Прогнозирование макроэкономический показателей
Построение прогноза численности наличного населения города с использования методов скалярной средней, экспоненциального сглаживания и наименьших квадратов. Определение ошибок прогнозов при применении каждого метода. Эффективность методов прогнозирования.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.01.2016 |
| Размер файла | 36,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГБОУ ВПО «Уральский государственный экономический университет»
Центр дистанционного образования
Контрольная работа
по дисциплине: «Макроэкономическое планирование и прогнозирование»
Екатеринбург 2015
Задание. Имеются данные численности наличного населения города Г за 2003-2011 гг. (на начало года), тыс. чел
|
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
|
|
106,8 |
106 |
105,4 |
103 |
102,8 |
102,7 |
102,7 |
102,6 |
102,5 |
1. Постройте прогноз численности наличного населения города Г на 2012-2013 гг., используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
2. Постройте график фактического и расчетных показателей.
3. Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
4. Сравните полученные результаты, сделайте вывод.
Решение:
1. Метод скользящей средней. Для того, чтобы рассчитать прогнозное значение необходимо:
1. Определить величину интервала сглаживания, например равную 3 (n = 3). прогноз скалярный сглаживание ошибка
2. Рассчитать скользящую среднюю для первых трех периодов
m 2004 = (У2003 + У2004 + У2005)/ 3 = (106,8+106+105,4)/3 = 106,07
Полученное значение заносим в таблицу в средину рассматриваемого периода.
Далее рассчитываем m для следующих периодов, например:
m 2006 = (У2005 + У2006 + У2007)/ 3 = (105,4+103+102,8)/3 = 103,73
Для решения задачи составим таблицу:
|
Год |
Численность населения города Г, тыс. чел. |
Скользящая средняя m |
Расчет среднего отно-сительного отклонения |Уф - Ур| Уф * 100 |
|
|
2003 |
106,8 |
- |
- |
|
|
2004 |
106 |
106,07 |
0,06% |
|
|
2005 |
105,4 |
104,80 |
0,57% |
|
|
2006 |
103 |
103,73 |
0,71% |
|
|
2007 |
102,8 |
102,83 |
0,03% |
|
|
2008 |
102,7 |
102,73 |
0,03% |
|
|
2009 |
102,7 |
102,67 |
0,03% |
|
|
2010 |
102,6 |
102,60 |
0,00% |
|
|
2011 |
102,5 |
- |
||
|
Итого |
934,5 |
1,44% |
||
|
2012 прогноз |
102,57 |
|||
|
2013 прогноз |
102,56 |
3. Рассчитав скользящую среднюю для всех периодов строим прогноз на 2012:
У2012 = 102,6 + 1/3 (102,5- 102,6) = 102,5667
Определяем скользящую среднюю m для 2011:
m2011 = (102,6+102,5+102,5667) /3 = 102,5556
Строим прогноз на 2013:
У2013 = 102,5556+ 1/3 (102,5667-102,5) = 102,5778
Заносим полученный результат в таблицу.
Рассчитываем среднюю относительную ошибку:
е = 1,44%/7 = 0,21%.
2. Метод экспоненциального сглаживания.
Определяем значение параметра сглаживания
Определяем начальное значение Uo двумя способами:
1 способ (средняя арифметическая)
Uo = 934,5/9 = 103,83.
2 способ (принимаем первое значение базы прогноза) Uo = 106,8
Расчетная таблица
|
Годы |
Численность населения города Г, тыс. чел. |
Экспоненциально взвешенная средняя Ut |
Расчет среднего отно-сительного отклонения |
|||
|
I способ |
II способ |
|||||
|
I способ |
II способ |
|||||
|
2003 |
106,8 |
103,83 |
106,8 |
2,78% |
0,00% |
|
|
2004 |
106 |
104,43 |
106,80 |
1,48% |
0,75% |
|
|
2005 |
105,4 |
104,74 |
106,64 |
0,62% |
1,18% |
|
|
2006 |
103 |
104,87 |
106,39 |
1,82% |
3,29% |
|
|
2007 |
102,8 |
104,50 |
105,71 |
1,65% |
2,83% |
|
|
2008 |
102,7 |
104,16 |
105,13 |
1,42% |
2,37% |
|
|
2009 |
102,7 |
103,87 |
104,64 |
1,14% |
1,89% |
|
|
2010 |
102,6 |
103,63 |
104,26 |
1,01% |
1,61% |
|
|
2011 |
102,5 |
103,43 |
103,92 |
0,90% |
1,39% |
|
|
Итого |
934,5 |
|
12,83% |
15,32% |
Рассчитываем прогнозное значение, используя формулу 2.
