Моделирование ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края методом построения одномерных временных рядов

     

      Изучение достоверной науки и практики дает возможность объяснить и предсказать развитие и поведение какого-либо явления в будущем – это называется прогнозированием. Данное прогнозирование осуществляется на основе временных рядов. Временным рядом называется числовая последовательность наблюдений, характеризующих изменение экономического явления во времени. Процесс разработки прогнозов ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края делится на следующие этапы: - выявление гендерных различий показателя продолжительности жизни;

      - отбор главных факторов, оказывающих влияние на показатель и исследование тенденций в их развитии;

      - расчет ошибки и доверительных интервалов прогнозов;

      - интерпретация полученных результатов.

      В качестве исходной информации, используются следующие показатели (Приложение А):

      Y1 Ожидаемая продолжительность жизни у мужчин, лет;

      Y2 Ожидаемая продолжительность жизни у женщин, лет;

      X1 Денежные доходы, млн. руб. (в сопоставимых ценах);

      X2 Денежные расходы, млн. руб. (в сопоставимых ценах);

      X3 Безработные, тыс.человек;

      X4 Число больничных коек (на конец года);

      X5 Число зарегистрированных заболеваний с первые установленным диагнозом, тыс. человек;

      X6 Потребление молока и молочных продуктов на душу населения, кг;

      X7 Потребление мяса и мясопродуктов на душу населения, кг;

      X8 Площадь жилищ, приходящихся на одного жителя, метр кв.;

      X9 Удельный вес площади, оборудованной водопроводом (на конец года, в процентах);

      X10 Число зарегистрированных преступлений;

      Х11 Выбросы вредных веществ в атмосферный воздух, тыс. т;

      Х12 Величина прожиточного минимума, руб. (в сопоставимых ценах);

      Х13 Брачность;

      Х14 Разводимость.

      При прогнозировании при помощи однофакторной модели основной задачей выступает выявление тенденций в изменении уровней ряда. Выразив ее конкретно, т.е. установив, как действительно изменяется ожидаемая продолжительность населения в экстраполяции, по данным динамического ряда определяется неизвестные его значения в будущем. Экстраполяция – это не окончательный прогноз, но один из его вариантов. При выравнивании временного ряда, т.е. определении основной, проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления, чаще всего используются следующие формы тренда:

      1. Линейная форма тренда. Линейная форма тренда хорошо отражает тенденцию изменений при действии множества разных факторов, изменяющихся различным образом по разным закономерностям;

      2. Параболическая (квадратическая) форма тренда выбирается, если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные цепные приросты абсолютных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции не имеют;

      3. Экспоненциальная форма тренда, выбирается, если в исходном временном ряду наблюдаются либо более или менее постоянный относительный рост (постоянство цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо (при отсутствии такой устойчивости) устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста, цепных коэффициентов или темпов роста и т. п. ); [? 163] 4. Логистичекая форма тренда. Эта форма тренда подходит для отражения развития изучаемого явления в течение длительного периода. При определении формы связи отдельных временных рядов сложно установить характер связи направления тренда из-за влияния циклических, сезонных, случайных и иных колебаний. Чтобы минимизировать воздействие отмеченных колебаний, применим методы сглаживания ( по простой скользящей средней и экспоненциальных средних, Приложение Б, В).

      Вся работа доступна по " http://diplomrus.ru/raboti/28972?mod=kursovie " target="_blank">Ссылке