WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 22 |

Таблица Прогнозы ИЭПП Наивные прогнозы Скользящее среднее Наивные сезонные прогнозы (весь массив данных, 108 точек) 2,3,6,4,7,1,3,3,4,4,2,4,8,4,10,1,4,4,6,5,2,7,7,5,10,2,4,4,5,8,3,8,9,6,14,2,6,5,9,9,1,5,5,3,8,1,3,2,4,6,2,6,6,4,10,1,4,3,5,7,2,2,1,Простейшие статистики качества прогнозов индексов промышленного производства ARIMA КО КО ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA МАЕ 1,1,1,2,7,2,7,1,3,3,3,4,МАЕ МАЕ МАЕ RMSE 2,2,2,3,9,3,9,1,3,4,5,6,RMSE 2,RMSE 3,RMSE 2,МАРЕ 1,62% 1,75% 1,83% 2,60% 6,99% 2,64% 5,99% 1,21% 3,15% 3,59% 3,48% 5,09% МАРЕ 1,92% 2,36% 3,80% 5,86% 3,76% 6,39% 1,48% 3,41% 3,32% 3,96% 4,92% МАРЕ 2,34% 2,61% 6,88% 7,04% 4,88% 8,90% 1,97% 4,94% 4,01% 5,09% 8,75% МАРЕ 1,65% 1,76% 5,31% 4,63% 3,46% 7,67% 1,43% 3,17% 2,44% 3,74% 7,10% ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( ь т с о н н е л ш ы м о р п я а к г е Л ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( ь т с о н н е л ш ы м о р п я а в е щ и П ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( ь т с о н н е л ш ы м о р п я а н ж а м у б о н з о л ю л л е ц и я а щ ю а в ы т а б а р б о о в е р е д, я а н с е Л ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( я и г р у л л а т е м я а н т е в Ц ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( с к е л п м о к й и к с е ч и т е г р е н э о н в и л п о Т ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( в о л а и р е т а м х ы н ь л е т и о р т с ь т с о н н е л ш ы м о р П ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( ь т с о н н е л ш ы м о р п я а к с е ч и м и х е т ф е н и я а к с е ч и м и Х ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( а к т о б а р б о о л л а т е м и е и н е о р т с о н и ш а М ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( я и г р у л л а т е м я а н р е Ч ) С Г С Ф ( о г е с в – ь т с о н н е л ш ы м о р П ) Э Ш В У Г – К Э Ц ( о г е с в – ь т с о н н е л ш ы м о р П 3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗОВ...

В табл. 1 представлены значения статистик качества прогнозов ИЭПП индексов промышленного производства и прогнозов, полученных при помощи альтернативных методов. В Приложении 4 приведены результаты теста знаков для индексов промышленного производства.

Наилучшей с точки зрения критериев качества прогнозной моделью индекса промышленного производства ЦЭК – ГУ ВШЭ является ARIMA-модель ИЭПП (например, МАРЕ = 1,6%). Но на основании теста знаков нельзя сделать вывод, что этот прогноз значимо отличается от всех остальных прогнозов, в том числе от прогноза, построенного с использованием результатов конъюнктурных опросов. Для показателя ИПП ФСГС лучшей прогнозной моделью оказалась модель скользящего среднего, значимых отличий между этой моделью и КО-моделью ИЭПП не обнаружено.

Прогнозы ИЭПП индексов промышленного производства ЦЭК – ГУ ВШЭ черной металлургии, химической и нефтехимической промышленности, промышленности строительных материалов и топливноэнергетического комплекса оказались значимо лучше всех остальных прогнозов. Прогнозы ИЭПП индексов промышленного производства ЦЭК – ГУ ВШЭ цветной металлургии и пищевой промышленности являются наилучшими с точки зрения простейших статистик качества прогнозов, но прогноз первого индекса значимо лучше только наивного сезонного прогноза, а второго – значимо лучше наивного и наивного сезонного прогнозов.

Во всех остальных случаях (ИПП машиностроения и металлообработки, лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности, легкой промышленности) лучшими оказались прогнозы, построенные при помощи скользящего среднего. Причем гипотеза об отсутствии значимых отличий между прогнозом ИЭПП данных показателей и их альтернативными прогнозами отвергается практически во всех случаях. То есть можно говорить, что прогнозы ИЭПП в данных случаях оказались значимо хуже прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего.

