Таблица 3.63 Ошибки прогноза моделей, построенных по исходным данным

Год	Базовая модель	Нелинейная базовая модель	Регулируемый темп роста	С параметром	Нелинейная с параметром
2007	3,55%	3,54%	3,32%	3,55%	3,55%
2008	9,76%	9,93%	8,22%	9,97%	9,81%
2009	7,12%	7,02%	2,00%	7,07%	7,09%
2010	5,32%	5,32%	4,94%	5,32%	5,31%
2011	16,26%	15,89%	17,60%	15,99%	16,32%
2012	3,60%	4,58%	13,79%	2,26%	2,65%
Среднее значение за 2011 и 2012 год	9,93%	10,23%	15,70%	9,12%	9,49%

Из полученных данных становится ясно, что обладая наименьшей средней ошибкой за 2011 и 2012 год, линейная модель с параметром, является наиболее оптимальной. Её ошибка составила 9,12%.

Представим в виде таблицы ошибки моделей, построенных по сглаженным данным способом усреднения.

Таблица 3.64 Ошибки прогноза моделей, построенных по усреднённым сглаженным данным

Год	Базовая модель	Нелинейная базовая модель	Регулируемый темп роста	С параметром	Нелинейная с параметром
2007	2,42%	2,41%	2,41%	2,01%	2,14%
2008	7,79%	7,94%	7,95%	10,42%	9,71%
2009	7,29%	7,07%	7,11%	11,54%	9,87%
2010	0,27%	0,38%	0,39%	1,53%	1,27%
2011	14,67%	14,62%	14,61%	14,06%	14,07%
2012	4,14%	6,03%	6,08%	12,67%	7,69%
Среднее значение за 2011 и 2012 год	9,40%	10,33%	10,35%	13,37%	10,88%

В данном случае наибольшую предикторную точность обеспечивает базовая линейная модель. Значение ошибки такой модели равно 9,40%.

Проанализируем ошибки моделей, построенных по динамике, с удалёнными 2009 и 2010 годами.

Таблица 3.65 Ошибки прогноза моделей, построенных по сглаженной динамике без 2009 и 2010 года

Год	Базовая модель	Нелинейная базовая модель	Регулируемый темп роста	С параметром	Нелинейная с параметром
2007	3,13%	3,54%	4,35%	3,78%	3,77%
2008	9,76%	9,93%	16,85%	11,61%	12,05%
2011	20,21%	19,79%	25,73%	22,48%	21,40%
2012	2,88%	9,72%	95,76%	19,55%	25,11%
Среднее значение за 2011 и 2012 год	11,55%	14,76%	60,74%	21,02%	23,26%

Из моделей, построенных по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год, наиболее подходящей явилась линейная базовая модель, ошибка которой составила 11,55%.

Для каждой из трёх типов динамик были определены модели, обладающие наибольшей предикторной точностью: для исходных данных наиболее подходящей явилась линейная модель с параметром, для усреднённых сглаженных динамики и динамики, не учитывающей значения показателей 2009 и 2010 года - базовая линейная модель. Ниже представлена сравнительная таблица ошибок моделей, каждая из которых обеспечивает наименьшую ошибку прогнозирования по трём видам динамик.

Таблица 3.66 Ошибки моделей трёх типов динамик

Год	С параметром (исходные данные)	Базовая модель (усреднённые сглаженные данные)	Базовая модель (удалены 2009, 2010 год)
2007	3,55%	2,42%	3,13%
2008	9,97%	7,79%	9,76%
2009	7,07%	7,29%	-
2010	5,32%	0,27%	-
2011	15,99%	14,67%	20,21%
2012	2,26%	4,14%	2,88%
Среднее значение за 2011 и 2012 год	9,12%	9,40%	11,55%

Критерием выбора модели является наименьшее среднее значение ошибки за 2011 и 2012 год. Исходя из данных табл. 3.66 очевидно, что наименьшей ошибкой обладает линейная модель, построенная по исходным данным. Значение ошибки такой модели составило 9,12%.

3.3 Построение прогнозной модели численности застрахованного населения Орловской области

Для расчёта общей стоимости территориальной программы ОМС, также необходимо знать численность населения на 2013 год.

Построим линейную модель Хольта. Выбор данной модели обусловлен относительной простотой построения модели, при сохраняющейся высокой предикторной точности, обусловленной способностью модели к идентификации кратковременных тенденций в следствии использования механизмов, уточняющих текущую адекватность модели по данным статистики [3].

В таблице 3.67 представлена динамика численности населения в период с 1990 года по 2012 год.

Построение модели начинается с разбиения множества исходных данных на три группы: с 1990 года по 2006 будем использовать для оценки параметров адаптивного полинома первой степени, с 2007 по 2009 год осуществляется настройка параметра , с 2010 по 2012 осуществляется проверка предикторной точности модели.

