Прогнозирование на основе экстраполяции тренда. Численность трудоспособного населения г. Москвы

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ РАБОТА 

по дисциплине «Статистика» 

      на  тему:  Прогнозирование на основе экстраполяции тренда. Численность трудоспособного населения г. Москвы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Москва 2011

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

 

       ВВЕДЕНИЕ 

      Особое  место при анализе социально-экономических явлений занимает прогноз. Прогнозирование базируется на знании закономерности развития явлений, факторов, которые определяют эти закономерности, и того, как эти факторы будут изменяться в прогнозируемый период.

      Статистический прогноз – это вероятностная оценка возможностей развития явления в будущем, полученная на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода.

      Точность  прогноза зависит от объема и точности собранной информации, квалификации работников, разрабатывающих прогноз, а также от того на какой срок он разрабатывается. За короткий период не успевают сильно измениться условия развития явления и характер его динамики.

      Необходимость в прогнозировании обусловлена  объективными потребностями практики. Прогнозирование на интуитивной основе возникло много веков назад и до настоящего времени используется для принятия решений. К настоящему времени разработано более 200 методик прогнозирования.

      Цель  курсовой работы – составить прогноз  численности населения города Москвы трудоспособного возраста в 2012 году методом экстраполяции тренда.

     В соответствии с целью в курсовой работе решаются следующие основные задачи:

     - рассмотреть методы прогнозирования и экстраполяции;

     - ознакомиться с видами и методами выявления типа тенденций в рядах динамики;

     - изучить показатели колеблемости и прогнозирования;

     - рассчитать численность населения  города Москвы трудоспособного  возраста в 2012 году.

 

      

      ГЛАВА 1

      1.1 Методы прогнозирования и интерполяции.

      Экономический прогноз – это система научных исследований о возможных направлениях будущего развития экономики и отдельных ее сфер.

      Прогнозирование экономических явлений как наука  имеет под собой объективную  основу. Экономика, как и все общественные явления, развивается по законам диалектики. Это проявляется в сочетании двух черт: устойчивости и изменчивости. В зависимости от того, какая черта доминирует, изменяется качество прогноза, его достоверность.

      Степень устойчивости, инерционности зависит  в значительной мере от масштаба изучаемой системы. Например, в системе «предприятие – отрасль – национальное хозяйство страны» чем ниже уровень подсистемы в общей иерархии, тем менее устойчивыми оказываются соответствующие показатели. Это объясняется тем, что на более высоких уровнях иерархии системы сказывается влияние большего числа факторов, действие которых взаимно компенсируется.

      Инерционность системы и, следовательно, показателей, которые ее характеризуют, зависит  также в большой степени от «возраста» системы, а значит, от степени устойчивости связей, от сложившихся тенденций в развитии явления. При прогнозировании более устойчивые показатели позволят получать более точные прогнозы, что имеет большое значение для повышения уровня обоснованности плановых показателей.

      Прогнозирование как одна из форм конкретизации научного предвидения в экономической сфере находится во взаимосвязи с планированием., программированием и управлением. Как правило, прогнозирование обслуживает планирование. Оно имеет сходные с планированием черты, но имеет и следующие отличия:

1. прогнозирование всегда опережает планирование, как по срокам, так и по глубине временного интервала. Прогнозирование предшествует планированию и обеспечивает его исходной информацией, набором вариантов, содержащих ответы типа: «если…, то…». Прогнозирование всегда осуществляется на более длительную перспективу с тем, чтобы плановые показатели были обоснованы с точки зрения обеспечения будущих действий;
2. прогнозирование носит вероятностный характер и в силу этого содержит набор альтернативных значений показателя, имеющих различную гарантированную вероятность того, что они сбудутся.

Прогнозы  классифицируются по ряду признаков:

      В зависимости от объектов прогнозирования  различают прогнозы экономические, военные, технические, метеорологические и т.д.

      По  дальности прогнозирования различают  прогнозы краткосрочные (для развития экономики – от нескольких месяцев  до 2 лет; для развития техники –  от 1 до 3 лет; изменение погоды –  от 1 до 2 суток), среднесрочные (экономические  – от 2 до 5 лет; технические – от 3 до 5 лет; погодные – от 3 до 10 суток) и долгосрочные (для развития экономики – на перспективу 10-30 лет; для развития техники – 5-7 лет; изменение погоды – 10-100 суток). Иногда выделяют сверхдолгосрочные прогнозы.

      Дальность прогнозирования определяется отрезком времени от момента, когда осуществляется прогнозирование, до момента, когда формируется величина показателя, интересующего исследователя.

