Нахождение прогнозных значений методом экспоненциального сглаживания
Страница 1

Информация » Социальное прогнозирование в сфере демографических процессов » Нахождение прогнозных значений методом экспоненциального сглаживания

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов. Он приемлем при прогнозировании только на один период вперед.

Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:

(2)

где t – период, предшествующий прогнозному; t+1– прогнозный период; - прогнозируемый показатель; - параметр сглаживания; -фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному; экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.

При прогнозировании данным методом возникает два затруднения:

1) выбор значения параметра сглаживания α;

2) определение начального значения Uо.

От величины α будет зависеть, как быстро снижается вес влияния предшествующих наблюдений. Чем больше α, тем меньше сказывается влияние предшествующих лет. Если значение α близко к единице, то это приводит к учету при прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если близко к нулю, то веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения. Таким образом, если есть уверенность, что начальные условия, на основании которых разрабатывается прогноз, достоверны, следует использовать небольшую величину параметра сглаживания (α→0). Когда параметр сглаживания мал, то исследуемая функция ведет себя как средняя из большого числа прошлых уровней. Если нет достаточной уверенности в начальных условиях прогнозирования, то следует использовать большую величину α, что приведет к учету при прогнозе в основном влияния последних наблюдений.

Точного метода для выбора оптимальной величины параметра сглаживания α нет. В отдельных случаях автор данного метода профессор Браун предлагал определять величину α, исходя из длины интервала сглаживания. При этом α вычисляется по формуле:

(3)

где n – число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.

Задача выбора Uо (экспоненциально взвешенного среднего начального) решается следующими путями:

1) если есть данные о развитии явления в прошлом, то можно воспользоваться средней арифметической, и Uо равен этой средней арифметической;

2) если таких сведений нет, то в качестве Uо используют исходное первое значение базы прогноза Y1.

Также можно воспользоваться экспертными оценками.

Используем метод экспоненциального сглаживания для составления прогнозных значений. Величина параметра сглаживания для показателя численности населения составит: , для показателей «число родившихся» и «число умерших», «число прибывших» и «число выбывших»: . Значения близки к нулю, следовательно, веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения.

Определяем начальное значение Uо для показателя численности населения двумя способами:

1 Способ (средняя арифметическая):

2 Способ (первое значение базы прогноза):

Рассчитываем экспоненциально взвешенную среднюю для каждого года, используя формулу 2, занесем результаты в таблицу.

Таблица 4

Расчет прогнозного значения численности населения Оренбургской области методом экпоненциального сглаживания.

года

Численность постоянного населения на 1 января, человек

Экспоненциально взвешенная средняя Ut

Расчет средней относительной ошибки

     

I способ

II способ

I способ

II способ

1

1990

2 151 097

2176434

2 151 097

1,18

0,00

2

1991

2 159 743

2174021

2 151 097

0,66

0,40

3

1992

2 168 257

2172661

2 151 920

0,20

0,75

19

2008

2 119 003

2175920

2 171 738

2,69

2,49

20

2009

2 111 531

2170499

2 166 716

2,79

2,61

прогноз

2010

 

2 164 883

2 161 460

   

итого

 

43 528 685

   

27,20

29,84

Средняя относительная ошибка ɛ

1,36

1,49

Средняя абсолютная ошибка Δ

-6064

5441

Средняя квадратическая ошибка

33749

36868

Страницы: 1 2


Статьи по теме:

Наркомания
По официальной статистике, на 1 января 2001 года в России зарегистрировано 450 тысяч наркоманов. По неофициальным данным, наркозависимостью страдают более 3 миллионов человек. В Украине хроническим алкоголизмом страдает 688,200 тыс. челов ...

Отчёт 2007
Отчёт, опубликованный Рейтер, 26 ноября 2007 года показывает, что ИРЧП во всех странах мира растёт, за исключением некоторых стран Африки. Как и ранее, главные причины, тормозящие рост ИРЧП - плохое образование, высокая смертность, низкий ...

Молодежь как особая социальная группа
В современной научной литературе существует множество подходов к исследованию проблем развития молодежи и, следовательно, масса различных определений сущности понятия «молодежь». Каждый из существующих подходов фиксирует особенности изуче ...