Построение прогноза ожидаемого потока инвестиций в основной капитал Хабаровского края при однофакторном прогнозировании

Определив общие закономерности изменения медианы ожидаемого потока инвестиций, приступим к подбору модели и расчету прогнозных значений моделируемого показателя на основе фактических данных.

Для выбора оптимальной модели необходимо сравнить все ошибки полученных моделей (среднюю ошибку, среднеквадратическую, среднюю абсолютную, среднюю относительную). Оптимальной считают модель с наименьшими ошибками.

По результатам листинга видим, что наименьшая ошибка остатков, а именно, RMSE = 0,237276. Основываясь на приведенных критериях, выберем оптимальную модель, которой является квадратический тренд (Приложение Г):

ŷ = 45214,0 + -45,2512 t + 0,0113222 t^2

Построим прогноз на 6 лет (Приложения Ж). Полученный прогноз получается утешительным. Он показывает, что пусть и незначительная, но тенденция роста ожидаемого потока инвестиций присутствует.

кластерный корреляционный регрессионный инвестиция

Таблица 3.1

Прогноз квадратического тренда

Годы

Точечный прогноз

Нижняя граница 95% дов. интервала

Верхняя граница 95% дов. Интервала

2008

1,65799

2,30366

1,01232

2009

1,88827

2,59541

1,18114

2010

2,1412

2,92502

1,35739

2011

2,41678

3,29222

1,54133

2012

2,71499

3,69646

1,73352

2013

3,03585

4,13709

1,93462

Таким образом прогноз на 6 лет, представленный в таблице 3.1 показывает, что приток инвестиций в основной капитал Хабаровского края в период с 2008 по 2013 годы возрастут на 1,37786 млн. руб. или на 1.83% и к 2013 году составит 3,03585 млрд. руб.

Более четкое представление дает рисунок 3.1

Рисунок 3.1 - График прогнозных значений квадратического тренда для фактических данных инвестиционного потока в основной капитал

Наглядный прогноз подтверждает дальнейшее увеличение показателя ожидаемого потока инвестиций.

Из-за разницы в нижних и верхних границах прогноза наблюдается незначительное либо увеличение, либо снижение показателя ожидаемого потока инвестиций.

Далее приступим к подбору модели и расчету прогнозных значений моделируемого показателя на основе сглаженных данных по 3-членной скользящей средней, так как для нее сумма квадратов отклонений оказалась наименьшей.

Сравним все ошибки полученных моделей. Наименьшая ошибка остатков RMSE = 0,12596. Оптимальная модель для сглаженных данных является квадратический тренд (Приложение Л):

ŷ = 45617,5 + -45,6353 t + 0,0114135 t^2

Построим прогноз на 6 лет (Приложение И). По приведенному прогнозу можно заметить рост показателя потока инвестиций в основной капитал Хабаровского края в период с 2008 по 2013 года

Таблица 3.2

Прогноз тренда по квадратической модели на основе сглаженных данных

Годы

Точечный прогноз

Нижняя граница 95% дов. интервала

Верхняя граница 95% дов. Интервала

2008

1,49294

1,96858

1,0173

2009

1,70544

2,23129

1,1796

2010

1,94077

2,52958

1,35196

2011

2,19893

2,86315

1,53471

2012

2,47991

3,23143

1,72839

2013

2,78372

3,63384

1,93359

Перейти на страницу: 1 2 3

Другое по теме

Применение методов математической экономики к решению практических задач
Курсовая работа имеет название: «Применение методов математической экономики к решению практических задач». Данная курсовая работа связана с решением практических задач, применяя методы математической экономики. В курсовой работе рассматриваются несколько методов решения ма ...

Разделы