Экстраполяция на основе среднего темпа роста

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 7

▷ Похожие статьи

Если в основу прогностического расчета положен средний темп роста, то экстраполируемое значение уровня получают по формуле

,

где — средний темп роста;

¾ уровень, принятый за базу для экстраполяции.

Итак, на основе среднего темпа роста прогноз на 2006 год выглядит следующим образом:

,

Прогнозное значение для импорта на 2006 год:

1.0586

y_рас,2006 = 514,9220*1.0586 = 545,096 млрд. $

y_{факт,2006} = 579,574 млрд. $

Доверительный интервал для импорта:

.

Прогнозное значение для экспорта на 2006 год:

1.0375

y_рас,2006 = 594,9050*1.0375 =617,213 млрд. $

y_{факт,2006} =649,931 млрд. $

Доверительный интервал для экспорта:

.

Графическое представление результатов

Прогнозирования.

Завершающим этапом выполнения курсового проекта является построение графических изображений, например диаграмм диапазонов, дающих представление о том, насколько точно прогнозируемые различными методами значения, а точнее их доверительные интервалы, соответствуют фактическим значениям динамического ряда.

Для этого создадим новый рабочий лист и на нем следующие переменные: фактические значения объемов экспорта и импорта за 2006 год (млрд. $ US), прогнозируемые значения этих показателей на основе уравнения лучшей модели тренда, нижнюю границу доверительного интервала на основе уравнения тренда, верхнюю границу того же доверительного интервала, соответственно тоже самое со значениями прогноза и доверительными интервалами на основе среднего темпа роста.

Рис. 120. Итоговые значения прогнозных значений импорта (Млрд. $), а так же доверительные интервалы

Рис. 121. Итоговые значения прогнозных значений экспорта (Млрд. $), а так же доверительные интервалы

Для построения диаграммы диапазонов воспользуемся меню Graphs/2D Graphs/Range Plots.

В появившемся диалоговом окне выбираем тип диаграммы Whiskers, чтобы явно показать положение доверительных интервалов относительно фактического значения. В поле Mode (range values) можно задать построение диаграммы в абсолютных величинах (Absolute) или в процентах к середине интервала (Relative to Mid-point).

Далее нажимаем на кнопку Variables, в появившемся окне выбора переменных в поле Mid-point выбираются переменные с фактическим значением показателя, а также точечные значения прогнозов (середины доверительных интервалов), полученные различными способами. В поле Max заносятся переменные: фактические значения показателя, верхние границы доверительных интервалов. В поле Min - фактические значения показателя и нижние границы доверительных интервалов. Далее нажимаем ОК.

Рис. 122. Диаграмма диапазонов для импорта (млрд. $)

Рис. 123. Диаграмма диапазонов для экспорта (млрд. $)

Рис. 6.4. Диаграмма размаха. Импорт.

Далее можно делать выводы, пользуясь наглядным представлением результатов. В нашем случае можно сказать, что из всех моделей тренда как по экспорту, так и по импорту, подходят только две модели - на основании среднего темпа роста и кросс-корреляция. Фактические значения не только не совпали с прогнозными по другим моделям, но даже не попали в доверительные интервалы этих функций.

Рис. 124. Данные для построения итоговых графиков, импорт Японии (млрд. $)

Рис. 125. Прогноз объемов импорта (в млрд. $) на 2006 год на основании модели тренда, выраженной полиномом 3 степени

Рис. 126. Прогноз объемов импорта (в млрд. $) на 2006 год на основании а авторегрессионной модели

Рис. 127. Прогноз объемов импорта (в млрд. $) на 2006 год на основании кросс-корреляционной модели

Рис. 128. Прогноз объемов импорта (в млрд. $) на 2006 год на основе среднего темпа роста

Рис. 129. Данные для построения итоговых графиков, экспорт Японии (млрд. $)

Рис. 130. Прогноз объемов экспорта (в млрд. $) на 2006 год на основании модели тренда, выраженной полиномом 3 степени

Рис. 131. Прогноз объемов экспорта (в млрд. $) на 2006 год на основании авторегрессионной модели

Рис. 132. Прогноз объемов экспорта (в млрд. $) на 2006 год на основании кросс-корреляционной модели

Рис. 133. Прогноз объемов экспорта (в млрд. $) на 2006 год на основе среднего темпа роста

Заключение.

В данной курсовой работе был проведен анализ динамических рядов объемов экспорта и импорта Японии с 1977 по 2006 гг.

Был произведен расчет и анализ показателей динамики, периодизация динамических рядов, эмпирическое и аналитическое сглаживание динамических рядов, выбор оптимальной модели тренда, выполнена проверка статистических рядов на наличие кросс-корреляции и автокорреляции в остатках, построены авторегрессионные модели.

Также был произведен расчет прогнозных значений экспорта и импорта на 2006 с построением доверительных интервалов прогноза.

Прогноз на основе экстраполяции тренда, выраженного полиномом 3 степени, себя не оправдал ни для экспорта, ни для импорта. Хотя полином и была лучшая из рассмотренных функций для описания тренда.

Познавательные статьи:



Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Рынок недвижимости. Сущность недвижимости

Решение задач с использованием генеалогического метода

История происхождения и развития детской игры