Прогнозирование социально-экономических показателей на ближайшую перспективу
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

 

Методику прогнозирования социально-экономических показателей на ближайшую перспективу рассмотрим, используя ту же эмпирическую базу. Прогнозирование предполагает решение двух задач:

1) разработка точечного (наиболее вероятного) прогноза;

2) расчет доверительных границ интервального прогноза, как правило, 95-ти процентных.

Построение точечного и интервального прогноза социально-экономических показателей (в данном примере, общего коэффициента демографической нагрузки в РФ) проводится также в программной среде модуля Curve Estimation пакета SPSS Base.

В качестве примера и для иллюстрации методики сравнения прогностических характеристик эту процедуру проводили для обеих моделей – экспоненциальной и параболической.

В методическом плане построение точечного и интервального прогноза сводится к «прогону» модуля Curve Estimation с включенными кнопками «Predicted values» и «Predicted intervals» опции «Save Variables». При этом в рабочем файле формируются три новые переменные (рис. 6, три последних столбца):

- «Fit for РФ with ВРЕ _2008 from CURVEFIT, MOD_4 EXPONENTIAL» – расчетное значение показателя;

- «95% LCL for РФ with ВРЕ _2008 from CURVEFIT, MOD_4 EXPONENTIAL» – нижняя 95%-я доверительная граница показателя;

- «95% UCL for РФ with ВРЕ _2008 from CURVEFIT, MOD_4 EXPONENTIAL» – верхняя 95%-я доверительная граница показателя.

Здесь «РФ» – код переменной «Общий коэффициент демографической нагрузки в РФ», «ВРЕ_2008» – код временной переменной.

 

                                                                                   Fit for РФ 95% LCL for 95% UCL for                                 with РФ with РФ with                             ВРЕ 2008 ВРЕ 2008 ВРЕ 2008                                 from    from    from                            CURVEFIT, CURVEFIT, CURVEFIT,                                MOD 4   MOD 4   MOD 4                      РФ EXPONENTIAL EXPONENTIAL EXPONENTIAL Год  Время    Mean    Mean    Mean    Mean ________ ________ ________ ___________ ___________ ___________   2008 0         590 588,74370 583,87783 593,65012 2009 1         606 606,88269 602,25686 611,54404 2010 2         626 625,58053 621,02662 630,16783 2011 3         643 644,85444 640,16024 649,58308 2012 4         664 664,72218 659,65549 669,82779 2013 5         687 685,20204 679,53895 690,91232 2014 6           . 706,31288 699,85473 712,83061 2015 7           .   728,07413 720,65039 735,57434  
  Рис. 6. Пример прогнозирования с использованием экспоненциальной модели

 

Итоговые результаты прогноза общего коэффициента демографической нагрузки в РФ на 2014-2015 гг. приведены в табл. 6.

Таблица 6

Прогноз общего коэффициента демографической нагрузки в РФ на 2014-2015 гг.

 

Год

Точечный прогноз

Доверительный 95%-й интервал прогноза

Нижняя граница

Верхняя граница

Экспонента Парабола Экспонента Парабола Экспонента Парабола
2014 706,3 710,1 699,9 702,9 712,8 717,3
2015 728,1 735,0 720,7 723,7 735,6 746,3

 

Рис. 7 демонстрирует качество прогнозирования экспоненциальной и квадратичной моделями (графики рис. 7 также построены с помощью процедуры «Sequence»).

 

а б

Рис. 7. Прогнозирование общего коэффициента демографической нагрузки в РФ на ближайшую перспективу (2014-2015 гг.): а – экспонента; б – квадратичная парабола

 

Судя по графикам рис. 7, ширина 95%-ного доверительного интервала, определенная по экспоненциальной и параболической моделям, в 2008-2013 гг. примерно одинакова, но при переходе к прогнозным 2014-2015 гг. ширина 95%-ного доверительного интервала, определенная по параболической модели, становится больше. Отметим также, что точечный прогноз по обеим моделям достаточно близок, т.е. экстраполяция по параболическому тренду не привела к изменению его характера.

 

Оценка точности прогноза

 

Итак, как это следует из рис. 7, прогноз по экспоненциальной модели общего коэффициента демографической нагрузки в РФ на ближайшую перспективу является более точным, чем в случае прогнозирования по параболической модели. Нагляднее это видно из рис. 8 б, на котором представлена зависимость ширины 95%-ого доверительного интервала от времени.

 

а б

Рис. 8. Сравнение моделей динамики общего коэффициента демографической нагрузки в РФ при аппроксимации: а – расчетные значения показателя; б – ширина доверительного 95%-го интервала

 

Из рисунка 8 видно, что ширина 95%-ого доверительного интервала в случае аппроксимации динамики общего коэффициента демографической нагрузки в РФ квадратичной параболой меньше, чем в случае экспоненциальной модели, т.е. точность аппроксимации параболической моделью несколько выше, но для прогноза на ближайшую перспективу наблюдается обратная картина – точность прогноза по экспоненциальной модели становится выше. Сравнивая результаты точечного прогноза по рис. 8 а, можно также отметить, что прогнозные значения общего коэффициента демографической нагрузки в РФ по экспоненциальной и параболической моделям несколько различаются; по-видимому, практически целесообразно усреднять прогнозы по различным моделям.

