Средняя ошибка модели 28,99%.
Построим модель с настраиваемым параметром матричного предиктора с использованием логарифмированных данных из таблицы 3.3.
Матрица весовых коэффициентов
имеет вид:
.
Матрица
определяющая соотношение прямых и косвенных темпов прироста (при начальном
):
.
Рассчитаем матрицу прямых и косвенных темпов прироста
.
Получаем предиктор и производим расчёт логарифмов прогнозных оценок
,
Потенцированные прогнозные ошибки примут вид:
.
Настройка параметра
позволила установить его оптимальное значение
. Таким образом, матрица
примет вид:
.
Вновь полученный предиктор:
,
Соответственно, логарифмы и потенцированный прогноз на 2007 год будет равен:

Относительные ошибки:
.
Средняя ошибка прогноза – 33,26%.
Аналогично построим прогноз на 2008 – 2013 год при оптимальном значении
(табл. 3.7). В Приложении 1.6 представлены расчёты моделей до настройки параметра.
Таблица 3.7 Результаты прогнозирования
|
Год |
Значение показателя |
|
|
|
Средняя ошибка прогноза | |
|
2008 |
Фактическое |
124,58 |
309,57 |
837,01 |
32,17% | |
|
Прогнозное |
83,40 |
179,07 |
658,69 | |||
|
Ошибка |
33,06% |
42,16% |
21,30% | |||
|
2009 |
Фактическое |
121,42 |
267,41 |
867,09 |
83,51% | |
|
Прогнозное |
204,63 |
534,17 |
1580,18 | |||
|
Ошибка |
68,53% |
99,76% |
82,24% | |||
|
2010 |
Фактическое |
145,46 |
368,96 |
1017,05 |
11,99% | |
|
Прогнозное |
118,36 |
231,85 |
898,42 | |||
|
Ошибка |
7,06% |
9,74% |
19,18% | |||
|
2011 |
Фактическое |
169,50 |
470,50 |
1167,00 |
43,91% | |
|
Прогнозное |
100,84 |
246,80 |
657,26 | |||
|
Ошибка |
40,51% |
47,55% |
43,68% | |||
|
2012 |
Фактическое |
227,80 |
710,50 |
1695,70 |
19,29% | |
|
Прогнозное |
270,18 |
920,72 |
1859,56 | |||
|
Ошибка |
18,61% |
29,59% |
9,66% | |||
|
2013 |
Прогнозное |
311,42 |
1103,00 |
2513,22 |
Читайте также:
Пассивные операции коммерческих банков
Пассивные операции - операции по привлечению средств в банки, формированию ресурсов последних. Значение пассивных операций для банка велико. В условиях рыночной экономики особую важность приобретает процесс формирования банковских пассивов, оптимизация их структуры и в связи с этим качество управле ...
Модели адаптивного
матричного предиктора
Построим прогноз нормативов объёмов медицинской помощи по программе обязательного медицинского страхования Орловской области, используя модель с адаптивным параметром матричного предиктора. По причине того, что модель обладает двумя настраиваемыми параметрами, может возникнуть ситуация, когда от мо ...
Инструментарий рынка ценных бумаг в Украине
Законом Украины “О ценных бумагах и фондовом рынке” закреплен перечень инструментария фондового рынка Украины, т.е. какие могут выпускаться виды ценных бумаг: 1) Акции – это ценные бумаги без установленного срока обращения, которая свидетельствуют о долевом участии в уставном фонде акционерного общ ...