      По  виду прогнозируемого показателя различают  прогнозы точечные и интервальные. Точечный прогноз – это оценка среднего значения прогнозируемого показателя. Интервальный прогноз позволяет получить верхнюю и нижнюю границы показателя с определенной степенью доверия.

      В зависимости от применяемых методов. Под методами прогнозирования понимают совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

      Основным  классификационным принципом методов  прогнозирования является степень  формализации, в соответствии с которой  различают прогнозы эвристические  и математические. Разница между  ними заключается в степени использования человеческого опыта, интуиции и математического аппарата.

      Эвристические методы прогнозирования базируются главным образом на интуиции, обобщенном мнении экспертов, являющихся специалистами  в той или иной области. Математические методы прогнозирования предполагают широкое использование математического аппарата, такого как регрессионный анализ, экономико-математическое моделирование и др.

      В зависимости от момента или периода  времени, для которого осуществляется прогноз, различают экстраполяцию и интерполяцию.

      Экстраполяцией  называется приближенный расчет неизвестных  уровней динамического ряда, лежащих  за его пределами, т.е. распространение  установленных тенденций на прошлый (ретроспективная экстраполяция) или  будущий (перспективная экстраполяция или прогноз) период.

      Термин  «экстраполяция» происходит от латинского «exstra» - «сверх», «вне» и латинского «polio» - «приглаживаю», «изменяю» и обозначает распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть.

      Применение  прогнозирования предполагает, что  закономерность, действующая в прошлом (внутри анализируемого ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем.

      Существует  экстраполяция во времени и в  пространстве. Экстраполяция во времени  применяется для перспективных расчетов любых показателей в различных областях знания. Экстраполяция в пространстве – это распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению.

      Особое  значение при экстраполяции имеют  следующие вопросы:

1. о базе экстраполяции. В качестве базы нельзя брать очень короткий период, так как он может оказаться недостаточно типичным из-за действия временных условий и факторов. Нецелесообразно брать за базу и очень длинный период, так как условия развития с течением времени изменяются. Оптимальная база по длительности должна быть выбрана на основе теоретического анализа сущности явления с учетом конкретных исторических условий его развития;
2. о сроках экстраполяции. Чем короче срок экстраполяции, тем более точные результаты при прочих равных условиях даст экстраполяция, так как за короткий срок не успеют сильно измениться условия развития явления и характер его динамики.

      Интерполяцией называется нахождение промежуточных  значений показателя по некоторым известным его значениям.

      Для экстраполяции и интерполяции можно  использовать как одинаковые, так  и различные методы, но все они  основаны на том, что тенденция, выявленная на данном промежутке времени, сохраняется как за его пределами, так и внутри.

      При экстраполяции и интерполяции используются следующие общие методы, основанные:

      - на определении среднего абсолютного  прироста. Если абсолютные приросты  по годам примерно одинаковы,  то находится средний абсолютный  прирост, а затем он прибавляется (отнимается) к последнему известному значению столько раз, на какой период осуществляется экстраполяция или интерполяция. При прогнозировании уровней развития изучаемого явления на базе ряда динамики с постоянными цепными абсолютными приростами (Δy_ц=const) применяется формула:

      

,

где y_n+L – экстраполируемый уровень;

      y_n – конечный уровень ряда динамики;

       L – срок прогноза (период упреждения).

     - определении среднего темпа роста.  Если по годам уровни ряда  изменяются примерно в одно  и то же число раз, то определяют средний темп роста, а затем последнее известное значение показателя умножают (делят) на средний темп роста столько раз, на какой период осуществляется экстраполяция или интерполяция.

     При экстраполяции уровня развития изучаемого явления на базе ряда динамики со стабильными темпами роста (Т_р= const) применяется формула

     

;

     - использовании аналитического уравнения.  Если известна теоретическая  кривая (трендовая модель), характеризующая  изменение показателя за данный  период, то в аналитическое выражение этой кривой подставляется условное значение времени и находится неизвестное значение показателя. 

     1.2 Виды и методы  выявления типа  тенденций в рядах  динамики 

     Тренд – это долговременная компонента ряда динамики. Она характеризует основную тенденцию его развития, при этом остальные компоненты рассматриваются только как мешающие процедуре его определения.

     В социально-экономических рядах динамики можно наблюдать тенденции трех видов: среднего уровня, дисперсии, автокорреляции. Тенденция среднего уровня аналитически выражается с помощью математической функции, вокруг которой варьируют фактические уровни исследуемого явления. Тенденция дисперсии представляет собой тенденцию изменения отклонений между эмпирическими уровнями и тенденцией среднего уровня. Тенденция автокорреляции – это изменение связи между отдельными уровнями ряда динамики.