Реферат на тему «Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга»

Магистрант

Кафедры экономической информатики

И математической экономики

Специальности «Математические и инструментальные методы экономики»

Суягина Юлия Константиновна

Руководители:

 ст. преп. Абакумова Юлия Георгиевна,

Ассистент Позняков Андрей Михайлович.

Минск – 2010 г.

Оглавление

Оглавление. 2

Список обозначений ко всей выпускной работе. 3

Реферат на тему «Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга». 4

Введение. 4

Глава 1 (обзор литературы) 5

Глава 2 (методика исследования) 6

Глава 3 (основные результаты) 11

Глава 4 (обсуждение результатов) 15

Заключение. 16

Список литературы к реферату. 16

Предметный указатель к реферату. 18

Интернет ресурсы в предметной области исследования. 19

Действующий личный сайт в WWW (гиперссылка) 21

Граф научных интересов. 22

Тестовые вопросы по Основам информационных технологий. 23

Презентация магистерской диссертации. 24

Список литературы к выпускной работе. 25

Приложения. 27

 

Список обозначений ко всей выпускной работе

БСЛ – Белорусский союз лизингодателей

лиз. – лизинг, лизинговый (-ые, -ая, -ое)

ММ – метод моментов

ММП – метод максимального правдоподобия

МНК – метод наименьших квадратов

мод. – модель

НС – нейронные сети

LP – лизинговый портфель

P – объем лизинговых платежей

R – рейтинговая оценка

R^2 – коэффициент детерминации

V – объем нового бизнеса

 

Реферат на тему «Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга»

Введение

Прогнозирование является немаловажным этапом экономического анализа. Чтобы эффективно управлять народным хозяйством или любым его структурным звеном, необходимо четко знать, какими должны быть воздействие на экономику и его последствия. Однако прогнозировать будущие изменения любого показателя в реальности не так просто, поскольку на его динамику оказывает существенное влияние множество различных факторов, как экономического порядка, так и иного. Сегодня мировое сообщество осознает необходимость качественного прогнозирования, а потому для его проведения находят применение ряд существующих методов и программных пакетов, призванных сделать процесс прогнозирования проще, нагляднее и точнее.

В нашей стране прогнозирование рынков находится на начальной стадии, а потому такие вопросы, как выработка программ и стандартов, выбор методов и инструментов, а также определения критериев эффективности прогнозирования, нуждаются в разработке. В моей диссертации будет изучаться один из наиболее быстроразвивающихся рынков услуг нашей страны – рынок лизинга. С помощью моделирования и анализа будет не только изучены текущая ситуация данного сектора, но и построены несколько вариантов прогнозов его развития на ближайшую перспективу. Подобные исследования помогут предприятиям, занимающимся лизинговой деятельностью, корректировать прогнозы собственного развития с учетом сложившейся рыночной конъюнктуры и, следовательно, повышать эффективность собственной работы.

На сегодняшний день прогнозирования отдельных рынков является актуальной проблемой, ибо современные мировые условия ставят любую страну и любое предприятие в ситуацию, где выигрывает лишь тот, кто просчитывает свое развитие и заранее прорабатывает возможные сценарии.

В данном реферате внимание будет уделено не теоретическим аспектам применения прогнозирования в лизинге и не результатам проведенных эконометрических исследований (этот материал будет еще доработан и размещен в полном объеме в самой диссертации), а применению достижений ИТ-технологий (прикладных программных пакетов) в процессе прогнозирования.

Реферат будет включать в себя четыре главы, где будет содержаться краткий обзор литературы по данной проблеме, описание методики исследования, определены основные результаты проведенного анализа и подведены главные итоги проведенной работы.

 

Глава 1 (обзор литературы)

Большая часть аппарата прогнозирования, используемого сегодня, была разработана в девятнадцатом столетии. Примером могут служить процедуры регрессионного анализа. Однако некоторые из тем в прогнозах, привлекли внимание исследователей и получили свое развитие только в последнее время. В частности, к этой категории относятся процедуры Бокса-Дженкинса (Box-Jenkins) и нейронные сети, используемые для целей прогнозирования.

«С развитием и ростом сложности аппарата прогнозирования, а также с появлением компьютеров – в особенности с широким распространением сетей из небольших персональных компьютеров, оснащенных соответствующим программным обеспечением – прогнозированию уделяется все больше и больше внимания. Сейчас каждый менеджер имеет реальную возможность использовать в целях прогнозирования очень сложный математический аппарат анализа данных, и знание этого аппарата является для него весьма существенным. По этой же причине люди, непосредственно использующие прогнозы в своей деятельности, должны понимать опасность выбора неадекватных методов прогнозирования, так как некорректные прогнозы могут привести к принятию неверных решений» [4, с. 21].

Техника прогнозирования продолжает развиваться, и разрабатываются все новые и новые методы, так как менеджмент сталкивается с растущей потребностью в прогнозировании процессов. Особое внимание при этом сосредоточивается на ошибках, которые являются неотъемлемой частью любой процедуры прогнозирования. Предсказания будущих исходов редко оказываются точными (с точностью до знака), поэтому человек, занимающийся прогнозированием, может лишь пытаться, насколько это возможно, смягчить последствия от неизбежных ошибок.

Значение оценочного прогнозирования в последние годы заметно изменилось. До появления современного математического аппарата прогнозирования и достаточно мощных компьютеров, оценка менеджера была единственным инструментом в практическом прогнозировании. «Благодаря работам Макридакиса (Makridakis, 1986) стало очевидным, что прогнозы, использующие только оценку, не являются такими точными, как те, которые основываются на применении количественных методов оценки» [4, с. 2].

