|
244 Анализируя данные по темпам прироста основных факторов развития региона, стоит отметить, что по районам Воронежской области динамика по практически по всем показателям за последние четыре года носит положительный характер, так, например, поступления валюты от внешней торговли по районам Воронежской области увеличилось на 379,1 %, объем промышленной продукции на 92,7 %, оборот розничной торговли на 56,7 %. Для города Воронежа также характерно увеличение рассматриваемых показателей [43, 44]. Для исследования дальнейшей тенденции развития инвестиционных и экономических показателей по Воронежской области было проведено краткосрочное прогнозирование на 2003 и 2004 годы. Прогнозирование осуществлялось при помощи пакета Statistics 5.0. На рис. 5.11 представлен результат прогнозирования объема промышленной продукции по Воронежской области. Воронежская область объем промышленной продукции — прогноз Рис. 5.11. Краткосрочный прогноз объема промышленной продукции по Воронежской области |
Анализируя данные по темпам прироста основных факторов развития региона стоит отметить, что по районам Воронежской области, динамика по практически по всем показателям за последние четыре года, носит положитель* ный характер, *гак, например, поступления валюты от внешней торговли по районам Воронежской области увеличилось на 379, 1 %, объем промышленной продукции —на 92,7 %, оборот розничной торговли —на 56,7 %. Для города Воронежа также характерно увеличение рассматриваемых показателей. Получение прогностических моделей осуществляется при экстраполяции временного ряда (ВР) по тренду, возможность использования которой определяется следующим: общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпевают существенных изменений в будущем; тенденция ряда характеризуется аналитическим уравнением. Ограничения, накладываемые этими условиями, уменьшают точность прогнозных оценок и сужают возможность использования методов прямого прогнозирования. Прогнозирование осуществлялось при помощи пакета Statistica 5.0. Для построения краткосрочного прогноза была использована модель экспоненциального сглаживания. Метод применяется для прогнозирования нестационарных временных рядов, имеющих случайные изменения уровня и угла наклона и известен под названием метода Брауна. В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем: у (О = ooc(i) + (1 a)y(t 1), (2.1) где а параметр сглаживания. Р Начальное значение тренда зависит от его типа: для экспоненциального тренда i(0) = *(2)/*(1) ; Х 0) = х { \ ) / 4 т , (2.2) для линейного тренда 65 ^(0) = (л:(л)—jc(1))/(« —1); j^(0) = лг(1>—^ (0 )/2 . (2.3) Вычислительный процесс устроен как адаптивная процедура, в которой коэффициенты полинома пересчитываются по старым коэффициентам и новым данным. Процесс вычислений управляется двумя параметрами: порядком аппроксимирующего полинома и параметром сглаживания. Чем ближе параметр сглаживания к единице, тем больше влияние последних наблюдений. Для исследования дальнейшей тенденции развития инвестиционных и экономических показателей по Воронежской области было проведено краткосрочное прогнозирование на 2003 и 2004 годы. На рис. 2.19 представлен результат прогнозирования объема промышленной продукции по Воронежской области, а на рис. 2.20 прогнозирование оборота розничной торговли. Воронежская область объем промышленной продукции — прогноз Рис. 2.19. Краткосрочный прогноз объема промышленной продукции по Воронежской области |