesteśmy zdolni naukowo przewidywać przyszłość?

Przewidywanie przyszłości: wnioskowanie o zdarzeniach, które zajdą w czasie późniejszym niż czynność przewidywania.

Możemy przewidywać przyszłość, ponieważ w świecie w którym żyjemy, panuje pewien porządek. Polega on na tym, że zdarzenia powiązane są różnymi zależnościami oraz na tym, że zależności te podlegają pewnym prawidłowościom. Zarówno prawidłowości te, jak i zależności mogą być różnego typu, mogą mieć charakter funkcyjny, przyczynowo – skutkowy, bezpośredni, pośredni, pierwotny, wtórny, główny, uboczny... Znajomość tych związków pozwala wyjaśnić różne prawidłowości występujące w otaczającym nas świecie oraz stanowi podstawę do budowy prognoz.

Stopień przewidywalności jest bardzo zróżnicowany. W naukach technicznych, przyrodniczych można przewidywać z dużą dokładnością. Natomiast w naukach społecznych i ekonomicznych takie ścisłe przewidywanie nie jest możliwe, ponieważ wpływa na to zbyt wiele czynników o charakterze przypadkowym. Nie można przewidywać zjawisk i procesów przypadkowych, losowych i szczególnych. Gdyby w świecie, w którym żyjemy, panował chaos, gdyby wszelkie zdarzenia zachodziły niezależnie jedne od drugich, przewidywanie przyszłości byłoby niemożliwe.

2. Scharakteryzuj najważniejsze funkcje prognoz.

Funkcja strategiczna- polega na tym, ze prognozy mogą stanowić podstawę długofalowego działania lub długofalowej polityki gospodarczej. Informacje z prognoz długookresowych mogą być podstawa wyboru strategii działania dla długiego i krótkiego okresu. Dotyczyć to może takiej decyzji, jak reorganizacja gospodarstwa.

Funkcja ostrzegawcza prognoz – celem tej funkcji jest możliwość podjęcia działań zapobiegawczo – preferencyjnych w odpowiednim czasie. Może to stanowić podstawę różnorodnych działań, np. zmiany strategii działania. Wtedy funkcja ostrzegawcza jest zarazem funkcją strategiczną.

Funkcja weryfikacyjna – występuje wówczas, gdy prognozy dają także wcześniejsze rozeznanie o stopniu realizacji celów. Np. prognozy plonów zbóż wykonane metodami biometrycznymi informują o prawdopodobnych plonach, gdy rośliny są jeszcze na polu. W wyniku takich  prognoz mamy rozeznanie co do stopnia realizacji wcześniej założonych zadań.

Funkcja aktywizująca – polega na pobudzeniu do podejmowania działań sprzyjających realizacji prognozy, gdy zapowiada ona zdarzenia korzystne i przeciwstawiających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzystne.

Ogólnie możemy powiedzieć, ze zadaniem prognoz jest stworzenie dodatkowych przesłanek w procesie podejmowania decyzji i zmniejszanie niepewności.

3. Scharakteryzuj etapy procesu prognozowania.

1.       OKREŚLENIE ZAKRESU PROGNOZOWANIA:

Określenie obiektu, zjawiska, zmiennych mających podlegać prognozowaniu, celu wyznaczania prognozy.

2.       HORYZONT PROGNOZY:

Określamy jak daleko chcemy prognozować, przewidywać. Im krótszy horyzont tym prognoza jest bardziej szczegółowa.

3.       WYBÓR METODY PROGNOZOWANIA:

Zastosowanie metody powinno być poprzedzone szeroką i wnikliwą analizą – aby poznać wady i zalety metod oraz warunki ich stosowania. O wyborze metody decyduje:

-          charakter procesu zmian prognozowanego zjawiska

-          horyzont czasu objęty prognozą

-          rodzaj posiadanych informacji

-          możliwości techniczne i osobowe

4.       ZBIÓR INFORMACJI:

Informacje do budowy prognoz mogą pochodzić z różnych źródeł:

-          wewnętrzne: zapisy, rejestry, raporty od jednostki gospodarczej

-          zewnętrzne: ustawy, dokumenty rządowe, banki, instytucje naukowe, GUS

Dane są prawdziwe, gdy odpowiadają przedmiotowi, którego dotyczą, gdy są kompletne i wiarygodne.

