WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||

Базовые прогнозы показателя общей численности безработных, полученные как по модели Бокса–Дженкинса, так по КО-модели, обладают не очень высокой точностью с точки зрения МАРЕ, которая в обоих случаях превышает 10% на всем массиве данных. В случае ARIMAмодели корректировка по методам 1 и 3 помогает улучшить качество получаемых моделей:

МАРЕ таких прогнозов не превышает 10%. В случае КО-модели довольно хорошее улучшение достигается при помощи корректировки первым методом.

*** На Рис. 1 представлены результаты ранжирования базовых прогнозов (прогноз) и четырех рассматриваемых в работе методов корректировки для всего массива рассматриваемых рядов, состоящего из 56 типов базовых прогнозов, на всем массиве прогнозов. На оси абсцисс обозначены ранги каждого типа прогноза или его корректировки. Соответственно, 1 – это лучший прогноз/корректировка, 5 – худший. На оси ординат – количество случаев (из 56), в которых тот или иной прогноз оказывается лучшим, вторым по качеству и т.д.

Как следует из Рис. 1, наиболее часто (26 из 56 случаев) лучшими по качеству оказываются базовые прогнозы рассматриваемых показателей. Следующими по частоте лучшими прогнозами оказываются прогнозы, скорректированные при помощи первого метода: 16 случаев из 56.

Таким образом, в трех четвертях случаев лучшими оказываются либо прогнозы, построенные по предложенной методике, либо их простейшая корректировка на последнюю известную ошибку одношагового прогноза.

Второй метод коррекПрогноз Метод 1 Метод 2 Метод 3 Метод тировки – на среднее зна24 чение всех известных на момент прогнозирования ошибок одношаговых про- гнозов – чаще всего оказывается вторым по качеству 14 (в 23 случаях из 56). Третий 10 и четвертый методы кор9 ректировки, в которых для 7 7 6 коррекции k–шаговых прогнозов (k=1, …, 6) использу2 ются последняя известная ошибка k–шагового прогно1 2 3 4 за или среднее значение всех известных на момент Рис. 1. Распределение по рангам (ось абсцисс) прогнозирования ошибок базовых прогнозов и их корректировок различными методами (1 – лучший прогноз, 5 – худший) k–шаговых прогнозов, дают лучшие прогнозы лишь НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ИЭП им. Гайдара.ру №2, в 2 и 4 случаях, соответственно. При этом худшими (ранг=5) они оказываются в 33 случаях их 56 (18 и 15, соответственно).

Таким образом, можно говорить о том, что используемая в ИЭП им. Е.Т. Гайдара методика краткосрочного прогнозирования дает хорошие по статистическим свойствам прогнозы, а какие-либо улучшения качества прогнозов чаще всего достигаются при помощи самого простого метода корректировки – первого, т.е. метода корректировки на величину последней известной одношаговой ошибки прогнозирования.

Список литературы Clements M. P., and D.F. Hendry, 1998a, Forecasting Economic Processes, International Journal of Forecasting, vol.

14, №1, pp. 111-131.

Clements M. P., and D.F. Hendry, 1998b, Forecasting Economic Time Series, Cambridge: Cambridge University Press (The Marshall Lectures on Economic Forecasting).

Keane, M.P., Runkle, D.E., 1989, Are Economic Forecast Rational, Federal Reserve Bank of Minneapolis, Quarterly Review #1323, Spring Турунцева М., Астафьева Е. и др. Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. М.: ИЭПП, ежемесячный бюллетень, 2006 (февраль) – 2007 (июль), интернет-источник:

http://www.iet.ru/index.phpoption=com_bibiet&Itemid=50&catid=122&lang=ru&task=showallbib Энтов Р., Носко В., Юдин А., Кадочников П., Пономаренко С. Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей. Серия «Научные труды» №46. М.: ИЭПП, 2002.

