Реализация механизмов снижения прогнозных ошибок

Страница 9

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

Группа 1

Год

2005

4,1384

4,9781

5,9822

2006

4,3269

5,2869

5,8262

2007

4,3750

5,2371

6,1493

2008

4,8249

5,7352

6,7298

2011

5,1329

6,1538

7,0622

2012

5,4285

6,5660

7,4359

В таблице 3.28 представлены результаты прогнозирования модели.

Таблица 3.28 Результаты прогнозирования

Год

Значение показателя

Средняя ошибка прогноза

2007

Фактическое

79,44

188,12

468,37

27,32%

Прогнозное

92,06

271,69

366,88

Ошибка

15,88%

44,42%

21,67%

2008

Фактическое

124,58

309,57

837,01

25,69%

Прогнозное

83,56

240,94

653,15

Ошибка

32,93%

22,17%

21,97%

2011

Фактическое

169,5

470,5

1167

23,25%

Прогнозное

203,91

535,03

1584,07

Ошибка

20,30%

13,72%

35,74%

2012

Фактическое

227,8

710,5

1695,7

2,70%

Прогнозное

234,99

732,34

1664,15

Ошибка

3,16%

3,07%

1,86%

2013

Прогнозное

311,61

1097,77

2521,66

Страницы: 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Читайте также:

Главное меню

Copyright © 2024 - All Rights Reserved - www.bankmaker.ru