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ                                                  

Настоящие методические указания детально раскрывают теорию и практику лишь одного из основных методов моделирования и прогнозирования во временных рядах – аналитического сглаживания трендовой составляющей методом наименьших квадратов (МНК). За «скобками» остаются такие методы анализа временных рядов, как анализ сезонной составляющей, модель авторегрессии и скользящего среднего (АРПСС), экспоненциальное сглаживание, анализ распределенных лагов, одномерный анализ Фурье, кросс-спектральный анализ, анализ взаимосвязанных временных рядов. Из перечисленных методов для самостоятельной работы в наибольшей степени подходит метод анализа временных рядов с трендовой и сезонной составляющими, которому предполагается посвятить следующий выпуск методических указаний. Тем не менее, авторы надеются, что приобретенные в результате самостоятельной работы навыки аналитического сглаживания трендовой составляющей методом наименьших квадратов помогут студентам освоить как этот, так и другие, более «тонкие» методы анализа временных рядов.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ. ИСХОЛНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ

Коэффициенты демографической нагрузки (оценка на конец года). Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014: Стат. сб. / Росстат. - М., 2014.

 

На 1000 человек трудоспособного возраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов

всего

моложе трудоспособного
возраста

старше трудоспособного
возраста

2005 2010 2011 2012 2013 2005 2010 2011 2012 2013 2005 2010 2011 2012 2013
Белгородская область 624 643 658 677 701 254 247 251 258 267 370 396 407 419 434
Брянская область 643 659 676 697 720 263 256 261 268 277 380 403 415 429 443
Владимирская область 631 675 696 721 746 235 241 248 258 268 396 434 448 463 478
Воронежская область 654 664 677 694 714 239 229 233 239 247 415 435 444 455 467
Ивановская область 646 675 693 713 737 238 238 245 253 264 408 437 448 460 473
Калужская область 617 649 667 690 716 238 236 242 251 262 379 413 425 439 454
Костромская область 621 673 697 724 752 249 263 273 285 297 372 410 424 439 455
Курская область 654 679 698 719 742 252 249 256 265 274 402 430 442 454 468
Липецкая область 633 666 685 708 731 249 251 257 266 275 384 415 428 442 456
Московская область1) 589 613 623 636 653 222 230 236 245 255 367 383 387 391 398
Орловская область 646 677 695 717 743 252 248 252 260 270 394 429 443 457 473
Рязанская область 669 693 710 730 754 239 232 237 245 254 430 461 473 485 500
Смоленская область 600 630 646 666 692 230 226 231 237 246 370 404 415 429 446
Тамбовская область 661 684 698 715 734 246 234 236 241 246 415 450 462 474 488
Тверская область 666 694 713 735 759 242 245 252 262 272 424 449 461 473 487
Тульская область 663 693 707 729 751 225 223 226 234 242 438 470 481 495 509
Ярославская область 634 690 707 729 751 234 246 253 263 274 400 444 454 466 477
г. Москва1) 533 577 595 614 635 199 203 209 216 225 334 374 386 398 410
ЦФО 601 631 647 665 686 226 227 232 240 249 375 404 415 425 437
РФ 589 626 643 664 687 263 264 271 280 290 326 362 372 384 397

1) Данные за 2012-2013 гг. по Москве и Московской области приведены с учетом изменения их границ с 1 июля 2012 г.

Коэффициенты демографической нагрузки (оценка на конец года). Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010.

 

На 1000 человек трудоспособного возраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов

