王立
[提要] 在宏觀經濟數據預測中,統(tǒng)計預測方法是在大量歷史資料的基礎上,建立預測模型,并分析預測誤差,從而有效地研究事物發(fā)展變化趨勢的科學預測方法。本文利用幾種常用的統(tǒng)計預測方法,通過分析,比較其預測失業(yè)率的準確度,為經濟生活中數據的合理預測提供依據。
關鍵詞:統(tǒng)計預測;移動平均;指數平均
中圖分類號:F24 文獻標識碼:A
收錄日期:2014年9月21日
統(tǒng)計預測屬于預測方法研究范疇,即如何用科學的方法對事物的未來發(fā)展進行定量推測,并計算概率置信區(qū)間。在這種推測中,不僅有數學計算,而且有直覺判斷。本文用到的方法主要是時間序列預測法、一次移動平均法、一次指數平滑法和溫特線性與季節(jié)性指數平滑法。本文在分析1990~2009年美國加利福尼亞失業(yè)率基礎上,根據其數據特征建立模型,利用EXCEL工具對模型進行檢驗分析。
一、一次移動平均法在失業(yè)率預測中的應用
美國作為一個資本主義國家,市場經濟占主導地位,不可避免地會經歷經濟的復蘇、高速發(fā)展、發(fā)展變緩和蕭條這樣幾個階段,再加上美國政府適時地干預,使其失業(yè)率也呈現出與經濟增長相適應的周期性波動。
本人收集的數據為1990年1月到2009年9月數據。為了便于用時間序列分解法進行分析,將每一年的數據每三個月進行平均,從而計算出每一年每一季度的平均失業(yè)率,此后的分析即是以此來展開。時間跨度為20年,只缺少了2009年第四季度的數據,所以分析數據共有79個。在此首先將采用一次移動平均法,分別以3和5個季度進行預測,如表1所示。(表1)
以失業(yè)率為y,以預測值為■,通過公式R■=1-■,計算出:3季度移動平均值和5季度移動平均值的可決系數分別為0.766217和0.640850,同時根據公式SE=■,計算出3季度移動平均值和5季度移動平均值的標準誤差分別為■和■,即0.007956和0.010063。3季度移動平均值的可決系數較大,且標準誤差較小,因此選擇3季度移動平均值作為預測值。由表中數值可以看出,2009年第四季度失業(yè)率的預測值為11.5%。
二、一次指數平滑法
如表2所示,表中數據為加利福尼亞每一季度的失業(yè)率。第三、第四、第五列分別為α=0.1,α=0.5和α=0.9時,對該地區(qū)失業(yè)率的預測結果。(表2)由表2和公式R■=1-■所求得的可決系數可以得出,應該選擇α=0.9時的預測值0.120086,即12.01%作為2009年第四季度的預測失業(yè)率。
三、溫特線性與季節(jié)性指數平滑法
1、指數平滑數初始值的計算:S■=X■=0.079。
2、季節(jié)指數It初始值的計算。首先把不同年度同一季度的平均失業(yè)率算出,再求出全體年份的平均額,兩者相除,可得該季節(jié)的季節(jié)性指數。具體做法如下:
由于從1990年到2009年所有一、二、三、四季度的平均失業(yè)率分別為:0.072、0.067、0.070、0.065,可得總體平均失業(yè)率為:0.069,用四個季度的平均失業(yè)率分別除以總體平均失業(yè)率,可得各季度的季節(jié)性指數。
3、根據溫特方法的三個基本方程(α=0.5,?茁=0.05,?酌=0.8):
S■=α■+(1-α)(S■+b■),
b■=?酌(S■-S■)+(1-?酌)b■
I■=?茁■+(1-?茁)I■
可以計算出S79=0.1247,b79=0.0109,I76=0.9618,再由溫特線性與季節(jié)性指數平滑法的預測基本公式:Ft+m=(St+btm)It+m-L,可以求出:F80=(S79+b79×1)I79+1-4=0.1304,通過EXCEL進行試驗,得出α=0.5,?茁=0.05,?酌=0.8時標準誤差最小,為0.000015。再由公式R■=1-■,計算出可決系數為0.951258。
四、總結
由于失業(yè)主率沒有明顯的直線上升或下降趨勢,本文運用了一次移動平均法,一次指數平滑法和溫特線性與季節(jié)性指數平滑法進行預測。通過對每一種模型的分析比較,可以看出使用溫特線性與季節(jié)性指數平滑法得出的標準誤差最小,為0.000015,且可決系數最小,為0.9512577。
由此可以得出結論:使用溫特線性與季節(jié)性指數平滑法進行失業(yè)率的預測較為準確,預計2009年第四季度加利福尼亞的失業(yè)率為13.04%。其與真實的數據12.7%較為接近,故在預測失業(yè)率時,可選擇一次移動平均法、一次指數平滑法、溫特線性與季節(jié)性指數平滑法,比較其標準誤差和可決系數,為我們科學準確地預測宏觀經濟數據提供依據。
主要參考文獻:
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