5.       WYKONANIE OBLICZEŃ:

6.       WERYFIKACJA – OCENA REALNOŚCI I TRAFNOŚCI:

Jest możliwa dopiero po upływie czasu który obejmuje prognoza.

7.       MONITORING:

W celu dokonywania odpowiednich korekt.

4. Klasyfikacja prognoz.

5. Czynniki wpływające na trafność prognozy oraz przesłanki decydujące o wyborze metody prognozowania:

Trafność prognozy: to prawdopodobieństwo spełnienia się przewidywania.

Czynniki:

·         HORYZONT PROGNOZY: jest to okres na jak długo przewidujemy przyszłość.  Im horyzont prognozy jest dalszy, tym prawdopodobieństwo zaistnienia przewidywanego stanu maleje. Prognozy o długim horyzoncie nie są przydatne dla praktyki gospodarczej i należy z nich rezygnować.

·         GŁĘBOKOŚĆ RETROSPEKCJI: jest to długość okresu w którym obserwuje się zjawisko stanowiące przedmiot prognozy. W długim okresie można wykryć więcej czynników określających dane zjawisko, siłę ich wpływu i znaczenie. Im dłużej obserwujemy tym łatwiej jest określić czynniki istotne a pominąć przypadkowe.

·         METODY PROGNOSTYCZNE: do budowy prognoz należy stosować takie metody, które najlepiej odzwierciedlają rzeczywistość gospodarczą w zakresie danego zjawiska. O wyborze metody prognozowania decyduje:

o        specyfika rozpatrywanej sytuacji

o        charakter zmian

o        właściwości metod

o        horyzont prognozy

o        rodzaj informacji którą dysponujemy

o        możliwości techniczne i osobowe

o        koszty zastosowania metody

·         INFORMACJE PROGNOSTYCZNE: są to dane statystyczne jakie posiadamy, ważne jest aby poprawnie określały dane zjawisko. Prognoza zbudowana na podstawie błędnych i niekompletnych informacji, niezgodnych z rzeczywistym poziomem zjawisk w przeszłości nie odzwierciedli także prawidłowo przebiegu zjawisk w przyszłości.

6. Podstawowe założenia klasycznej teorii predykcji:

Predykcja: proces ekonometrycznego wnioskowania w przyszłość.

Założenia:

1.       Znany jest model ekonometryczny, który wyjaśnia zmiany zmiennej prognozowanej.

2.       Zjawiska i procesy opisywane przez model mają strukturę stabilną w czasie czyli model opisujący dane zjawisko będzie aktualny także w przyszłości, nie ulegnie dezaktualizacji.

3.       Znane są wartości zmiennych objaśniających dla okresu prognozowanego.

4.       Rozkład składnika losowego nie ulega zmianie w czasie czyli jest stacjonarny.

5.       Dopuszczalna jest ekstrapolacja modelu poza próbę statystyczną.

7. Podstawowe zasady predykcji: (zasady budowy prognoz):

1.       ZASADA PREDYKCJI NIEOBCIĄŻONEJ: Stosuje się ją wtedy gdy wnioskowanie jest wielokrotnie powtarzane. Nieobciążoność predykcji oznacza, że w przypadku wielokrotnego powtarzania procesu wnioskowania błędy prognoz będą miały charakter losowy o średniej 0 i nie będą występować błędy systematyczne.

2.       ZASADA PREDYKCJI NAJWIĘKSZEGO PRAWDOPODOBIEŃSTWA: kiedy prognozujemy kilka razy lub tylko jeden raz wtedy ważne jest aby prognoza miała duże szanse okazać się trafną.

3.       ZASADA PREDYKCJI MINIMALIZUJĄCEJ OCZEKIWANĄ STRATĘ: stosujemy ją gdy w ślad za zbudowaniem prognozy idzie odpowiednia działalność gospodarcza, a więc błędna prognoza prowadzi do strat.

4.       ZASADA PREDYKCJI PUNKTOWEJ I PRZEDZIAŁOWEJ:

-          punktowa: polega na wyborze jednej liczby, uznanej za najlepszą w danych warunkach

-          przedziałowa: polega na wyznaczeniu przedziału liczbowego któremu można przypisać prawdopodobieństwo że wartość zmiennej prognozowanej się w nim znajdzie ( przedział predykcji ).

8.Prognoza przedziałowa i punktowa.