всего

моложе трудоспособного
возраста

старше трудоспособного
возраста

1990 1995 2000 2005 2008 2009 1990 1995 2000 2005 2008 2009 1990 1995 2000 2005 2008 2009
Белгородская область 844 826 730 614 609 622 422 399 328 248 237   240 422 427 402 366 372 382
Брянская область 880 863 757 642 628 638 430 407 336 262 247   249 450 456 421 380 381 389
Владимирская область 788 788 701 623 633 652 395 363 293 235 233   240 393 425 408 388 400 412
Воронежская область 848 853 760 648 643 656 385 373 309 236 225   229 463 480 451 412 418 427
Ивановская область 826 819 718 631 634 650 385 356 288 231 225   231 441 463 430 400 409 419
Калужская область 782 776 696 618 624 638 396 368 299 238 231   236 386 408 397 380 393 402
Костромская область 848 837 726 614 616 635 419 390 315 248 243   251 429 447 411 366 373 384
Курская область 862 857 760 648 642 653 404 385 321 252 243   246 458 472 439 396 399 407
Липецкая область 797 799 721 630 631 647 389 370 310 246 239   244 408 429 411 384 392 403
Московская область 721 729 656 582 590 604 355 330 269 219 219   226 366 399 387 363 371 378
Орловская область 804 809 725 631 633 649 382 368 310 246 238   242 422 441 415 385 395 407
Рязанская область 815 830 751 667 669 682 370 354 295 236 228   232 445 476 456 431 441 450
Смоленская область 833 805 697 599 603 620 407 376 299 229 223   229 426 429 398 370 380 391
Тамбовская область 861 852 764 661 657 669 394 374 316 247 233   235 467 478 448 414 424 434
Тверская область 868 862 759 661 662 676 394 372 304 244 240   246 474 490 455 417 422 430
Тульская область 827 833 745 666 671 685 358 337 278 225 219   223 469 496 467 441 452 462
Ярославская область 788 778 693 619 631 652 378 348 283 230 228   236 410 430 410 389 403 416
г. Москва 707 670 559 527 563 585 338 300 226 189 197   206 369 370 333 338 366 379
ЦФО 780 769 670 595 607 624 372 345 276 221 220   226 408 424 394 374 387 398
РФ 764 754 662 580 590 606 429 398 323 258 253   259 335 356 339 322 337 347

Коэффициенты демографической нагрузки (оценка на конец года). Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Стат. сб. / Росстат. - М., 2008.

 

На 1000 человек трудоспособного возраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов

всего

моложе трудоспособного
возраста

старше трудоспособного
возраста

1990 1995 2000 2005 2006 2007 1990 1995 2000 2005 2006 2007 1990 1995 2000 2005 2006 2007
Белгородская область 844 826 730 614 606   605 422 399 328 248 240 237 422 427 402 366 366   368
Брянская область 880 863 757 642 632   629 430 407 336 262 253 249 450 456 421 380 379   380
Владимирская область 788 788 701 623 620   625 395 363 293 235 230 230 393 425 408 388 390   395
Воронежская область 848 853 760 648 641   641 385 373 309 236 229 226 463 480 451 412 412   415
Ивановская область 826 819 718 631 626   630 385 356 288 231 225 224 441 463 430 400 401   406
Калужская область 782 776 696 618 614   617 396 368 299 238 231 229 386 408 397 380 383   388
Костромская область 848 837 726 614 608   610 419 390 315 248 242 240 429 447 411 366 366   370
Курская область 862 857 760 648 639   639 404 385 321 252 244 242 458 472 439 396 395   397
Липецкая область 797 799 721 630 625   626 389 370 310 246 240 238 408 429 411 384 385   388
Московская область 721 729 656 582 580   584 355 330 269 219 216 216 366 399 387 363 364   368
Орловская область 804 809 725 631 625   626 382 368 310 246 240 237 422 441 415 385 385   389
Рязанская область 815 830 751 667 661   663 370 354 295 236 229 227 445 476 456 431 432   436
Смоленская область 833 805 697 599 593   596 407 376 299 229 223 221 426 429 398 370 370   375
Тамбовская область 861 852 764 661 654   655 394 374 316 247 239 235 467 478 448 414 415   420
Тверская область 868 862 759 661 656   658 394 372 304 244 239 238 474 490 455 417 417   420
Тульская область 827 833 745 666 663   666 358 337 278 225 220 218 469 496 467 441 443   448
Ярославская область 788 778 693 619 618   623 378 348 283 230 226 225 410 430 410 389 392   398
г. Москва 707 670 559 527 534   548 338 300 226 189 188 192 369 370 333 338 346   356
ЦФО 780 769 670 595 594   600 372 345 276 221 217 217 408 424 394 374 377   383
РФ 764 754 662 580 578   582 429 398 323 258 252 251 335 356 339 322 326   331






СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная

1. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 320 c.

2. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 465 с.

3. Практикум по эконометрике / под ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006. – 344 с.

 

Дополнительная

1. Эконометрика: учебник / под ред. И. И.Елисеевой. – М.: Проспект, 2011. – 288 с.

2. Айвазян С.А. Методы эконометрики. М.: Инфра-М, 2010.

3. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике / пер. с англ. В. А. Банникова, научн. ред. и предисл. С.А. Айвазяна. – М.: Научная книга, 2008. – 616 с.

4. Эконометрика: учебник / под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: Проспект, 2010 – 384 с.

5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: Юнити-Дана, 2010. 328 с.

6. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: учебник. – М.: Дело, 2004. – 576 с.


[1] К населению моложе трудоспособного возраста отнесены дети и подростки в возрасте до 16 лет; трудоспособного возраста – мужчины 16-59 лет и женщины 16-54 года; старше трудоспособного возраста – мужчины 60 лет и старше, женщины 55 лет и старше


Дата: 2018-11-18, просмотров: 419.