Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора

Средняя ошибка модели 28,99%.

Построим модель с настраиваемым параметром матричного предиктора с использованием логарифмированных данных из таблицы 3.3.

Матрица весовых коэффициентов имеет вид:

.

Матрица определяющая соотношение прямых и косвенных темпов прироста (при начальном ):

.

Рассчитаем матрицу прямых и косвенных темпов прироста

.

Получаем предиктор и производим расчёт логарифмов прогнозных оценок

,

Потенцированные прогнозные ошибки примут вид:

.

Настройка параметра позволила установить его оптимальное значение . Таким образом, матрица примет вид:

.

Вновь полученный предиктор:

,

Соответственно, логарифмы и потенцированный прогноз на 2007 год будет равен:

Относительные ошибки:

.

Средняя ошибка прогноза – 33,26%.

Аналогично построим прогноз на 2008 – 2013 год при оптимальном значении (табл. 3.7). В Приложении 1.6 представлены расчёты моделей до настройки параметра.

Таблица 3.7 Результаты прогнозирования

Читайте также:

Инфраструктура рынка ценных бумаг
Инфрастуктура фондового рынка обслуживает интересы участников рынка и признана обеспечивать следующие основные задачи: ¨ совершение сделок по ценным бумагам и их производным с минимальным риском; ¨ осуществление поставки фондовых инструментов покупателю или его доверенному лицу с перерегист ...

Ипотека и ипотечное кредитование
Ипотека - это одна из форм имущественного обеспечения обязательства должника, при которой недвижимое имущество остается в собственности должника, а кредитор в случае невыполнения последним своего обязательства приобретает право получить удовлетворение за счет реализации данного имущества. Обязатель ...

Реализация механизмов снижения прогнозных ошибок
Сглаживание исходной динамики методом усреднения Построим модель линейного детерминированного матричного предиктора по усреднённой сглаженной динамике. В таблице 3.47 представлена сглаженная динамика показателей. Таблица 3.47 Динамика показателей объёмов медицинской помощи по программе ОМС Год Груп ...