что такое точечный прогноз

ПРОГНОЗ, ТОЧЕЧНЫЙ

Смотреть что такое «ПРОГНОЗ, ТОЧЕЧНЫЙ» в других словарях:

Точечный прогноз — [point prediction] прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз … Экономико-математический словарь

точечный прогноз — Прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз. [http://slovar lopatnikov.ru/] Тематики экономика EN point prediction … Справочник технического переводчика

точечный прогноз — Прогноз, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала … Политехнический терминологический толковый словарь

ТРАНЗИСТОР — полупроводниковый прибор, предназначенный для усиления электрического тока и управления им. Транзисторы выпускаются в виде дискретных компонентов в индивидуальных корпусах или в виде активных элементов т.н. интегральных схем, где их размеры не… … Энциклопедия Кольера

Матка — I Матка Матка (uterus, metra) непарный мышечный полый орган, в котором происходят имплантация и развитие зародыша; расположен в полости малого таза женщины. Органогенез Развитие М. во внутриутробном периоде начинается при длине плода около 65 мм … Медицинская энциклопедия

КЕРАТИТ — КЕРАТИТ. Содержание: Этиология. 573 Патологическая анатомия К. 574 Общая симптоматология и течение К. 57G Отдельные формы К. 57J Кератит, keratitis (от греч. keras рог), воспаление роговой оболочки,… … Большая медицинская энциклопедия

РОГОВИЦА — РОГОВИЦА, роговая оболочка (cornea) представляет собойпереднюю более выпуклую,прозрачную часть наружной фиброзной оболочки глазного яблока, занимая по поверхности около г/6 ее части. Граница между Р. и склерой намечается в виде мелкого желобка… … Большая медицинская энциклопедия

Кератит — I Кератит (keratitis; греч. keratos рог, роговое вещество + itis) воспаление роговицы, сопровождающееся ее помутнением и снижением зрения вплоть до слепоты. Этиология и патогенез. Наиболее часто встречаются инфекционные К., среди которых… … Медицинская энциклопедия

Псориаз — Псориатическое поражение спины и рук … Википедия

Кератоконус — Коническая форма роговицы при кератоконусе … Википедия

Источник

Точечный прогноз

Точечный прогноз [point prediction] — прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз.

Смотреть что такое «Точечный прогноз» в других словарях:

точечный прогноз — Прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз. [http://slovar lopatnikov.ru/] Тематики экономика EN point prediction … Справочник технического переводчика

точечный прогноз — Прогноз, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала … Политехнический терминологический толковый словарь

ПРОГНОЗ, ТОЧЕЧНЫЙ — представление показателя прогноза в виде единственного значения. На основе точечного прогноза определяют прогноз интервальный … Большой экономический словарь

Т — Таблица капитализации (capitalization table) Такса ( local price) Таксономия [taxonomie] Таможенная декларация (Customs declaration) Таможенная очист … Экономико-математический словарь

ТРАНЗИСТОР — полупроводниковый прибор, предназначенный для усиления электрического тока и управления им. Транзисторы выпускаются в виде дискретных компонентов в индивидуальных корпусах или в виде активных элементов т.н. интегральных схем, где их размеры не… … Энциклопедия Кольера

Матка — I Матка Матка (uterus, metra) непарный мышечный полый орган, в котором происходят имплантация и развитие зародыша; расположен в полости малого таза женщины. Органогенез Развитие М. во внутриутробном периоде начинается при длине плода около 65 мм … Медицинская энциклопедия

КЕРАТИТ — КЕРАТИТ. Содержание: Этиология. 573 Патологическая анатомия К. 574 Общая симптоматология и течение К. 57G Отдельные формы К. 57J Кератит, keratitis (от греч. keras рог), воспаление роговой оболочки,… … Большая медицинская энциклопедия