ПРИЛОЖЕНИЕ СПИСОК ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Оцениваемые Показатель Единицы измерения модели Промышленное производство % к соответствующему 1. Промышленность, всего (НИУ ВШЭ) ARIMA, КО месяцу предыдущего года % к соответствующему 2. Промышленность, всего (Росстат) КО месяцу предыдущего года % к соответствующему 3. Черная металлургия (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 4. Машиностроение и металообработка (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 5. Химическая и нефтехимическая промышленность (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 6. Промышленность стройматериалов (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 7. ТЭК (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 8. Цветная металлургия (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года 9. Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная пром-ть % к соответствующему ARIMA (НИУ ВШЭ) месяцу предыдущего года % к соответствующему 10. Пищевая промышленность (ГУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 11. Легкая промышленность (НИУ ВШЭ) ARIMA месяцу предыдущего года ИПЦ и индексы цен производителей 12. ИПЦ % к предыдущему месяцу ARIMA, SM 13. ИЦП промышленных товаров % к предыдущему месяцу ARIMA, КО 14. Добыча полезных ископаемых % к предыдущему месяцу ARIMA 15. Обрабатывающие производства % к предыдущему месяцу ARIMA 16.Пр-во и распределение электроэнергии, газа и воды % к предыдущему месяцу ARIMA НУЖНО ЛИ ПЫТАТЬСЯ ИСПРАВИТЬ ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ОШИБКИ...

Оцениваемые Показатель Единицы измерения модели 17.Пр-во пищевых продуктов % к предыдущему месяцу ARIMA 18.Текстильное и швейное пр-во % к предыдущему месяцу ARIMA 19.Обработка древесины и пр-во изделий из дерева % к предыдущему месяцу ARIMA 20. Целлюлозно-бумажное пр-во % к предыдущему месяцу ARIMA 21. Пр-во кокса, нефтепродуктов % к предыдущему месяцу ARIMA 22. Химическое пр-во % к предыдущему месяцу ARIMA 23. Металлургическое пр-во и пр-во готовых металлических изделий % к предыдущему месяцу ARIMA 24. Пр-во машин и оборудования % к предыдущему месяцу ARIMA 25. Пр-во транспортных средств и оборудования % к предыдущему месяцу ARIMA 26. Розничный товарооборот % к предыдущему месяцу ARIMA 27. Инвестиции в основной капитал % к предыдущему месяцу ARIMA 28. Динамика стоимости минимального набора продуктов питания % к предыдущему месяцу ARIMA Внешнеторговые показатели 29. Экспорт во все страны млрд долл. ARIMA, SM 30. Экспорт вне СНГ млрд долл. ARIMA 31. Импорт из всех стран млрд долл. ARIMA, SM 32. Импорт из стран вне СНГ млрд долл. ARIMA Индексы транспортных тарифов 33. Сводный индекс транспортных тарифов на грузовые перевозки % к предыдущему месяцу ARIMA 34. Индекс тарифов на перевозки автомобильным транспортом % к предыдущему месяцу ARIMA 35. Индекс тарифов на трубопроводный транспорт % к предыдущему месяцу ARIMA Динамика цен на некоторые виды сырья на мировом рынке 36. Нефть марки Brent долл./барр. ARIMA 37. Алюминий долл./т. ARIMA 38. Золото долл./т. ARIMA 39. Медь долл./т. ARIMA 40. Никель долл./т. ARIMA Денежные показатели 41. Денежная база млрд руб. ARIMA 42. М2 млрд руб. ARIMA 43. Золотовалютные резервы млрд долл.

Валютные курсы 44. RUR/USD руб. за долл. США ARIMA 45. USD/EUR долл. США за Евро ARIMA Показатели уровня жизни населения % к соответствующему 46. Реальные располагаемые денежные доходы ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 47. Реальные денежные доходы ARIMA месяцу предыдущего года % к соответствующему 48. Реальная заработная плата ARIMA месяцу предыдущего года 49. Численность занятого в экономике населения млн чел. ARIMA 50. Общая численность безработных млн чел. ARIMA, КО Примечание: ARIMA-прогнозы, построенные на основе ARIMA-моделей; КО-прогнозы, построенные с использованием результатов конъюнктурных опросов; SM-прогнозы, построенные с использованием структурных эконометрических уравнений.

«Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру» зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) как электронное информационно-аналитическое, научное периодическое издание (Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл № ФС77-42586 от 12 ноября 2010 г.).

ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР М.Ю. Турунцева, зав. лабораторией краткосрочного прогнозирования РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ Г.И. Идрисов (зав. лабораторией отраслевых рынков и инфраструктуры), М.В. Казакова (зав. лабораторией проблем экономического развития), А.Ю. Кнобель (зав. лабораторией международной торговли), П.В. Трунин (зав. лабораторией денежно-кредитной политики) Выпускающий редактор – Е.Ю. Лопатина, руководитель Пресс-службы Корректор – К.Ю. Мезенцева, РИО Адрес редакции: 125993, г. Москва, Газетный пер., д. 3-5, стр. Тел.: (495) 629-6736 Тел./факс: (495) 629-lopatina@iep.ru

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.