Таблица 3.67 Динамика численности населения Орловской области

Год	X	Год	X	Год	X	Год	X
1990	895123	1997	900489	2004	850016	2011	785592
1991	898256	1998	895703	2005	842351	2012	781578
1992	899207	1999	891035	2006	833783
1993	903489	2000	884269	2007	826588
1994	907552	2001	876672	2008	821934
1995	909379	2002	867553	2009	816895
1996	905510	2003	858312	2010	812523

Определим начальные значения коэффициентов модели (1.28)

, .

и зададим начальные значения параметров экспоненциального сглаживания

Рассчитаем текущие значения коэффициентов предиктора Хольта по формулам (1.27) и (1.28)

Результаты расчётов представлены в таблице 3.68

Таблица 3.68 Значения коэффициентов предиктора

Год	X	Текущие значения коэффициентов предиктора
1990	895123
1991	898256		898256		3133
1992	899207		901170,8		3111,18
1993	903489		904202,7		3122,888
1994	907552		907330,5		3112,848
1995	909379		910330,5		3092,924
1996	905510		912634,1		3025,497
1997	900489		914134		2935,612
1998	895703		914868,8		2787,867
1999	891035		914871,7		2578,223
2000	884269		913959,3		2295,04
2001	876672		912081,6		1960,136
2002	867553		909125,7		1555,41
2003	858312		905125,5		1096,891
2004	850016		900227,6		591,3926
2005	842351		894550,9		45,37529
2006	833783		888063		-537,853

Определим оптимальные значения параметров сглаживания, для чего используем группу наблюдений, которые были выделены для этих целей. С помощью построенного адаптивного полинома получим прогнозные оценки для 2007, 2008 и 2009 года

Относительные прогнозные ошибки составили: , , .

Настроим параметры сглаживания и по критерию минимизации суммы квадратов отклонений прогнозных значений от действительных. Оптимальными значениями в нашем случае оказались и при которых ошибки соответственно равны 0,29%, 2,26%, 1,92%.

Используя оптимальные значения параметров сглаживания, осуществим пересчёт таблицы 3.68. В таблице 3.69 представлены пересчитанные значения коэффициентов модели.

Таблица 3.69 Настроенные значения коэффициентов предиктора

Год	X	Текущие значения коэффициентов предиктора
1990	895123
1991	898256		898256		3133
1992	899207		901170,8		3111,18
1993	903489		904202,7		3122,888
1994	907552		907330,5		3112,848
1995	909379		910330,5		3092,924
1996	905510		912634,1		3025,497
1997	900489		914134		2935,612
1998	895703		914868,8		2787,867
1999	891035		914871,7		2578,223
2000	884269		913959,3		2295,04
2001	876672		912081,6		1960,136
2002	867553		909125,7		1555,41
2003	858312		905125,5		1096,891
2004	850016		900227,6		591,3926
2005	842351		894550,9		45,37529
2006	833783		888063		-537,853
2007	826588		826594		-6420,51
2008	821934		821933,8		-1399,52
2009	816895		816894,8		-6765,38

Проверим прогностические свойства модели на данных контрольной выборки

Таким образом, построенная модель позволяет получать прогнозные оценки высокой точности.

Используя контрольные наблюдения, досчитаем таблицу 3.69 и получим искомое прогнозное значение

Результатом построения прогноза численности населения на 2013 год при помощи модели Хольта явилось значение 789833 человека.

3.4 Построение прогноза стоимости ТПГГ на территории Орловской области на 2013 год

На первом этапе определим подушевой норматив затрат по ТПГГ на 2013 год. Напомним, что для первой группы показателей наиболее подходящей моделью для построения прогноза явилась адаптивная модель, построенная по динамике с удалёнными 2009 и 2010 годом, настройка параметров осуществлялась по соответствующим выборкам: параметр настраивался по 2007 году, по 2008 и 2010 году. Ошибка такой модели составила 6,76%. Для прогнозирования показателей, вошедших во вторую группу, наиболее подходящей является линейная модель с параметром, построенная по исходным данным, ошибка которой равна 9,12%.

В таблице 3.70 представлены результаты построения прогноза для двух групп показателей, а также нормативы затрат по каждому показателю на одного человека.

Таблица 3.70 Прогнозные нормативы

Показатель	Финансовые нормативы (рубли)	Нормативы объёмов (нормативные единицы объёма)	Нормативы затрат (рубли)
	308,42	13,495	4162,12
	1032,73	0,862	890,48
	2438,47	1,645	4010,56

Подушевой норматив финансирования по ТПГГ оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2013 год составил 9063,06 рублей. К сравнению утвержденный норматив составил 9032,5 рубля.

