3.2 Прогнозирование одномерного временного ряда

Важное место в математически-статистическом исследовании занимает прогнозирование.

Прогноз, или предвидение - неотъемлемая составляющая всей человеческой деятельности, в том числе и экономический. Это промежуточное звено между познанием объективной реальности и деятельности людей по ее преобразованию. Создание методов прогнозирования – одна из главных проблем науки и, может быть, труднейшая из них.

Важно сказать то, что чтобы знать какого уровня достигнет тот или иной процесс, нужно знать параметры тренда. Безусловно прогноз может быть ошибочным, поскольку то или иной объект имеет возможность изменить скорость движения процесса. Таким образом одна из ролей прогноза - он выступает как предостерегающий фактор.

В экономическом исследовании особое внимание уделяется тренду (“тенденции развития”). При разработке модели тренд оказывается основой прогнозируемого временного ряда, на который накладываются другие составляющие. Модели тренда могут различаться по виду. Их выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях получили следующие функции: линейная, квадратическая, степенная, показательная, экспоненциальная, логистическая. В данном анализе мы применяем полиномиальную во второй степени функцию тренда.

И так приступим к прогнозированию. Имеем исходные данные по численности безработных в Российской Федерации:

Таблица 3.1

Численность безработных[22]

Годы Численность безработных Численность безработных, зарегистрированных t (время)
1992 3877 578 1
1993 4305 836 2
1994 5702 1637 3
1995 6712 2327 4
1996 6732 2506 5
1997 8058 1999 6
1998 8902 1929 7
1999 9094 1263 8
2000 6999 1037 9
2001 6303 1123 10
2002 6154 1500 11
2003 5683 1639 12
2004 5775 1920 13
2005 5604 1847 14

Вначале рассчитаем прогноз численности безработных (y)

Построим график зависимости y от t (времени), а так же тренд:


График 3.2.

 

Уравнение тренда (квадратичное) имеет следующий вид:

y = a + b*t + c*t2

Воспользуемся методом наименьших квадратов и найдем неизвестные параметры a,b и с.

Система нормальных уравнений для нахождения параметров методом наименьших квадратов выглядит следующим образом:

t y1 y1*t t^2 t1*t2 (t1)^4 (t1^2)*y
1 3877 3877,0 1,0 1 1 3877
2 4305 8610,0 4,0 8 64 17220
3 5702 17106,0 9,0 27 729 51318
4 6712 26848,0 16,0 64 4096 107392
5 6732 33660,0 25,0 125 15625 168300
6 8058 48348,0 36,0 216 46656 290088
7 8902 62314,0 49,0 343 117649 436198
8 9094 72752,0 64,0 512 262144 582016
9 6999 62991,0 81,0 729 531441 566919
10 6303 63030,0 100,0 1000 1000000 630300
11 6154 67694,0 121,0 1331 1771561 744634
12 5683 68196,0 144,0 1728 2985984 818352
13 5775 75075,0 169,0 2197 4826809 975975
14 5604 78456,0 196,0 2744 7529536 1098384
Полученная сумма 105,0 89900,0 688957,0 1015,0 11025,0 19092295,0 6490973,0

Из данных расчетов получаем следующую систему уравнений:

Таким образом, имеем линейный тренд безработицы в России:

y = 5936,06 + 64,8418*t – 0,01304*t2

Теперь посчитаем сумму отклонений для проверки правильности решений. Yр рассчитывается как:

Yр = a + b*t + c*t2

t y(р) y y-y(р) t^2
1 6000,89 3877 -2123,8895 36010674,4
2 6065,69 4305 -1760,6921 36792621,0
3 6130,47 5702 -428,46871 37582646,6
4 6195,22 6712 516,780797 38380741,0
5 6259,94 6732 472,056389 39186894,0
6 6324,64 8058 1733,35807 40001095,6
7 6389,31 8902 2512,68583 40823335,6
8 6453,96 9094 2640,03967 41653603,9
9 6518,58 6999 480,419604 42491890,4
10 6583,17 6303 -280,17438 43338184,9
11 6647,74 6154 -493,74228 44192477,4
12 6712,28 5683 -1029,2841 45054757,8
13 6776,8 5775 -1001,7998 45925015,9
14 6841,29 5604 -1237,2895 46803241,6
Сумма полученных отклонений 0,000

После проверки правильности решения (убедились, что сумма полученных отклонений равна 0), воспользуемся полученной формулой, и подсчитаем прогнозируемые значения Y.

Прогноз по этой модели заключается в подстановке в уравнение тренда номера периода, который прогнозируется. Таким образом прогнозируемое количество безработных будет равно в:


Информация о работе «Безработица в России виды, формы, социально-экономические последствия»
Раздел: Экономика
Количество знаков с пробелами: 65399
Количество таблиц: 13
Количество изображений: 8

Похожие работы

Скачать
56787
4
1

... несут дополнительные издержки на заработную плату, поэтому при достижении критических темпов роста зарплат начинается снижение занятости и рост безработицы. 1.3 Социально-экономические последствия безработицы   Выделяют экономические и неэкономические последствия безработицы, которые проявляются как на индивидуальном уровне, так и на общественном уровне. Неэкономические последствия ...

Скачать
65140
1
4

... , углубляют диспропорции в экономике и, при прочих равных условиях, темпы инфляции могут перейти на более высокий уровень. Перечислим основные социально-экономические последствия инфляции: – перераспределение доходов и богатства в пользу немногочисленного слоя населения; – отставание цен государственных предприятий от рыночных цен; – скрытая государственная конфискация денежных средств у ...

Скачать
37582
0
0

... которому страна теряет от 2 до 3% фактического ВВП по отношению к потенциальному ВВП, когда фактический уровень безработицы увеличивается на 1% по сравнению с ее естественным уровнем. В экономической литературе этот закон известен как закон Оукена: Y - Y*=-X(U-Un), где У - фактический ВВП, У* - потенциальный ВВП, U - фактический уровень безработицы, Un - естественный уровень безработицы, А (в ...

Скачать
76450
10
8

... роль государства должна состоять в постоянном поддержании сбалансированности экономических приоритетов и приоритетов занятости в программах экономических преобразований. II. Анализ и оценка фактического уровня безработицы и ее социально-экономических последствий. 2.1. Проблемы занятости населения России на современном этапе. Процесс реформирования экономики России показал, что наряду со ...

0 комментариев


Наверх