В сегодняшние дни прогноз (по Г. Тэйлу) – это некоторое суждение относительно неизвестных, особенно будущих событий. Одной из первых работ предшествовавших формированию прогнозирования как современной науки, является опубликованное известным американским инженером-металлургом Фернасом в 1936 г. собрание технологических прогнозов.

«Джифиллан также внес существенный вклад в создание в создание науки прогнозирования. В 1937 г. он сделал прогноз создания телевидения, как одного из способов заработать деньги. Если быть более точным, он в своей работе проанализировал опубликованные ранее прогнозы, сделанные Эдисоном, Штейнмецом, им самим в период 1910-1920 гг. и установил, что не менее 75% из них оказались правильными» [1, с. 201].

В 1952 г. Джифиллан публикует обзор состояния технологического прогнозирования, где впервые подчеркивает принцип соответствия запросам – удачного момента. В этом труде он также перечисляет основные этапы прогнозирования, получивших в дальнейшем название изыскательских.

Так что прогнозы известны достаточно давно, однако именно сегодняшняя ситуация делает их особенно важными. Компьютеры, в совокупности с количественными методами расчетов, которые благодаря им стали общедоступными, для современных организаций являются уже не просто удобным инструментом, а фактически их неотъемлемой частью. Упомянутые выше трудности современной жизни породили огромное количество данных, что вызвало острую необходимость научиться извлекать из них различную полезную информацию. Существующие инструменты прогнозирования, в сочетании с возможностями компьютеров, стали жизненно необходимыми средствами для любых организаций, функционирующих в современном мире.

Сегодня проблемами прогнозирования занимаются многие. Однако прогнозирование конкретных рынков, их динамики и изменений в структуре часто становятся более важной целью, чем прогнозирование экономики в целом. А потому обращение к проблеме прогнозов современных рынков будет актуально и полезно как для отдельно взятого предприятия, так и для всей отрасли, а затем – и для экономики страны.

Итак, теперь мы можем сформулировать цель данного исследования: изучение применения различных программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга и выбор наиболее оптимального.

Задачи:

– рассмотреть краткую историю экономического прогнозирования;

– изучить методы, подходы прогнозирования;

– изучить программные пакеты, применяемые в прогнозировании;

– выявить пути использования ИТ-технологий при решении задач прогнозирования рынка лизинга Республики Беларусь.

Объектом исследования можно считать прогнозирование рынка лизинга.

Предметом исследования – использование программных пакетов для построения прогнозов развития рынка лизинговых отношений в Республике Беларусь.

Глава 2 (методика исследования)

Прежде чем приступать к описанию методики исследования, необходимо уточнить, что же такое прогноз как таковой. «Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления» [2, с. 5]. Экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических прогнозов, основанный на научных методах познания экономических явлений и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Прогнозирование имеет две стороны или плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную) и предуказательную (предписательную). Предсказание означает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание означает решение этих проблем путем использования информации о будущем в целенаправленной деятельности. Таким образом, в прогнозировании различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий. Экономическое прогнозирование имеет своим объектом процесс конкретного расширенного воспроизводства во всем его многообразии. Предметом экономического прогнозирования является познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.

Важную роль в развитии экономического прогнозирования играет прикладная научная дисциплина прогностика и ее составная часть – экономическая прогностика. Прогнозирование следует рассматривать в комплексе с более широким понятием – предвидением, которое дает опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления. Различают три формы научного предвидения: гипотезу, прогноз и план.

Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне общей теории. На уровне гипотезы дается качественная характеристика исследуемых объектов, выражающая общие закономерности их поведения.

Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую качественную и количественную определенность и отличается большей достоверностью.

План представляет собой постановку точно определенной цели и предвидение конкретных, детальных событий исследуемого объекта. Его отличительные черты: определенность, конкретность, адресность, обязательность или индикативность. Между прогнозом и планом имеются существенные различия. Прогноз носит вероятностный, а план обязательный характер. План – это однозначное решение, прогноз же по своей сущности имеет вероятное содержание. В то время как планирование направлено на принятие и практическое осуществление управленческих решений, цель прогнозирования – создать научные предпосылки для их принятия.

Таким образом, задача экономического прогнозирования состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования экономики, опираясь на составленный прогноз.

Методы прогнозирования

Методов прогнозирования существует великое множество. Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). На рис.1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

Рисунок 1 – Классификация методов прогнозирования

Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности: простые методы, комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса: фактографические методы, экспертные методы и комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

Конечно, данная классификация неполная. Полную версию теоретических выкладок о прогнозах и прогнозировании можно будет найти в тексте диссертации. Здесь же мы показали, что методов и приемов, применяемых при составлении прогнозов, множество, так что при проведении конкретных исследований мы имеем право воспользоваться некоторыми из них, в частности, статистическими.

Этапы прогнозирования

Обычно любой процесс прогнозирования состоит из следующих этапов.

 1. Сбор данных.

 2. Редукция или уплотнение данных.

 3. Построение модели и ее оценка.

 4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз).

 5. Оценка полученного прогноза.

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей.

Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются.

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями [4, с. 6].

В нашей работе мы последуем этим этапам. Для прогнозирования рынка лизинга будут использоваться данные по результатам деятельности лизинговых компаний Беларуси (источник: Цыбулько А. И., Левкович А.О., Левкович О. А. Белорусский рынок лизинга. Обзор 2009 г.). Пример приведен в таблице 1.

Таблица 1 – Рейтинг лизинговых компаний по операциям 2009 г.

место в рейтинге	Наименование компании	объем нового бизнеса, млн.руб.	балл	лизинговый портфель, млн. руб.	балл	объем лизинговых плат., млн. руб.	балл	рейтинговая оценка
1	ОАО "Промагролизинг"	301 124	500	530 563	300	262 130	200

1 000