РОГОВИЦА — РОГОВИЦА, роговая оболочка (cornea) представляет собойпереднюю более выпуклую,прозрачную часть наружной фиброзной оболочки глазного яблока, занимая по поверхности около г/6 ее части. Граница между Р. и склерой намечается в виде мелкого желобка… … Большая медицинская энциклопедия

Кератит — I Кератит (keratitis; греч. keratos рог, роговое вещество + itis) воспаление роговицы, сопровождающееся ее помутнением и снижением зрения вплоть до слепоты. Этиология и патогенез. Наиболее часто встречаются инфекционные К., среди которых… … Медицинская энциклопедия

Псориаз — Псориатическое поражение спины и рук … Википедия

Источник

точечный прогноз

Смотреть что такое «точечный прогноз» в других словарях:

Точечный прогноз — [point prediction] прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз … Экономико-математический словарь

точечный прогноз — Прогноз, которым указывается единственное значение прогнозируемого показателя. Пример: «население города N в 2010 г. достигнет 35 тыс. человек». Ср. Интервальный прогноз. [http://slovar lopatnikov.ru/] Тематики экономика EN point prediction … Справочник технического переводчика

ПРОГНОЗ, ТОЧЕЧНЫЙ — представление показателя прогноза в виде единственного значения. На основе точечного прогноза определяют прогноз интервальный … Большой экономический словарь

Т — Таблица капитализации (capitalization table) Такса ( local price) Таксономия [taxonomie] Таможенная декларация (Customs declaration) Таможенная очист … Экономико-математический словарь

ТРАНЗИСТОР — полупроводниковый прибор, предназначенный для усиления электрического тока и управления им. Транзисторы выпускаются в виде дискретных компонентов в индивидуальных корпусах или в виде активных элементов т.н. интегральных схем, где их размеры не… … Энциклопедия Кольера

Матка — I Матка Матка (uterus, metra) непарный мышечный полый орган, в котором происходят имплантация и развитие зародыша; расположен в полости малого таза женщины. Органогенез Развитие М. во внутриутробном периоде начинается при длине плода около 65 мм … Медицинская энциклопедия

КЕРАТИТ — КЕРАТИТ. Содержание: Этиология. 573 Патологическая анатомия К. 574 Общая симптоматология и течение К. 57G Отдельные формы К. 57J Кератит, keratitis (от греч. keras рог), воспаление роговой оболочки,… … Большая медицинская энциклопедия

РОГОВИЦА — РОГОВИЦА, роговая оболочка (cornea) представляет собойпереднюю более выпуклую,прозрачную часть наружной фиброзной оболочки глазного яблока, занимая по поверхности около г/6 ее части. Граница между Р. и склерой намечается в виде мелкого желобка… … Большая медицинская энциклопедия

Кератит — I Кератит (keratitis; греч. keratos рог, роговое вещество + itis) воспаление роговицы, сопровождающееся ее помутнением и снижением зрения вплоть до слепоты. Этиология и патогенез. Наиболее часто встречаются инфекционные К., среди которых… … Медицинская энциклопедия

Псориаз — Псориатическое поражение спины и рук … Википедия

Источник

Как делать статистический прогноз?

Основными показателями статистического прогнозирования в маркетинге являются спрос, объемы продаж, товарные запасы, цены. Обычно требуется, чтобы прошлый период (база прогноза) был в 3-4 раза больше периода прогнозирования.

Виды колебаний и прогнозов

Спекулятивные колебания зависят от действий крупных трейдеров на биржах: нефтяной, фондовой, валютной и других.

Экономические циклы деловой активности – это краткосрочные циклы Китчина (3-4 года), вызванные обновлением потребительских товаров длительного пользования; среднесрочные циклы Жюгляра (7-11 лет), вызванные колебаниями инвестиционной активности и обновлением основного капитала; долгосрочные циклы Кондратьева (40-60 лет), вызванные изменением технологических укладов. С ускорением технического прогресса продолжительность этих циклов сокращается.