Predykcja punktowa polega na wyborze jednej liczby, uznanej za najlepszą, w danych warunkach, ocenę wartości interesującej nas zmiennej w przyszłym okresie.

Predykcja przedziałowa – polega na wyznaczeniu przedziału liczbowego (Ip) o takiej właściwości, ze można mu przypisać rozsądnie bliskie jedności prawdopodobieństwo tego, ze rzeczywista wartość zmiennej prognozowanej znajdzie się w tym przedziale. Przedział ten nazywa się przedziałem predykcji i można go zapisać następująco:

                            P{Yt+p E Ip}= gama

Gdzie:  P – prawdopodobieństwo

              Gama – z góry obrana wartość; najczęściej przyjmuje się za gamę liczby: 0,9 i 0,95.

Chcąc zbudować przedział, konieczna jest znajomość rozkładu zmiennej prognozowanej.

9. Jaka prognozę możemy uznać za dopuszczalną?

Prognoza dopuszczalna (dla określonej zmiennej i ustalonego okresu) jest to najczęściej ta prognoza , która została zbudowana zgodnie z teorią predykcji i rząd jej dokładności jest dostateczny w świetle wybranych mierników tej dokładności. Najczęściej przyjmuje się błąd średni predykcji (SBP). Za prognozę dopuszczalną uznaje się te, której błąd średni predykcji jest niższy od przyjętej liczby „fi”. Wartość „fi” wynika z konkretnych warunków praktycznych wymaganej dokładności przewidywania. Może on kształtować się różnie dla zmiennych prognozowanych. Praktycznie w rolnictwie za prognozę dopuszczalną uważa się tą, której błąd średni prognozy nie jest większy niż 5% wartości oszacowanych prognoz.

10. Krótko scharakteryzuj podstawowe elementy szeregów czasowych:

Szereg czasowy – poziom zjawiska przedstawiony w czasie.

W każdym szeregu czasowym występuje zawsze co najmniej jeden z następujących elementów:

1.       WAHANIA PRZYPADKOWE ( I ): zwane nieregularnymi, losowymi bądź incydentalnymi. Wynikają z czynników nie dających się przewidzieć. Mogą wynikać z wpływu czynników biologiczno – klimatycznych na wyniki produkcyjne i ekonomiczne rolnictwa, nagłych zmian polityki rządu i innych nie przewidzianych czynników.

2.       WAHANIA SEZONOWE ( S ): to takie zmiany, które powtarzają się regularnie w tym samym okresie każdego roku, wahania te występują wokół stałego (przeciętnego) poziomu lub wokół trendu zmiennej i wyrażają wpływ zachowań ludzi wynikających z kalendarza czy specyfiki produkcji, na kształtowanie się zmiennej prognozowanej. (np. większa podaż zbóż po żniwach, większa produkcja mleka w okresie wiosny i lata).

3.       WAHANIA CYKLICZNE ( C ): wyrażają się w postaci długookresowych, rytmicznych zmian wartości zmiennej prognozowanej wokół przeciętnego poziomu lub wokół trendu tej zmiennej. W gospodarce rynkowej wynikają one z przebiegu cyklu koniunkturalnego. Są to takie zmiany, które powtarzają się regularnie w analogicznych jednostkach czasu.

4.       TENDENCJA ROZWOJOWA- TREND ( T ): przedstawia regularne i systematyczne zmiany, jakim podlega zjawisko w ciągu długiego czasu. Wyznacza rozwój zjawiska w czasie.

11. Scharakteryzuj podstawowe mierniki ex-post.

Mierniki ex-post cechują się tym, że są obliczane na podstawie materiałów z przeszłości, a więc na podstawie informacji o prognozach już wygasłych i odpowiadającej im realizacji zmiennej prognozowanej. Wśród tych mierników najczęściej oblicza się średnią arytmetyczną błędów prognozy, zwaną błędem przeciętnym (SABP).

Błąd prognozy może być równy zeru, gdy predykcja nie jest obciążona. Odchylenia dodatnie i ujemne wzajemnie się znoszą. Aby obliczyć o ile sformułowane  prognozy w poszczególnych okresach różnią się średnio od rzeczywistej wartości zmiennej prognozowanej, przyjmuje się nie rzeczywiste wartości odchyleń, a ich wartości bezwzględne:

(SBWBP) = średnia bezwzględnej wartości błędów prognoz, zwana błędem prognozy.

