Прогноз показателей социально-экономических процессов
Прогноз социально-экономических процессов МО Улан-Удэ будем проводить по основному показателю - Индексу развития человеческого потенциала (ИРЧП), который учитывает уровень жизни, грамотности, образованности и долголетия региона.
За основу возьмем исходные данные ИРЧП за последние 10 лет, которые обозначим как у (t), а также значение t, представляющее собой значение момента времени (табл. 5).
Таблица 5 - Исходные данные у (t) и t для построения моделей
Годы |
t |
у |
2003 |
1 |
0,725 |
2004 |
2 |
0,729 |
2005 |
3 |
0,734 |
2006 |
4 |
0,738 |
2007 |
5 |
0,765 |
2008 |
6 |
0,783 |
2009 |
7 |
0,791 |
2010 |
8 |
0,793 |
2011 |
9 |
0,795 |
2012 |
10 |
0,796 |
При этом построение уравнения прогноза проводим линейной модели:
) Построение уравнения прогноза на основе линейной функции.
Для построения этой модели берем представленные выше значения у (t) и t. По методу наименьших квадратов находим значения a и b. Для нахождения параметров уравнения регрессии в табличном редакторе MS Excel будем использовать метод Крамера. Для начала составим систему уравнений линейной функции, которая имеет вид:
По формуле 2 находим неизвестные переменные:
а = 0,71
b = 0,0095
После определения параметров составляем уравнение прогноза, которое выглядит следующим образом:
у = 0,71 + 0,0095t
После составления уравнений прогноза необходимо проверить модель на адекватность с помощью коэффициента детерминации, критериями Фишера, Стьюдента, дисперсий, стандартных ошибок.
Конечное уравнение прогноза выбираем с помощью сравнения между собой специальных статистических показателей, полученных для каждой функции прогноза, и на основе их сравнения выбираем ту функцию, которая наиболее точно описывает исходную зависимость (табл. 6).
Таблица 6 - Сравнение показателей линейной и параболической функций
Показатели |
Линейная функция |
Параболическая функция |
Критерий Фишера |
81,8406 |
44,4390 |
Критерий Стьюдента |
9,0466 |
3,3031 |
Коэффициент детерминации |
0,91095 |
0,92699 |
Дисперсия остаточная |
9,16E-05 |
8,58476E-05 |
Дисперсия фактическая |
0,0074 |
0,0038 |
Стандартные ошибки |
0,0011 |
0,0046 |
Вывод: линейная модель превосходит параболическую модель по 4 показателям из 6. Во-первых, в линейной модели это критерий Фишера (81,84 > 44,44) который адекватен, так больше показателя F-критическое = 5,3. Во-вторых, критерий Стьюдента отличен от нуля (9,0466 > 3,3031), больше, чем t-критическое = 2,3 и гипотеза о не включении показателя b в уравнение отклоняется. В-третьих, дисперсия остаточная принимает наименьшее значение, чем у параболической функции. В-четвертых, стандартная ошибка также принимает минимально возможное значение.
Деятельность ОАО Гомельская мебельная фабрика Прогресс
Цель
производственной (преддипломной) практики по данной специализации заключается в
закреплении теоретических знаний, полученных в результате изучения курсов
«Экономика организации (предприятия) ...
Мероприятия по повышению эффективности управления оборотным капиталом в ООО Строительный мир
В
последнее время в нашей стране уделялось мало внимания проблеме управления
оборотным капиталом на российском рынке, что позволяло получать большую по
западным стандартам прибыль за счет факторо ...