Реализация механизмов снижения прогнозных ошибок

Ошибка модели, в данном случае, получилась равной 9,8%. В сравнении с ошибкой модели, построенной по исходным данным, точность прогноза увеличилась на 18,9%, а модели по сглаженным данным, на 0,52%.

Исходя из полученных данных, наибольшей предикторной точностью обладает модель, построенная по динамике без 2009 и 2010 года.

Произведём расчёт модели нелинейного детерминированного матричного предиктора (Приложение 1.22). В таблице 3.27 представлена динамика логарифмированных показателей объёмов медицинской помощи, не учитывающая значения показателей за 2009 и 2010 год.

Таблица 3.27 Динамика показателей объёмов медицинской помощи по программе ОМС с удалёнными 2009 и 2010 годом

В таблице 3.28 представлены результаты прогнозирования модели.

Таблица 3.28 Результаты прогнозирования

Читайте также:

Направления развития рынка банковских карт
В большинстве экономически развитых стран банковская карта является неотъемлемым атрибутом сферы торговли и услуг. Проведение операций с помощью платежных карт показывает степень интегрированности банковской системы и общества. Достаточно сказать, что безналичная оплата товаров и услуг в промышленн ...

Маркетинговое планирование
Целью маркетингового планирования является создание единого оптимального скоординированного сценария развития компании на всех направлениях и во всех географических регионах. Маркетинговый план должен обеспечивать достижение поставленных перед компанией целей с наименьшими усилиями и затратами. Мар ...

Корреляционно-регрессионный анализ
На основе имеющихся данных проведем корреляционно-регрессионный анализ. Для проведения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа используем следующие показатели: рентабельность собственного капитала (ух); дееспособность (х1); общая кредитная активность (х2); соотношения высоколиквидных а ...