SBWBP informuje, o ile przeciętnie odchylają się sformułowane prognozy od wartości rzeczywistej.

Miarami częściej używanymi i lepiej opracowanymi matematycznie są:

-          średni kwadrat błędów prognoz (SKBP)

-          standardowy błąd prognozy (SBP)

SKBP silniej reaguje na większe różnice między prognozami a wartościami rzeczywistymi.

Obliczając pierwiastek kwadratowy ze średniego kwadratu błędu, otrzymuje się odchylenie standardowe błędów prognoz (OSBP). Jest ono również nazywane empirycznym średnim błędem predykcji. Jest on najczęściej większy niż średnia bezwzględnej wartości błędów prognoz (SBWBP), ponieważ silniej reaguje na większe różnice między wartościami rzeczywistymi a sformułowanymi prognozami.

Inne błędy prognoz mogą być obliczane w wielkościach względnych, procentach. W tej klasie używa się najczęściej następujących mierników oceny dokładności prognoz:

BWP – błąd względny procentowy

SAWBP – średnia arytmetyczna względnych błędów prognoz.

14. W jakich sytuacjach można stosować do prognozowania modele średniej ruchomej?

              Jednym z najprostszych sposobów zbudowania prognozy jest zbudowanie jej na podstawie średniej ruchomej (jedna z metod adaptacyjnych). W tej metodzie za prognozę przyjmuje się średnią z określonej liczby poprzednich okresów.

              W tej metodzie prognozowania próbuje się wygładzić przez uśrednianie wahania przypadkowe (I). Stosowana jest dla zjawisk i procesów gospodarczych, w których nie występuje tendencja, wahania cykliczne i sezonowe. Można jej np. użyć by zbadać kształtowanie się plonów ziemniaków w latach jakichś tam.

Wada: nadaje jednakowe wagi dla wszystkich informacji. A dla wielu procesów gosp. Ważniejsze są nowsze, bardziej aktualne obserwacje niż te starsze.

Rozwiązanie: średnia ruchoma ważona: prognozę tę metodą buduje się uwzględniając tzw. Postarzanie informacji. Czyli, że informacje starsze mają relatywnie mniejsza wagę niż informacje bliższe okresowi prognozowania.

15. Jak budujemy prognozy na podstawie stacjonarnych szeregów czasowych:

Dla wielu zjawisk i procesów gospodarczych występujące zmiany nie wykazują tendencji, wahań sezonowych ani cyklicznych. Zmienność która występuje odbywa się wokół stałej wielkości. Tego typu szeregi nazywamy stacjonarnymi. Najczęściej występują z powodu:

v      Ustabilizowanego otoczenia w którym funkcjonuje dane zjawisko

v      Braku postępu w danej dziedzinie

v      Krótkiego horyzontu prognozy

v      Początkowego etapu rozwoju danego zjawiska

Występowanie stacjonarnych szeregów czasowych powoduje konieczność zastosowania określonego sposobu budowy prognoz. Budowa prognoz oparta jest na modelu błądzenia losowego:

Y = b + e

Gdzie:

Y – poziom zjawiska

b - średni poziom

e - składnik losowy

KRYTERIUM I:

Suma błędów prognoz = 0

Przy powtarzaniu prognoz suma ich błędów powinna być równa zero. Za prognozę przyjmuje się wartość średniej arytmetycznej.

KRYTERIUM II:

Tak samo często niedoszacować jak i przeszacować prognozę. Wartości empiryczne należy uporządkować rosnąco, a za prognozę przyjmuje się wartość środkową.

KRYTERIUM III:

„ minimaks” – najmniejszy maksymalny błąd. Prognoza: średnia obliczona z wartości najniższej i najwyższej.

KRYTERIUM IV:

Minimalizacja błędu. Prognoza: średnia z wartości środkowych uporządkowanych rosnąco.

KRYTERIUM V:

Minimum sumy kwadratów błędów. Kryterium to spełnia średnia arytmetyczna.

18. Scharakteryzuj metodę heurystyczną:

Polega na szacowaniu różnych postaci analitycznych funkcji trendu i wyborze jednej z nich na podstawie wyróżnionego kryterium dopasowania modelu do rzeczywistości:

Ø       Współczynnik determinacji...