гу статистичної інформації про об'єкт прогнозування, а також і у випадках, коли в новому періоді на досліджуваний процес починають впливати нові чинники, вплив яких вивчити за даними за попередні періоди неможливо.
Розглянемо застосування методів демографічного прогнозування на прикладі демографічних процесів Оренбурзької області.
В
2. Прогнозування демографічних процесів Оренбурзької області методами екстраполяції
У сучасних умовах розвитку ринкових відносин, реалізації принципів федералізму, становлення місцевого самоврядування зростає роль регіональних демографічних прогнозів. Склад демографічних факторів, характер їх впливу своєрідні для кожного регіону. Для одних величезне значення має міграційний фактор (Ставропольський край, Ростовська область), для інших - природно-кліматичний (Північ Росії), для третіх - наслідки подій минулих років (Центральні райони Росії), для четвертих - національні особливості (Південь Росії) і ін Регіональні демографічні прогнози розробляються на рівні великих, середніх і малих регіонів. p> У Як вихідних показників для прогнозування демографічних процесів у Оренбурзької області, візьмемо показники:
- чисельності постійного населення на 1 січня;
- число народжених і померлих людей за рік (природний рух населення);
- число прибулих і вибулих осіб за рік (міграційний рух населення), представлені на сайті Федеральної служби державної статистики РФ.
Розрахуємо прогнозні значення даних показників, використовуючи методи екстраполяції: ковзають середніх, експоненціального згладжування, метод найменших квадратів. Прогноз повинен мати високу точність, помилка прогнозу буде тим менше, ніж менше період (строк) попередження і чим більше база прогнозу.
Період (Термін) попередження - це інтервал часу, на який розробляється прогноз. База прогнозу - це статистична інформація за ряд років, на яку ми спираємося при побудові розрахунків. Термін попередження повинен становити не більше 1/3 бази прогнозу. У даній роботі будемо використовувати бази прогнозу за 19-20 років і знаходити прогнозні значення на трирічний період. p> Для оцінки точності прогнозів, побудованих методом екстраполяції, існують кілька способів.
Таблиця 1
Формули оцінки точності прогнозів методом екстраполяції.
Середня абсолютна оцінка
Середня квадратична оцінка
Середня відносна помилка
О”
В
Оµ =
Інтерпретація значень
Чим ближче до нуля, тим вище точність прогнозу
Оµ <10 точність висока
10 <Оµ <20 хороша
20 <Оµ <50 задовільна
Оµ> 50 незадовільна
2.1 Знаходження прогнозних значень методом ковзної середньої
Одним з найбільш старих і широко відомих методів згладжування часових рядів є метод ковзних середніх. Застосовуючи цей метод, можна елімінувати випадкові коливання і отримати значення, відповідні впливу головних факторів. Згладжування за допомогою ковзних середніх засноване на тому, що в середніх величинах взаємно погашаються випадкові відхилення. Це відбувається внаслідок заміни первинних рівнів часового ряду середньої арифметичної величиною всередині обраного інтервалу часу. Отримане значення відноситься до середині обраного періоду. Потім період зсувається на одне спостереження, і розрахунок середньої повторюється, причому періоди визначення середньої беруться всі час однаковими. Таким чином, в кожному випадку середня центрована, тобто віднесена до серединної точці інтервалу згладжування і являє собою рівень для цієї точки. p> Даний метод використовується при короткостроковому прогнозуванні. Його робоча формула:
, якщо n = 3 (1)
де t + 1 - Прогнозний період; t - Період, що передує прогнозному періоду (рік, місяць і т.д.); y t +1 - прогнозований показник; - змінна середня за два періоди до прогнозного; n - число рівнів, що входять в інтервал згладжування; y t - фактичне значення досліджуваного явища за попередній період; y t -1 - фактичне значення досліджуваного явища за два періоду, що передують прогнозним.
Для часового ряду показника В«Чисельність населення на 1 січняВ» визначимо величину інтервалу згладжування: n = 3. Вихідні дані представлені в додатку 1. Розрахуємо ковзаючу середню для перших трьох періодів:
В
Далі розраховуємо ковзаючу середню для наступних трьох періодів:
і т.д.
Складемо таблицю розрахунків (повністю в додатку 1).
Таблиця 2
Розрахунок прогнозного значення чисельності ...