U2012 =102,5*0,2 + 0,8*103,43= 103,24 (I способ)
U2013 =103,24 *0,2 + 0,8*103,24 = 103,24 (I способ)
U2012 =102,5*0,2 + 0,8*103,92= 103,64 (II способ)
U2013 =103,64 *0,2 + 0,8*103,64 = 103,64 (II способ)
Средняя относительная ошибка
е = 12,83%/9 = 1,43% (I способ)
е = 15,32%/9 = 1,70% (II способ)
3. Метод наименьших квадратов.
Для решения используем следующую таблицу.
|
Годы |
Численность населения города Г, тыс. чел. Yф |
Условное обо-значение времени, Х |
Уф*Х |
Х^2 |
Ур |
Расчет среднего отно-сительного отклонения / Уф - Ур/ Уф * 100 |
|
|
2003 |
106,8 |
1 |
106,8 |
1 |
106,04 |
0,71% |
|
|
2004 |
106 |
2 |
212 |
4 |
105,488 |
0,48% |
|
|
2005 |
105,4 |
3 |
316,2 |
9 |
104,937 |
0,44% |
|
|
2006 |
103 |
4 |
412 |
16 |
104,385 |
1,34% |
|
|
2007 |
102,8 |
5 |
514 |
25 |
103,833 |
1,01% |
|
|
2008 |
102,7 |
6 |
616,2 |
36 |
103,282 |
0,57% |
|
|
2009 |
102,7 |
7 |
718,9 |
49 |
102,73 |
0,03% |
|
|
2010 |
102,6 |
8 |
820,8 |
64 |
102,178 |
0,41% |
|
|
2011 |
102,5 |
9 |
922,5 |
81 |
101,627 |
0,85% |
|
|
Итого |
934,5 |
45 |
4639,4 |
285 |
934,5 |
5,84% |
|
|
2012 (прогноз) |
101,075 |
10 |
|
|
|
||
|
2013 (прогноз) |
100,523 |
11 |
|
|
|
|
Определим коэффициенты a и b
a=106,5916667; b = -0,55167.
Заносим полученные результаты Ур в таблицу. Определяем прогнозное значение.
Y2012 = 106,5916667-0,55167*10= 101,075
Y2013 = 106,5916667-0,55167*11= 100,5233333
Рассчитываем среднюю относительную ошибку
е = 5,84%/9= 0,65%
2. Построим графики фактического и расчетных показателей.
3. Сведем в сравнительную таблицу рассчитанные значение ошибок, полученных прогнозов при использовании каждого метода:
|
Название метода |
Средняя относительная ошибка |
|
|
Метод скользящей средней |
0,21% |
|
|
Метод экспоненциального сглаживания I вариант |
1,43% |
|
|
Метод экспоненциального сглаживания II вариант |
1,70% |
|
|
Метод наименьших квадратов |
0,65% |
4. Из сравнительной таблицы видно, что наименьшую ошибку прогноза на участке ретропрогноза дает метод скользящей средней, но графические анализ графика прогнозной динамики полученной данным методом на период 2012-2013 годы позволяет сделать вывод о том, что применять данный метод для заданных исходных данных не корректно, поскольку в них явно выражена убывающая тенденция, которую данный метод в прогнозе не учитывает.
Для прогнозирования значений численности наличного населения города Г лучше использовать метод наименьших квадратов, поскольку он дает маленькую среднюю относительную ошибку 0,65%, при этом учитывает общую тенденцию ряда.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Решение с помощью метода скользящей средней, метода наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Линейная зависимость валового выпуска продукции в стране от численности занятых. Определение величины интервала скольжения и временного ряда.
контрольная работа [79,2 K], добавлен 01.02.2011Ознакомление с основами расчета численности безработных в заданном городе методом скользящей средней, экспоненциальных взвешенных и наименьших квадратов. Вычисление средней относительной ошибки. Построение графиков фактических и расчетных показателей.
контрольная работа [219,7 K], добавлен 24.09.2014Классификация методов прогнозирования. Характеристика поискового и нормативного прогнозов. Сущность и цель методов экстраполяции и методов информационного моделирования. Сущность интуитивных методов прогнозирования и особенности экспертных оценок.
реферат [20,4 K], добавлен 10.01.2012Основные особенности применения метода скользящей средней, этапы расчета прогнозного значения. Способы определения величины интервала сглаживания. Этапы постройки графика фактических и расчетных показателей. Анализ метода экспоненциального сглаживания.
