Содержание
Исходя из данных, представленных выше, можно сделать вывод о том, что разработанная методика не является достаточно эффективной, поскольку средние значения отклоняются от официальных статистических данных. Также стоит отметить, что точность модели составляет только 63,3%, что можно объяснить с экономической точки зрения. Однако если строить экономико-математическую модель по первым двенадцати наблюдениям, к примеру только за 2015 год (т.е. до кризисной ситуации), то модель будет достаточно точной (коэффициент детерминации составляет 0,97). Тем не менее, даже в этом случае прогнозирование не будет учитывать политические факторы, которые способствовали изменению экономики в конце 2015 года.
Выдержка из текста
Поскольку для расчета величины доверительного интервала прогноза U(k) табличное значение t-статистики Стьюдента Kp было выбрано равным 1,05, то можно утверждать, что уровень вероятности попадания прогнозируемой величины внутрь доверительного интервала равен 70%.
При сохранении сложившихся закономерностей развития прогнозируемая величина попадет в интервал, образованный нижней и верхней границами. Так в феврале 2017 года, следующего за анализируемым, прогнозируется, что ИПЦ составит 99,85…101,71%, в апреле – 99,87…101,77%, в июне – 99,89…101,83%.
Исходя из полученных значений, рассчитанных на основании разработанной методики показателей инфляции, сравним среднее значение, полученное в результате использования методики, с официальными данными и представим в виде таблицы 8.
Список использованной литературы
Библиографический список
1. Федеральная служба государственной статистики // [Электронный ресурс]. – URL:http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/.
2. Перцева, А.А. Инфляция в России: понятие, причины и динамика // SCI-ARTICLE.– 2015. – № 16// [Электронный ресурс]. – URL:http://sci-article.ru/stat.php?i=1449157111.
3. Пискунов, Е.Ю. Статистический анализ и прогнозирование инфляции на региональном уровне // Теория и практика общественного развития. –2015. –№ 2. –с. 316-318.