Реклама від Google

Реклама від Google


Категорія: Соц.-пол. прогнозування (Шпаргалки)


Тренди політичного та соціально-економічного розвитку


В якості інструментарію статистичного прогнозування часових рядів служать трендові регресійні моделі, параметри яких оцінюються за наявною статистичній базі, а потім основні тенденції (тренди) екстраполюються на заданий інтервал часу.

Методологія статистичного прогнозування передбачає побудову та випробування багатьох моделей для кожного часового ряду, їх порівняння на основі статистичних критеріїв і відбір найкращих з них для прогнозування.

При моделюванні сезонних явищ у статистичних дослідженнях розрізняють два типи коливань: мультиплікативні і адитивні. У мультипликативном випадку розмах сезонних коливань змінюється в часі пропорційно рівню тренда і відображається у статистичній моделі множником. При адитивної сезонності передбачається, що амплітуда сезонних відхилень постійна і не залежить від рівня тренда, а самі коливання представлені в моделі доданком.

Основою більшості методів прогнозування є екстраполяція, пов'язана з поширенням закономірностей, зв'язків і співвідношень, що діють в досліджуваному періоді, за його межі, або - в більш широкому сенсі слова - це отримання уявлень про майбутнє на основі інформації, що відноситься до минулого і сьогодення.

Найбільш відомі і широко застосовуються трендові і адаптивні методи прогнозування. Серед останніх можна виділити такі, як методи авторегресії, змінного середнього (Боксу - Дженкінса і адаптивної фільтрації), методи експоненціального згладжування (Хольта, Брауна і експоненційної середньої) та ін.

Аналіз тенденцій використовується в основному в прогностичних цілях для опису майбутніх відносин причини і наслідки (взаємозв'язку двох змінних, одна з яких є незалежною). Оскільки кількісні показу тели відносин для характеристики майбутнього невідомі, в рівнянні регресії, що описує їх відносини в на вартому, незалежна змінна замінюється на час, числові значення якого в майбутньому відомі. Даний прийом має свої недоліки, оскільки ігноруються майбутні значення показника причини, можливість з трансформаційних змін залежності між змінними. Для аналізу тен денції збирають можливо більше число даних з віз можна малими часовими інтервалами і обчислюють ско рость еволюції системи, після чого будують графік, на основі якого складають рівняння регресії і оціни вают його параметри. Далі приступають безпосередньо до прогнозу, тобто обчислюють майбутні значення показника слідства за допомогою рівняння регресії, і продовжують гра фік, після чого здійснюють інтерпретацію результатів.


Категорія: Соц.-пол. прогнозування (Шпаргалки)
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Ctrl + Enter