Курсовая работа: Социальное прогнозирование в сфере демографических процессов

20<ε <50 удовлетворительная

ε >50 неудовлетворительная

2.1 Нахождение прогнозных значений методом скользящей средней

Одним из наиболее старых и широко известных методов сглаживания временных рядов является метод скользящих средних. Применяя этот метод, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного периода. Затем период сдвигается на одно наблюдение, и расчет средней повторяется, причем периоды определения средней берутся все время одинаковыми. Таким образом, в каждом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

Данный метод используется при краткосрочном прогнозировании. Его рабочая формула:

, если n = 3 (1)

гдеt + 1 – прогнозный период; t – период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.); y_{t +1} – прогнозируемый показатель;– скользящая средняя за два периода до прогнозного; n – число уровней, входящих в интервал сглаживания; y_t – фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период; y_{t -1} – фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному.

Для временного ряда показателя «Численность населения на 1 января» определим величину интервала сглаживания: n =3. Исходные данные представлены в приложении 1. Рассчитаем скользящую среднюю для первых трех периодов:

Далее рассчитываем скользящую среднюю для следующих трех периодов:

и т.д.

Составим таблицу расчетов (полностью в приложении 1).

Таблица 2

Расчет прогнозного значения численности населения в Оренбургской области методом скользящей средней.

Годы	Численность населения Оренбургской области на 1 января, человек	Скользящая средняя m	Расчет средней относительной ошибки
1990	2 151 097	-	-
1991	2 159 743	2 159 699	0,00
1992	2 168 257	2 170 201	0,09
…
2006	2 137 850	2 137 920	0,00
2007	2 125 503	2 127 452	0,09
2008	2 119 003	2 118 679	0,02
2009	2 111 531	2 115 267	-
итого	43 528 625	0,85
прогноз
2010	2 116 188	2 114 949
2011	2 117 127
2012	2 115 261
Средняя относительная ошибка ɛ			0,05
Средняя абсолютная ошибка Δ			299
Средняя квадратическая ошибка			1 478

Рассчитав скользящую среднюю для всех периодов, построим прогноз на 2010 год по формуле (1):

Определяем скользящую среднюю для 2009 года:

,

и строим прогноз на 2011 год:

.

чел.

В таблице 2 приведены расчетные данные для определения средней относительной ошибки. Найдем ее значение, разделив на число уровней (n =18):

, что соответствует высокой точности прогноза.

Расчетные таблицы для определения прогнозных значений других демографических показателей приведены в приложении 1. Полученные результаты представим в таблице.

Таблица 3

Прогнозные значения абсолютных показателей родившихся, умерших, прибывших и выбывших в Оренбургской области, полученные методом скользящей средней.

Абсолютный показатель, человек	2006	2007	2008	Прогноз на 2009	Прогноз на 2010	Прогноз на 2011	Δ		ε
Родившиеся	23335	25776	26947	25 743	25 754	26 125	-85	594	2,20
Умершие	31 583	31 000	30 904	31 130	31 087	31 026	32	795	2,02
Абсолютный показатель, человек	2007	2008	2009	Прогноз на 2010	Прогноз на 2011	Прогноз на 2012	Δ		ε
Прибывшие	31 949	25 570	28 053	29 352	28 091	28 078	11	2177	5
Выбывшие	33 225	29 085	25 603	28 144	28 457	27 506	32	1161	2,05

Величины средних оценок и средней относительной ошибки позволяют считать точность прогноза достаточно высокой.

2.2 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)