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.
Международные монополии
	
Международная
монополия - международная или транснациональная фирма или союз фирм,
контролирующая подавляющую долю рынка в одной или нескольких сферах мирового
хозяйства. Тем самым являясь серьёз ...
	
Диагностика хозяйственной деятельности и разработка бизнес-плана по повышению эффективности деятельности ООО КонтактСтройСервис
	
Переход к рыночной экономике требует от предприятий повышения
эффективности производства, конкурентоспособности продукции и услуг на основе
внедрения достижений научно-технического прогресса, фикт ...