Обработка результатов эксперимента

В излагаемом методе [1, 2, 3] в виде графиков представлены результаты всех четырех серий расчетов. Полученные итоги позволяют сопоставить значения национального дохода на полученных траекториях. Для каждой из них подсчитаны выборочное среднее X и дисперсия s национального дохода. В рассматриваемом примере наибольшее среднее значение валового регионального продукта обеспечила политика увеличения правительственных заказов. Если бы мы задались целью выбрать стратегию, гарантирующую максимальную стабильность ВРП, решением была бы политика, соответствующая минимальной выборочной дисперсии, а именно увеличение правительственного фонда заработной платы.

В результате расчетов в сопоставимых ценах по предложенной модели на 2003 год при условии сохранения на существующем уровне объема правительственных заказов, правительственного фонда заработной платы и налога ожидается:

1) повышение прогнозируемой величины валового регионального продукта (ВРП) примерно до величины 90635,69 млн. рублей, которое можно сопоставить с оценкой фактического объема ВРП за 2003 год в размере 90957,45 млн. Относительная ошибка составляет 0,35%;

2) повышение прогнозируемой величины объема инвестиций примерно до величины 10399,31 млн. рублей, которое также можно сравнить с фактической оценкой в 12234,04 млн. Относительная ошибка составляет 17,64%;

3) повышение прогнозируемой величины объема основных производственных фондов примерно до величины 283268,3 млн. рублей. Оценка этого показателя органами статистики по итогам года составляет 231327,3 млн., соответственно относительная ошибка –18,34%.

Для построения доверительных интервалов и проверки различных гипотез на основе результатов эксперимента можно воспользоваться такими статистическими методами, как дисперсионный анализ, множественное сравнение, множественное упорядочение и спектральный анализ.

 

Пример.

Рассмотрим модель экономики региона. Имеются помесячные данные за 1995 – 2002 гг. Необходимо построить сценарный прогноз на 3 года вперед.

В результате получим следующие прогнозы:

 

 

 

1) C		const	W1^+W2	P^	Y^	t	G	R2
	Коэффициенты	-398,19	1,22	0,30	0,63	-0,69	4,10	0,9997
	СО	28,35	0,32	0,16	0,02	0,77	1,68	0,9995
	t-статистика	-14,0	3,8	1,8	27,2	-0,9	2,4	32,1
2) I		const	P^	Y^	K^(-1)	R2
	Коэффициенты	-31,28	0,7738	0,1003	0,0020	0,971
	СО	28,8928	0,1809	0,0051	0,0018	0,944	ss	ss(sist)
	t-статистика	-1,1	4,3	19,7	1,1	51,4
3) W1		const	Y^+TX-W2	Y^+TX-W2(-1)	t	R2
	Коэффициенты	17,437	0,013	0,035	1,168	0,9517
	СО	8,012	0,033	0,033	0,406	0,9058
	t-статистика	2,2	0,4	1,1	2,9	37,6
4) Y		const	C^	I^	G	R2
	Коэффициенты	964,39	1,68	-1,45	-32,88	0,997
	СО	144,44	0,12	0,62	7,31	0,995
	t-статистика	6,7	14,2	-2,3	-4,5	134,1
5) P		const	Y^	P(-1)	TX	t	G	R2
	Коэффициенты	24,121	-0,004	0,790	0,334	0,579	-1,364	0,939
	СО	11,982	0,005	0,065	0,283	0,256	0,731	0,882
	t-статистика	2,0	-0,7	12,2	1,2	2,3	-1,9	14,9
6) K		const	K(-1)	I^	R2
	Коэффициенты	1296,96	0,91	0,81	0,960
	СО	477,65	0,04	0,79	0,922
	t-статистика	2,7	24,3	1,0	1200,3

 

	C	I	W1	Y	P	K
C	1,000	0,000	-1,221	-0,634	-0,297	0,000
I	0,000	1,000	0,000	-0,100	-0,774	0,000
W1	0,000	0,000	1,000	-0,008	0,000	0,000
Y	-1,685	1,451	0,000	1,000	0,000	0,000
P	0,000	0,000	0,000	0,004	1,000	0,000
K	0,000	-0,814	0,000	0,000	0,000	1,000
	const	W2	t	G	K(-1)	TX(-1)	W2(-1)	TX	P(-1)	Y(-1)
C	-398,19	1,221	-0,693	4,096	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
I	-31,28	0,000	0,000	0,000	0,002	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
W1	17,44	-0,013	1,168	0,000	0,000	0,035	-0,035	0,013	0,000	0,035
Y	964,39	0,000	0,000	-32,879	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
P	24,12	0,000	0,579	-1,364	0,000	0,000	0,000	0,334	0,790	0,000
K	1296,96	0,000	0,000	0,000	0,909	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000

 

 

	const	W2	t	G	K(-1)	TX(-1)	W2(-1)	TX	P(-1)	Y(-1)
C	3686,167	24,078	10,763	-279,556	-0,033	0,861	-0,861	-1,921	-5,304	0,861
I	600,38	3,457	1,938	-43,864	-0,003	0,124	-0,124	-0,049	-0,226	0,124
W1	70,98	0,289	1,298	-3,739	0,000	0,046	-0,046	-0,014	-0,073	0,046
Y	6302,71	35,544	15,319	-440,154	-0,052	1,271	-1,271	-3,165	-8,606	1,271
P	-0,86	-0,141	0,518	0,381	0,000	-0,005	0,005	0,346	0,824	-0,005
K	1785,49	2,813	1,577	-35,692	0,907	0,101	-0,101	-0,040	-0,184	0,101