Общая стоимость территориальной программы государственных гарантий (ТПГГ) оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2013 год составит 7 158 749 580 руб.

Заключение

Целью исследования явилось прогнозирование стоимости территориальной программы государственных гарантий оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи на базе моделей с матричным предиктором. В ходе выполнения поставленных задач для двух групп показателей, каждая из которых была представлена тремя типами динамик в периоды с 2005 по 2012 годы, были построены прогнозы показателей групп, прогноз численности населения на 2013 год, проведена проверка адекватности построенных моделей и построен прогноз стоимости территориальной программы государственных гарантий оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи.

На первом этапе по исходным данным, сглаженным данным методом усреднения и динамике, не учитывающей значения показателей 2009 и 2010 года, были построены:

1. Модели линейного детерминированного матричного предиктора, лучшие предикторные качества из которых продемонстрировала модель, построена по динамике без 2009 и 2010 года. Ошибка составила 9,8%.

2. Модели нелинейного детерминированного матричного предиктора. Оптимальной явилась модель, построенная по усреднённым сглаженным данным. Ошибка составила 10,23%.

3. Модели с регулируемым темпом роста. Наиболее подходящей для построения прогноза является динамика, не учитывающая значения 2009 и 2010 года. Ошибка модели, построенной по такой динамике, равна 10,19%.

4. Линейные модели с настраиваемым параметром. Оптимальная динамика для построения модели - не учитывающая 2009 и 2010 год. Ошибка 9,61%.

5. Нелинейные модели с настраиваемым параметром. Наиболее подходящая динамика для построения прогноза - усреднённые сглаженные данные. Ошибка модели 10,79%

6. Адаптивные модели. Из всех построенных адаптивных моделей, наименьшей ошибкой обладает модель, построенная по динамике, не учитывающей показатели 2009 и 2010, настройка параметров которой осуществлялась по выборкам: по 2007 году, 2008 и 2011 году. Её ошибка составила 6,76%.

Наиболее оптимальной для построения прогноза первой группы показателей явилась адаптивная модель. Прогнозные значения составили: стоимость одного посещения амбулаторно-поликлинического учреждения и других медицинских организаций - 308,42 рубля, стоимость одного пациенто - дня лечения в условиях дневных стационаров - 1032,73 рубля и стоимость одного койко-дня в больничных учреждения - 2438,37 рублей.

На втором этапе были построены те же модели по второй группе показателей:

1. Модели линейного детерминированного матричного предиктора. Наиболее подходящая динамика для прогнозирования - сглаженная усреднённая. Ошибка 9,4%.

2. Модели нелинейного детерминированного матричного предиктора. Оптимальной моделью явилась модель, построенная по исходным данным. Ошибка составила 10,23%.

3. Модели с регулируемым темпом роста. Наиболее подходящей для построения прогноза является усреднённая сглаженная динамика. Ошибка модели, построенной по такой динамике равна 10,35%.

4. Линейные модели с настраиваемым параметром. Оптимальная динамика для построения модели - исходная. Ошибка 9,12%.

5. Нелинейные модели с настраиваемым параметром. Наиболее подходящей является исходная динамика. Ошибка модели 9,49%.

6. Адаптивные модели. Модели, построенные по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год, имеют одинаковую ошибку, составившую 13,15%.

На третьем этапе был построен прогноз численности населения с помощью предикторной модели Хольта. Среднее значение ошибки за три наблюдения контрольной выборки составило 1,49%. Ожидаемая численность населения 789 833 человека.

На четвёртом, завершающем этапе, был построен прогноз стоимости территориальной программы государственных гарантий (ТПГГ) оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2013 год. Прогнозное значение получилось равным 7 158 749 580 рублей.

Таким образом, можно заключить, что модели с матричным предиктором позволяют строить прогноз достаточно высокой точности в условиях ограниченности наблюдений. Прогнозирование стоимости ТПГГ на плановый период позволит оптимизировать финансовую деятельность ТФОМС, в частности, обеспечит эффективность использования средств нормированного страхового запаса.

Библиографический список

1. Бочкарева, В.К. Перспективы развития медицинского страхования / В.К. Бочкарева // Проблемы законодательного обеспечения обязательного медицинского страхования в Российской Федерации / Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. - 2004. - № 09 (229). - С. 53 - 58.

2. Глюмова, Л.А. Cоциально-правовые аспекты системы медицинского страхования [текст] / Л.А. Глюмова // Современные наукоемкие технологии. - 2009. - № 11. - С. 65-75. 

3. Давнис, В.В. Анализ и прогноз в экономических системах: монография [текст] / В.В. Давнис, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2002. - 308 с.

4. Давнис, В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография [текст]/ В.В. Давнис, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. - 248 с.

