Стр. 79 - Социально-экономическое прогнозирование
Упрощенная HTML-версия
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
75
неконтролируемых факторов, оказывающих определяющее воздействие на
прогнозируемый показатель на конкретном этапе исследования. Данный
алгоритм наглядно представлен в виде блок-схемы (схема 1).
Последовательность действий по левой ветви предлагаемой блок-схемы:
1. Применение метода Фишберна для определения значимости каждого
фактора. Если все факторы например из набора {
X
k
},
k =
1
,K
проранжированны
в порядке убывания их значимости, то значимость
k
-го фактора
λ
k
следует
определять по правилу Фишберна:
N N
RN
k
k
)1 (
)1
(2
+
+ −
=λ
,
(3.24)
где
N
- общее количество факторов в наборе,
R
k
. - ранг
k
-го фактора.
2.
Выбор
двух
наиболее
значимых
факторов
из
набора
{
X
k
}
, k =
1,
K
или {
Y
l
}
, l =
1
,L
по значениям
λ
k
.
Последовательность действий по правой ветви предлагаемой блок-схемы.
3. Приведение исходных данных статистики в сопоставимый вид.
Поскольку каждый из факторов и, собственно, показатель имеет свою
размерность и единицу измерения, данные по ним следует привести в
сопоставимый вид, что может быть сделано путем нормирования отклонения.
К примеру, в качестве исходных данных за определенный период
рассматриваются значения всех факторов набора {
X
k
}
, k =
1
,K.
Тогда значение
k
-го фактора за период
t
можно записать как
X
kt
, t =
1
,T
.
Для перехода к
нормированному отклонению
Z
kt
необходимо осуществить следующее
преобразование
k
k
kt
kt
X X Z
σ
−
=
)
(
,
(3.25)
где
k
X
- среднее значение
k
-го фактора за рассматриваемый период,
σ
k
-
среднее квадратическое отклонение каждого значения
k
-го фактора от среднего.
4. Построение модели множественной регрессии, отражающей
зависимость П
j
от набора факторов {
X
k
}
, k =
1
,K
или {
Y
l
}
, l=
1
,L
.
Предполагается нахождение функциональной зависимости вида
F
1
= b
0
+ b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ … + b
k
X
k
(для управляемых факторов)
и
F
2
= b
0
+ b
1
Y
1
+ b
2
Y
2
+ … + b
l
Y
l
(для неуправляемых факторов).
5. Выбор двух наиболее значимых факторов из набора {
X
k
}
, k =
1
,K
или
{
Y
l
}
, l =
1
,L
, согласно коэффициентам модели. В данном случае коэффициенты