Розничный товарооборот Прогнозы месячных объемов розничного товарооборота построены на основе месячных данных ФСГС за период с января 1999 г. В табл. представлены значения статистик качества прогнозов ИЭПП показателя розничного товарооборота и его альтернативных прогнозов. Результаты 3. СРАВНЕНИЕ КАЧЕСТВА БЮЛЛЕТЕНЯ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ....

теста знаков для показателя розничного товарооборота приведены в Приложении 4.

Таблица Простейшие статистики качества прогнозов показателя розничного товарооборота (весь массив данных, 108 точек) Прогнозы ИЭПП (ARIMA) МАРЕ 2,73% МАЕ 22,RMSE 26,Наивные прогнозы МАРЕ 10,85% МАЕ 93,RMSE 119,Наивные сезонные прогнозы МАРЕ 19,12% МАЕ 172,RMSE 177,Скользящее среднее МАРЕ 15,10% МАЕ 144,RMSE 173,Качество прогнозов, построенных с применением моделей класса ARIMA, оказалось намного лучше наивных, наивных сезонных прогнозов и построенных на основе вычисления скользящего среднего. Так, например, средняя абсолютная процентная ошибка наивных прогнозов более чем в 4 раза превышает аналогичный показатель для ARIMA-прогнозов, наивных сезонных – почти в 7 раз. Гипотеза об отсутствии значимых различий между прогнозом ИЭПП показателя розничного товарооборота и прогнозами данного показателя, полученными любым из рассматриваемых альтернативных методов, отвергается на уровне значимости 10%.

Инвестиции в основной капитал Прогнозы показателя инвестиций в основной капитал строились на основе моделей временных рядов по данным ФСГС за период с января 1998 г. В табл. 3 представлены значения статистик качества прогнозов ИЭПП показателя инвестиций в основной капитал и его прогнозов, полу3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗОВ...

ченных при помощи альтернативных методов. В Приложении 4 приведены результаты теста знаков для рассматриваемого показателя.

Таблица Простейшие статистики качества прогнозов показателя инвестиций в основной капитал (весь массив данных, 108 точек) Прогнозы, построенные в ИЭПП (ARIMA) МАРЕ 8,77% МАЕ 42,RMSE 54,Наивные прогнозы МАРЕ 42,28% МАЕ 216,RMSE 257,Наивные сезонные прогнозы МАРЕ 27,04% МАЕ 142,RMSE 155,Скользящее среднее МАРЕ 31,59% МАЕ 184,RMSE 241,Как и в предыдущем случае, наиболее качественными оказались прогнозы, построенные в ИЭПП по ARIMA-моделям, хотя в отличие от показателя розничного товарооборота средняя абсолютная процентная ошибка для них довольно велика – 8,77% против 42,28% – у наивных прогнозов, 27% – у наивных сезонных прогнозов, 31,6% – у прогнозов, построенных по модели скользящего среднего. Согласно результатам теста знаков ARIMA-прогноз ИЭПП значимо лучше всех альтернативных прогнозов.

Внешнеторговые показатели Модельные расчеты прогнозных значений объемов экспорта (всего), экспорта в страны вне СНГ, импорта (всего) и импорта из стран вне СНГ получены на основе моделей временных рядов и структурных моделей, оцененных на месячных данных на интервале с сентября 1998 г. по данным ЦБ РФ1. В табл. 4 представлены значения статистик качества про1 Данные по внешнеторговому обороту рассчитаны ЦБ РФ в соответствии с методологией составления платежного баланса в ценах страны экспортера (ФОБ) в млрд долл.

3. СРАВНЕНИЕ КАЧЕСТВА БЮЛЛЕТЕНЯ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ....

гнозов ИЭПП внешнеторговых показателей и их альтернативных прогнозов. Результаты теста знаков для рассматриваемых показателей приведены в Приложении 4.

