|
Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ позволяет нам выявить зависимость между исследуемыми показателями и, в дальнейшем, имея значения части показателей мы сможем аналитически рассчитать вероятные значений остальных исходя из данной зависимости.
Вывод
В данной работе были получены прогнозные значения недостающих лет, а также спрогнозированы показатели на 2009 год.
Было проведено:
. Предварительный анализ данных. С помощью метода Ирвина данные были проверены на наличие аномальных уровней ряда. Аномальные уровни ряда не были выявлены.
. Определено наличие тренда (критерии Фишера и Стьюдента).
. Проведено прогнозирование с помощью линии тренда (линейной, логарифмической, степенной, полинома 2й и 3й степени).
. Выявлено, что наилучшей линией тренда для прогнозирования показателей является полином 3й степени.
. Проверены гипотезы о виде функции распределения (все функции оказались с нормальным распределением).
. Проведена оценка точности данных с помощью MAD, MPE, MAPE (фактические данные и прогнозные имеют не значительные ошибки, что говорит о достаточно точном прогнозе).
. Проведен регрессионно-корреляционный анализ. Выявлена очень тесная прямо- и обратно-пропорциональная связь между показателями. Смоделированы связи между показателями с помощью линейного уравнения.
. Проведен прогноз с помощью арифметической и геометрической прогрессии. Выявлена более точная - геометрическая.
. Проведен точечный прогноз с помощью среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.
. Проведен корреляционно-регрессионный анализ данных.
Таким образом, в ходе работы были рассмотрены основные инструменты в прогнозировании, изучены возможности по построению прогнозов социально-экономических систем на примере программного обеспечения MS EXCEL и даны прогнозы на недостающие годы - 2004, 2006 и 2009.
|