Случайные колебания считаются нормально распределенной случайной величиной с нулевым средним.

Статистическое прогнозирование заключается в построении моделей монотонного тренда, периодических составляющих и случайных колебаний на основе данных прошлого периода так, чтобы случайная составляющая имела минимальное среднеквадратичное отклонение от неслучайных значений прогнозной модели на данных прошлого периода.

При статистическом прогнозировании используются аддитивные и мультипликативные модели.
Аддитивная модель прогнозирования имеет вид:


где Y*t – прогнозные значения показателя; Yt – модель тренда, обычно монотонно возрастающего или убывающего; Yпt – модель периодических колебаний показателя, εt – случайные колебания, t – период времени.

Мультипликативная модель имеет вид:

где It – средний индекс колебаний относительно тренда или среднего уровня Yt.

Величина колебаний показателя – это среднее отклонение значений показателя относительно тренда или среднего уровня за прошлый период, ее можно определить по формуле

где Yt – фактические данные, Y*t – модель прогнозирования.

Если δ 50% – колеблемость большая, точность прогноза низкая.

В статистическом прогнозировании рассматривают точечный и интервальный прогнозы.
Точечный прогноз (point prediction) – прогноз, в котором указывается единственное значение прогнозируемого показателя для каждого прогнозного периода.

Интервальный прогноз (interval prediction) – прогноз, в котором указывается некоторый интервал значений для каждого прогнозного периода.

Интервальный прогноз характеризуется доверительной вероятностью осуществления.

Основными методами статистического прогнозирования являются методы среднего индекса и прироста, функции тренда, аддитивные и мультипликативные модели, метод гармоник Фурье.

Прогнозирование методом среднего индекса и среднего прироста

Этот простой метод прогнозирования применяется для краткосрочного прогнозирования на 1-3 периода, при устойчивой динамике (рост или снижение) показателя и небольших колебаниях показателя в прошлом периоде относительно прямой, соединяющей первую и последнюю точки фактических данных.

Недостаток метода – учитываются только первое и последнее значения показателя за прошлый период, поэтому за базу прогноза обычно берут 3-5 последних значений показателя за прошлый период.

Для прогнозирования используется средний цепной Ic и средний цепной прирост Δc показателя за прошлый период от t = 1 до t = n.

Средний индекс динамики (Ic) определяется по формулам:

где Y1 – первое значение показателя; Yn – последнее значение показателя в прошлом периоде; Yt – промежуточное значение показателя; It – цепной индекс изменения t-го значения Yt по отношению к предыдущему значению; t – время изменяется от 1 до n; для t = 1 значение индекса It не определено.
Первая формула Ic применяется, когда даны абсолютные значения показателя Yt, вторая – когда даны цепные индексы It изменения показателя.

Средний прирост (Δc) определяется по формулам:

где Δt – изменение показателя на t-м интервале, для t = 1 значение Δ1 не определено.

Прогнозные значения показателя определяются по формулам:

где YIn+k – прогноз по среднему индексу, YΔn+k – прогноз по среднему приросту, Yсn+k – средний прогноз.
Если YΔn+k

Источник

Прогнозирование по модели множественной регрессии

Прогнозирование по модели множественной линейной рег­рессии предполагает оценку ожидаемых значений зависимой переменной при заданных значениях независимых перемен­ных, входящих в уравнение регрессии. Различают точечный и интервальный прогнозы.

Точечный прогноз — это расчетное значение зависимой переменной, полученное подстановкой в уравнение множе­ственной линейной регрессии прогнозных (заданных иссле­дователем) значений независимых переменных. Если заданы значения , то прогнозное значение зависимой переменной (точечный прогноз) будет равно

(3.45)

Интервальный прогноз — это минимальное и максималь­ное значения зависимой переменной, в промежуток между которыми она попадает с заданной долей вероятности и при заданных значениях независимых переменных.