Таблица Простейшие статистики качества прогнозов внешнеторговых показателей (весь массив данных, 108 точек) Экспорт Импорт Экспорт, всего в страны Импорт, всего в страны вне СНГ вне СНГ Прогнозы, построенные в ИЭПП ARIMA SM ARIMA ARIMA SM ARIMA МАРЕ 9,64% 8,95% 9,97% 9,07% 6,38% 6,62% МАЕ 2,94 2,60 2,58 1,58 1,14 1,RMSE 3,98 3,11 3,41 1,89 1,34 1,Наивные прогнозы МАРЕ 13,09% 13,03% 19,03% 19,84% МАЕ 3,97 3,37 3,44 3,RMSE 4,90 4,21 4,03 3,Наивные сезонные прогнозы МАРЕ 15,35% 14,50% 26,38% 27,20% МАЕ 4,77 3,86 4,66 4,RMSE 5,88 4,88 4,75 4,Скользящее среднее МАРЕ 16,03% 15,41% 24,95% 25,72% МАЕ 4,96 4,07 4,64 4,RMSE 5,86 4,90 5,16 4,Качество прогнозов, построенных на основе всех моделей ИЭПП, оказалось выше прогнозов, полученных альтернативными методами.

Так, значение средней абсолютной процентной ошибки для всех спрогнозированных в ИЭПП внешнеторговых показателей не превысило 10%, тогда как для всех остальных прогнозов значение МАРЕ было выше. По остальным показателям качества прогнозов (МАЕ и RMSE) также наилучшие результаты у прогнозов, построенных с применением моделей временных рядов. Гипотеза об отсутствии значимых различий между прогнозами ИЭПП и прочими прогнозами отвергается во всех случаях.

Динамика цен Индексы потребительских цен и индексы цен производителей Расчеты прогнозных значений индекса потребительских цен и ин3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗОВ...

дексов цен производителей (как в целом по промышленности, так и по некоторым ее видам деятельности по классификации ОКВЭД) получены на основе моделей временных рядов, а также по структурным моделям (SM) и моделям, построенным с использованием конъюнктурных опросов (КО), оцененным по данным ФСГС на интервале с января 1999 г.1. В табл. 5 представлены значения статистик качества прогнозов ИЭПП индекса потребительских цен и индексов цен производителей и их прогнозов, полученных при помощи альтернативных методов. Результаты теста знаков для рассматриваемых показателей приведены в Приложении 4.

Индекс потребительских цен наилучшим образом прогнозируется при помощи ARIMA-модели ИЭПП – средняя процентная ошибка прогнозирования равна 0,38%. При этом можно говорить о том, что ARIMA-прогноз ИЭПП для ИПЦ значимо лучше всех остальных прогнозов. Прогноз ИЭПП, полученный с использованием структурной эконометрической модели, имеет большую МАРЕ и оказывается значимо худшим по сравнению с наивным сезонным прогнозом.

Лучшей прогнозной моделью для индекса цен производителей промышленных товаров оказалась модель скользящего среднего. Но значимых различий между этой моделью и моделями ИЭПП (ARIMA и КО) обнаружить не удалось. Обе модели ИЭПП значимо лучше наивного и наивного сезонного прогнозов.

ARIMA-модель ИЭПП оказалась лучшей по критерию МАРЕ для ИЦП в добыче полезных ископаемых (6%), в производстве пищевых продуктов (0,7%), в целлюлозно-бумажном производстве (0,7%), химическом производстве (0,8%) и в производстве машин и оборудования (0,3%). Модель ИЭПП ИЦП в добыче полезных ископаемых, в производстве пищевых продуктов, в производстве машин и оборудования значимо лучше наивного и наивного сезонного прогноза. ARIMA-модель ИЦП в целлюлозно-бумажном производстве значимо лучше наивного прогноза и прогноза, полученного с помощью скользящего среднего. ARIMA-модель ИЦП в химическом производстве значимо лучше всех альтернативных прогнозов.

Наивный сезонный прогноз оказался лучшим для ИЦП в обрабатывающих производствах, а наивный – для ИЦП в обработке древесины и производстве изделий из дерева. На основании результатов теста знаков можно говорить о том, что прогнозы ИЭПП ИЦП обоих показателей значимо отличаются от всех остальных их прогнозов.

Для всех остальных рядов ИЦП лучшими оказались прогнозы, построенные по модели скользящего среднего. Прогноз ИЭПП показателей 1 Структурные модели оценивались на интервале с октября 1998 г.

3. СРАВНЕНИЕ КАЧЕСТВА БЮЛЛЕТЕНЯ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ....

