| ЗМІСТ | |
Частина 1. Моделі соціально-економічного прогнозування | 3 |
Вступ | 3 |
Розділ 1. Соціально-економічні процеси країни як об’єкт прогнозування | 3 |
1.1. Основні поняття, сутність, цілі та завдання прогнозування соціально-економічних процесів | 3 |
1.2. Методологія прогнозування соціально-економічних процесів | 20 |
1.3. Структура прогнозування розвитку національної економіки | 30 |
Розділ 2. Прогнозування економічного зростання | 37 |
2.1. Динамічна модель Кейнса. Модель Самуельсона-Хікса | 37 |
2.2. Виробнича функція | 39 |
2.3. Модель Солоу. Трисекторна модель економічного зростання | 44 |
Розділ 3. Прогнозування розвитку виробничих зв’язків в економіці | 53 |
3.1. Лінійна статична міжгалузева модель | 53 |
3.2. Прогнозування динаміки коефіцієнтів МГБ | 60 |
3.3. Динамічні багатогалузеві моделі | 66 |
Розділ 4. Прогнозування інфляції та безробіття | 80 |
4.1. Моделі прогнозування інфляції | 80 |
4.2. Прогнозування зайнятості та безробіття | 96 |
Розділ 5. Прогнозування комплексного соціально-економічного розвитку країни | 110 |
5.1. Загальна характеристика комплексних економетричних моделей прогнозування | 110 |
5.2. Складні макромоделі комплексного соціально-економічного розвитку країни | 125 |
Частина 2. Методи соціально-економічного прогнозування | 144 |
| Вступ | 144 |
Розділ 1. Основні поняття та попередній аналіз часових рядів | 144 |
1.1. Інформаційне представлення динаміки розвитку соціально-економічних процесів | 144 |
1.2. Випадкові процеси та часові ряди | 156 |
1.3. Ідентифікація часових рядів | 173 |
Розділ 2. Прогнозування часових рядів із використанням ARIMA-моделей | 200 |
2.1. Основні поняття про лінійні параметричні моделі часових рядів і властивості їхньої загальної моделі | 200 |
2.2. Процеси ковзної середньої (MA(q)-процеси) | 205 |
2.3. Авторегресійні процеси (AR(p)-процеси) | 211 |
2.4. Змішані АRМА- та АRІМА-процеси | 218 |
2.5. Аналіз часових рядів Бокса-Дженкінса | 223 |
Розділ 3. Прогнозування тенденції на основі згладжування часових рядів | 243 |
3.1. Прогнозування тенденції часового ряду за середніми характеристиками | 243 |
3.2. Прогнозування тенденції часового ряду за аналітичними методами згладжування | 245 |
3.3. Прогнозування тенденції часового ряду за алгоритмічними методами | 260 |
Розділ 4. Особливості прогнозування тренд-сезонних процесів | 286 |
4.1. Методи фільтрації сезонної компоненти часового ряду | 286 |
4.2. Моделі прогнозування сезонних процесів | 306 |
Розділ 5. Економетричні методи прогнозування | 311 |
5.1. Прогнозування на основі багатофакторних регресійних моделей | 311 |
5.2. Економічне прогнозування не основі АRІМА- та VAR-моделей | 331 |
5.3. Застосування моделей коригування помилок (коінтегрування) | 342 |
Розділ 6. Суб’єктивні (експертні) методи прогнозування | 350 |
6.1. Методи індивідуальної та колективної експертизи | 351 |
6.2. Процедура проведення експертизи й аналіз експертних оцінок | 355 |
Розділ 7. Оцінювання прогнозів | 363 |
7.1. Критерії визначення якісного прогнозу | 363 |
7.2. Побудова комбінованого прогнозу | 374 |
| Література | 378 |