Интервальный прогноз для линейной функции вычисляется по формуле

, (3.46)

где — стандартная ошибка прогноза, вычисляемая по формуле

, (3.47)

где Х— матрица исходных значений независимых переменных; Хпрогн — матрица-столбец прогнозных значений независимых переменных вида

(3.48)

Для сравнения роли различных факторов в формировании моделируемого показателя определяется коэффициент эластичности ( ) или — коэффициент ( ). Частный коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак у с изменением признака-фактора на 1%, и определяется по формуле

, (3.49)

где — коэффициент регрессии при — ом факторе.

-коэффициент показывает, на какую часть среднего квадратического отклонения изменится результативный показатель при изменении соответствующего фактора на величину его среднего квадратического отклонения; его формула имеет вид:

(3.50)

Долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов можно оценить по величине дельта – коэффициентов :

(3.52)

Пример

Имеются статистические данные о значениях четырех показателей в разрезе 48 субъектов РФ, которые приведены в табл. 3.3:

1. Поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в консолидированный бюджет РФ (без поступлений ЕСН) в 2009 г., млн. руб.

2. Количество занятых в Российской Федерации в 2009 г., тыс. человек.

3. Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и оказанных услуг собственными силамипо виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» в Российской Федерации в 2009 г., млн руб.

4.Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по виду экономической деятельности «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» в Российской Федерации в 2009 г., млн. руб.

Предположим, что зависимой переменной у в данном случае является «поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в консолидированный бюджет РФ». Для краткости будем называть эту переменную «поступление налогов». Независимыми переменными являются остальные три переменные, которые будем называть и обозначать как «количество занятых» X1; «отгрузка в обрабатывающих производствах»X2, «производство энергии»X3. Допустим также, что связь между зависимой и независимыми переменными может быть выражена в виде линейной функции регрессии

(3.53)

Некоторые экономические показатели деятельности

субъектов РФ в 2009 г.

Источник: данные Росстата.

Применяя к исходным данным (см. табл. 3.3) МНК, оценим параметры регрессии. Система нормальных уравнений имеет вид

(3.54)

Произведение матриц в данном примере имеет вид:

21591,912748269,45403092447,43,83901E+11403092447,4

Отметим, что в матрице (3.55) приведены значения коэффициентов при параметрах системы (3.54).

Обратная матрица от (3.55):

Значения параметров системы (3.54) приведены в табл. (3.4)

	3226,441
12,448
0,060
0,310

Уравнение регрессии имеет следующий вид

(3.58)

Из уравнения регрессии следует, что между сбором налогов и независимыми переменными, входящими в модель, наблюдается прямая связь. Напомним, что коэффициенты при независимых переменных называются коэффициентами регрессии. Они являются абсолютными показателями силы связи и характеризуют среднее изменение зависимой переменной при единичном изменении независимой переменной — сомножителя данного коэффициента при условии неизменности остальных независимых переменных, включенных в уравнение (модель) регрессии.

Значения коэффициентов приведены в табл. 3.5

Сопоставляя полученные коэффициенты, можно сделать вывод о том,что наиболее сильное влияние на сбор налогов оказывает фактор .

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии определены по соотношениями (3.57):

	0,324	0,220	0,268
	0,307	0,373	0,340
1651,796	4,414	0,016	0,090

Значимости коэффициентов регрессии проверим по t-критерию Стьюдента

=

1,95

2,82

3,76

3,43

Учитывая, что выполняется условие > все коэффициенты, кроме , являются значимыми, где =2,0153.

Границы доверительных интервалов для коэффициентов регрессии следующие:

6555,4173,552 21,3440,028 0,0920,128 0,493

18012,93

Для получения таблиц регрессионной статистики и дисперсионного анализа воспользуемся режимом “Регрессия” EXCEL (табл.3.7 и 3.8 ).

Дата добавления: 2016-03-22 ; просмотров: 4257 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Источник