Таблица Прогнозы ИЭПП Наивные прогнозы Скользящее среднее Наивные сезонные прогнозы цен производителей (весь массив данных, 108 точек) 2,8,1,2,0,0,0,0,7,1,2,0,0,3,10,1,3,1,0,1,1,9,1,2,0,1,2,8,1,0,0,0,0,0,7,1,1,0,0,2,9,1,1,1,0,1,1,9,1,2,0,0,1,6,0,1,0,0,0,0,5,0,1,0,0,2,7,1,2,1,0,1,1,7,1,2,0,0,2,38% 8,34% 1,22% 2,04% 0,83% 0,52% 0,82% 0,94% 7,26% 0,99% 2,28% 0,37% 0,64% 2,21% 8,52% 1,06% 0,90% 0,94% 0,50% 0,96% 0,76% 7,43% 1,16% 1,90% 0,36% 0,56% 1,69% 6,07% 0,83% 1,45% 0,76% 0,38% 0,85% 0,71% 5,68% 0,88% 1,75% 0,31% 0,37% Простейшие статистики качества прогнозов индекса потребительских цен и индексов ARIMA SM ARIMA КО ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA МАЕ 0,0,1,1,5,0,1,0,0,1,0,5,0,1,0,0,МАЕ 0,МАЕ 0,МАЕ 0,RMSE 0,0,2,2,7,1,2,1,0,1,1,6,1,2,0,0,RMSE 0,RMSE 0,МАРЕ 0,38% 0,60% 1,80% 1,84% 5,98% 0,91% 0,97% 0,72% 0,50% 1,62% 0,70% 5,37% 0,81% 1,95% 0,30% 0,52% МАРЕ 0,62% МАРЕ 0,40% RMSE 0,МАРЕ 0,47% ания дов у обор дств и тных сре ранспор о т дств о Произв ания дов у ашин и обор о м дств о Произв делий из ских лличе а овых мет т о о г дств о произв о и дств о е произв о ск ллургиче а ет М о дств о е произв о ск Химиче ов т дук фтепро а, не с ок о к дств о Произв о дств о е произв ажно м у лозно-б Целлю а делий из дерев из о дств о сины и произв е а древ тк Обрабо о дств о е произв ейно е и шв стильно ек Т ов т дук о пищевых про дств о Произв ды о в энергии, газа и ро т лек о э дств о Произв а дств о ающие произв тыв Обраба опаемых зных иск ле Добыча по аров ов мышленных т ИЦП про ребительских цен т с по Индек 3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗОВ...

ИЦП в производстве кокса и нефтепродуктов и в производстве транспортных средств и оборудования значимо отличается от всех альтернативных прогнозов. Прогноз ИЭПП ИЦП в текстильном и швейном производстве значимо отличается только от наивного сезонного прогноза.

Прогноз ИЭПП ИЦП в металлургическом производстве и производстве готовых металлических изделий отличается значимо от наивного прогноза. Прогноз ИЭПП показателя ИЦП в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды значимо отличается от наивного прогноза и прогноза, построенного с использованием скользящего среднего.

Динамика стоимости минимального набора продуктов питания Будущие значения показателя стоимости минимального набора продуктов питания рассчитаны на основе моделей временных рядов по данным ФСГС за период с января 2000 г. В табл. 6 представлены значения статистик качества прогнозов ИЭПП показателя стоимости минимального набора продуктов питания и их альтернативных прогнозов. Результаты теста знаков для рассматриваемого показателя приведены в Приложении 4.

Таблица Простейшие статистики качества прогнозов показателя стоимости минимального набора продуктов питания (весь массив данных, 108 точек) Прогнозы, построенные в ИЭПП (ARIMA) МАРЕ 4,89% МАЕ 81,RMSE 99,Наивные прогнозы МАРЕ 6,45% МАЕ 106,RMSE 126,Наивные сезонные прогнозы МАРЕ 10,07% МАЕ 166,RMSE 192,Скользящее среднее МАРЕ 8,98% МАЕ 150,RMSE 175,3. СРАВНЕНИЕ КАЧЕСТВА БЮЛЛЕТЕНЯ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ....

Как видно из табл. 6 и Приложения 4, значимо лучшими прогнозами показателя стоимости минимального набора продуктов питания оказались прогнозы, построенные по ARIMA-модели, разработанной в ИЭПП.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 22 |



© 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.