контрольная работа [234,4 K], добавлен 13.03.2013Задачи, классификация, этапы и принципы прогнозов, сущность системного подхода. Характеристика методов экономического прогнозирования, его информационное обеспечение. Методические приемы использования типовых прогнозов, суть регрессионного анализа.
учебное пособие [2,5 M], добавлен 22.06.2012Рассмотрение прогноза показателей социально-экономического развития России. Обобщение методов планирования и прогнозирования в экономике. Изучение применения методов планирования и прогнозирования на макроуровне. Прогноз развития сектора экономики.
курсовая работа [44,5 K], добавлен 26.08.2017Понятие и сущность методов прогнозирования. Описание трехуровневой и четырехуровневой классификационных схем методов социально-экономического прогнозирования. Рассмотрение индивидуальных и коллективных экспертных оценок. Анализ алгоритма выбора метода.
презентация [293,2 K], добавлен 22.08.2015Теоретические аспекты прогнозирования и планирования на предприятии. Классификация прогнозов и планов на предприятии, основных методов осуществления прогнозирования и планирования. Практическая реализация выбранного метода планирования и прогнозирования.
курсовая работа [234,6 K], добавлен 07.10.2014Составление прогноза показателей производственно-хозяйственной деятельности, определение точности прогнозов, линейные функции. Использование статистических методов анализа, базирующихся на сборе и обработке данных, при описании и анализе информации.
практическая работа [59,2 K], добавлен 16.09.2010Анализ системы показателей, характеризующих как адекватность модели, так и ее точность; определение абсолютной и средней ошибок прогноза. Основные показатели динамики экономических явлений, использование средних значений для сглаживания временных рядов.
контрольная работа [16,7 K], добавлен 13.08.2010Необходимость применения достоверного прогноза на базе методов и моделей научного прогнозирования для эффективного регулирования экономики. Описание основных методов и моделей экономического прогнозирования, представляющих экономико-политический интерес.
реферат [13,0 K], добавлен 11.04.2010Задачи статистики населения. Назначение демографического прогнозирования. Расчёт и анализ показателей динамики численности населения России за 2000-2005 года. Методы исследования, применяемые в статистике населения. Показатели численности населения.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 08.01.2010Роль прогнозирования в США. Процесс разработки макроэкономических прогнозов в Соединенных Штатах. Антикризисная программа США. Основные методы прогнозирования, используемые на государственном уровне в США. Модель круговых потоков в закрытой экономике.
реферат [42,7 K], добавлен 15.05.2010Задачи и принципы прогнозирования, характеристика экстраполяционных, статистических и экспертных методов. Классификация экономических прогнозов. Опыт организации систем прогнозирования в высшем учебном заведении. Форсайт как практика управления.
курсовая работа [47,9 K], добавлен 13.03.2014Роль, функции и система прогнозирования и программирования экономики. История использования методов стратегического планирования в России. Особенности административно-правового регулирования государственных прогнозов социально-экономического развития РФ.
курсовая работа [429,1 K], добавлен 10.11.2014Теоретические основы прогнозирования структуры доходов населения: основные подходы к прогнозированию и обоснование выбранного метода ислледования. Ретроспективный анализ и сценарии развития доходов в Тюменской области: составление и верифакация прогноза.
курсовая работа [787,3 K], добавлен 26.01.2011Роль прогнозирования в управлении предприятием. Прогнозирование первичных и вторичных показателей. Выбор метода прогнозирования. Применение аналитических показателей для количественной оценки динамики явлений. Варианты конкуренции товара на рынке.
контрольная работа [110,8 K], добавлен 24.10.2009Определение средней численности и коэффициентов естественного движения населения. Расчет денежных доходов и расходов населения региона. Вычисление индивидуальных индексов заработной платы. Определение коэффициента сменности по цехам и по заводу.
контрольная работа [158,4 K], добавлен 23.06.2009Понятие и последствия депопуляции населения, система показателей и особенности статистического анализа. Исследование динамики численности населения страны и этапов его депопуляции. Статистическое прогнозирование сокращения численности населения.
курсовая работа [175,7 K], добавлен 05.08.2011Классификация основных видов и методов прогнозирования. Фактографические и статистические методы. Историческая и математическая аналогия. Практическое применение методов прогнозирования на примере группы компаний ООО "Аэроэкспресс", экстраполяция.
курсовая работа [713,1 K], добавлен 16.04.2014
