Методы прогнозирования
- Из исходного массива данных выбрать показатель, для которого будут построены прогнозные значения с использованием обобщенных показателей динамики и трендовых моделей.
- Для выбранного показателя рассчитать показатели динамики (абсолютный прирост, темп роста и темп прироста): цепные, базисные, средние.
- Сделать выводы о характере исследуемого процесса.
- Построить прогнозные оценки на 3 года вперед с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста. Изобразить на графике полученные прогнозные оценки.
- Построить трендовые модели (линейную, параболическую, экспоненциальную) для выбранного показателя.
- На основании построенных моделей построить прогноз исследуемого показателя на 3 года вперед.
- Построить графики исходного показателя, трендовых моделей и прогнозных оценок на основе полученных трендовых моделей.
- Выбрать лучшую модель для прогнозирования. Обосновать выбор. Дать экономическую интерпретацию полученных прогнозов.
Ход работы
Из исходного массива данных выберем показатель : сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн. куб. м. Скопировав столбец, поместим его перед первым показателем и присвоим имя переменной , остальным столбцам присвоим значения .
Для полученного показателя в ходе работы построим прогнозные значения с использованием обобщенных показателей динамики и трендовых моделей.
Для выбранного показателя рассчитаем показатели динамики (абсолютный прирост, темп роста и темп прироста): цепные базисные и средние, в соответствии с формулами, представленными в таблице:
| Абсолютный
прирост, Δ |
Темп
роста, Т |
Темп
прироста, К |
|
| цепной | |||
| базисный | |||
| средний |
За базисный период примем первый год из наблюдаемой совокупности, то есть 2001. Для удобства присвоим этому году номер , остальным годам последовательно (лист «Динамика»).
Получили следующие средние показатели динамики:
средний абсолютный прирост: ;
средний темп роста: ;
средний темп прироста: .
- По характеру показателей динамики делаем вывод, что сбросы загрязненных сточных вод в поверхностные объекты в уменьшались с 2001 по 2015гг в среднем на 0,386 млн. куб. м. ежегодно, в %-м соотношении среднегодовое уменьшение объемов сбросов составило 2,25%.
- Целесообразно предположить, что в следующие годы прогноз будет следующий: в 2016 г объемы сбросов загрязненных сточных вод в поверхностные объекты составят 14,0-14,1 млн. куб. м., в 2017 – 13,6-13,8 млн. куб. м., в 2008 – 13,2-13,5 млн. куб. м. Построим график исследуемого тренда и отметим на нем прогнозные значения (лист «График»):
- Построим трендовые модели (лист «Прогноз»). Для этого используем надстройку «Регрессия» пакета «Анализ данных».
На основе построенных моделей сделаем прогноз на 3 года вперед (лист «Прогноз»):
| Прогноз | |||
| Линейный | Парабол. | Экспоненц. | |
| тренд | тренд | тренд | |
| 2016 | 13,966667 | 14,341758 | 14,1589277 |
| 2017 | 13,586667 | 14,102418 | 13,8465366 |
| 2018 | 13,206667 | 13,879625 | 13,5410379 |
Все модели имеют высокий коэффициент корреляции, указывают на сильную обратно пропорциональную зависимость. Наибольший коэффициент корреляции имеет модель параболического тренда, то есть ее статистическая и экономическая значимость выше. Целесообразно ее использовать для планирования и прогнозирования.
В соответствии с моделью параболической регрессии можно дать следующий прогноз: в 2016 г объемы сбросов загрязненных сточных вод в поверхностные объекты составят 14,342 млн. куб. м., в 2017 – 14,102 млн. куб. м., в 2008 – 13,880 млн. куб. м.
Прикрепленные файлы: |
|
|---|---|
 |
Администрация сайта не рекомендует использовать бесплатные работы для сдачи преподавателю. Эти работы могут не пройти проверку на уникальность. Узнайте стоимость уникальной работы, заполните форму ниже: Узнать стоимость |
 |
Скачать файлы: |
|
|
|