Эксперт

Сергей

Задать вопрос

Мы готовы помочь Вам.

Методы прогнозирования

1. Из исходного массива данных выбрать показатель, для которого будут построены прогнозные значения с использованием обобщенных показателей динамики и трендовых моделей.
2. Для выбранного показателя рассчитать показатели динамики (абсолютный прирост, темп роста и темп прироста): цепные, базисные, средние.
3. Сделать выводы о характере исследуемого процесса.
4. Построить прогнозные оценки на 3 года вперед с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста. Изобразить на графике полученные прогнозные оценки.
5. Построить трендовые модели (линейную, параболическую, экспоненциальную) для выбранного показателя.
6. На основании построенных моделей построить прогноз исследуемого показателя на 3 года вперед.
7. Построить графики исходного показателя, трендовых моделей и прогнозных оценок на основе полученных трендовых моделей.
8. Выбрать лучшую модель для прогнозирования. Обосновать выбор. Дать экономическую интерпретацию полученных прогнозов.

Ход работы

1. Из исходного массива данных выберем показатель : сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн. куб. м. Скопировав столбец, поместим его перед первым показателем и присвоим имя переменной , остальным столбцам присвоим значения .

Для полученного показателя  в ходе работы построим прогнозные значения с использованием обобщенных показателей динамики и трендовых моделей.

2. Для выбранного показателя рассчитаем показатели динамики (абсолютный прирост, темп роста и темп прироста): цепные базисные и средние, в соответствии с формулами, представленными в таблице:

1. По характеру показателей динамики делаем вывод, что сбросы загрязненных сточных вод в поверхностные объекты в уменьшались с 2001 по 2015гг в среднем на 0,386 млн. куб. м. ежегодно, в %-м соотношении среднегодовое уменьшение объемов сбросов составило 2,25%.
2. Целесообразно предположить, что в следующие годы прогноз будет следующий: в 2016 г объемы сбросов загрязненных сточных вод в поверхностные объекты составят 14,0-14,1 млн. куб. м., в 2017 – 13,6-13,8 млн. куб. м., в 2008 – 13,2-13,5 млн. куб. м. Построим график исследуемого тренда и отметим на нем прогнозные значения (лист «График»):

1. Все модели имеют высокий коэффициент корреляции, указывают на сильную обратно пропорциональную зависимость. Наибольший коэффициент корреляции имеет модель параболического тренда, то есть ее статистическая и экономическая значимость выше. Целесообразно ее использовать для планирования и прогнозирования.

В соответствии с моделью параболической регрессии можно дать следующий прогноз: в 2016 г объемы сбросов загрязненных сточных вод в поверхностные объекты составят 14,342 млн. куб. м., в 2017 – 14,102 млн. куб. м., в 2008 – 13,880 млн. куб. м.