5. Дрошнев, В.В. Обязательное медицинское страхование в России: Учебное пособие / В.В. Дрошнев. - М.: Анкил, 2004 - 160 с.

6. Здоровцев, А.Г. Управление доходами территориального фонда ОМС / А.Г. Здоровцев // Вестник ОМС. - 2000, № 3. - С. 29 - 36.

7. Иванова, Н.Г. Медицинское страхование: учеб. пособие / Н.Г. Иванова. - СПБ.: Изд-во СПбУЭФ, 1992. - 26 с.

8. Избранные лекции по обязательному медицинскому страхованию. - М.: Федеральный фонд ОМС, 2002. - 96 с.

9. Кадыров, Ф.Н. Перспективы финансового обеспечения системы обязательного медицинского страхования. [текст] // Ф.Н. Кадыров // Менеджер здравоохранения. - 2011. - №9. - С. 72 - 78.

10. Лукашин, Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

11. Методические рекомендации по порядку формирования и экономического обоснования территориальных программ государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи. - Москва: МЗ РФ, Федеральный фонд, МФ РФ. - 2001. - С. 28 - 32.

12. Папырин, А.Г. Новый закон и его выполнение [текст] / А.Г. Папырин // Медицинская газета. - № 58 от 3 августа 2011 г.

13. Русских, Т.Н. Адаптивная модель расходов региональной системы обязательного медицинского страхования / Т.Н. Русских // Вестник науки. Сб. науч. работ преподавателей, аспирантов и студентов физ.-мат. факультета. - Орел: Орлов. гос. ун-т, 2008. - Вып. №7. - С. 90 - 92.

14. Стародубов, В.И. Дифференцированные нормативы объемов медицинской помощи в разрезе субъектов РФ [текст] // В.И. Стародубов, В.О. Флек, И.М. Сон, С.А. Леонов, И.А. Титова, Э.Н. Матвеев, Ю.А. Мирсков// Менеджер здравоохранения. - 2011. - №4. - С. 6 - 31.

15. Стародубов, В.И. Оценка эффективности территориальных программ государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи [текст] / В.И. Стародубов, В.О. Флек, О.В. Обухова, И.Н. Базарова, Е.А. Носова // Менеджер здравоохранения - 2010. - №2. - С. 4 - 15.

16. Фёрстер, Э.Н. Методы корреляционного и регрессионного анализа [текст] / Э.Н. Фёрстер, Б.Р. Рёнц. - Москва: Финансы и статистика, 1983. - 303 с.

17. Закон «О медицинском страховании граждан в Российской Федерации» (в ред. Закона РФ от 02.04.1993 N 4741-1, Федеральных законов от 29.05.2002 N 57-ФЗ, от 23.12.2003 N 185-ФЗ) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreltfoms.ru/jsindex.php.

18. Официальный сайт ТФОМС Орловской области. - Режим доступа: http://www.oreltfoms.ru

19. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 19 января 2007 г. №14. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2007 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

20. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 2 ноября 2005 г. №172. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2006 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

21. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 24 декабря 2010 г. №450. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2011 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

22. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 25 января 2005 г. №8. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2005 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

23. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 25 декабря 2009 г. №297. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2010 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

24. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 25 декабря 2011 г. №447. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2012 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

25. Приложение к постановлению Правительства Орловской области от 31 декабря 2008 г. №411. Программа государственных гарантий оказания гражданам Российской Федерации бесплатной медицинской помощи на территории Орловской области на 2009 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.oreloblsovet.ru

26. Страховой консультант [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.askins.ru

Приложение 1

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по исходным данным

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по исходным данным

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста при совпавшем значении настроенного и начального значения параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора, построенная по исходной динамике до настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора, построенная по исходной динамике с настроенным параметром ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром, построенная по исходным данным до настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром, построенная по исходным данным после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по усреднённой сглаженной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по усреднённым сглаженным данным

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с параметром, построенная по усреднённым сглаженным данным до настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с параметром, построенная по усреднённым сглаженным данным после настройки параметра ().

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметров ( )

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметров ( )

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста до настройки параметра, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста с настроенным параметром, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по динамике с удалёнными 2009 и 2010 годом до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по динамике с удалёнными 2009 и 2010 годом с настроенным параметром ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Нелинейная модель с параметром, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Нелинейная модель с параметром, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике с удалённым 2009 и 2010 годом после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по исходной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по исходной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по исходной динамике при начальном значении параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по исходной динамике после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по исходной динамике до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром, построенная по исходной динамике с настроенным параметром ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром матричного предиктора до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром матричного предиктора после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по исходной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по усреднённой сглаженной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по усреднённой сглаженной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора, построенная по усреднённой сглаженной динамике

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром матричного предиктора до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром матричного предиктора после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по усреднённой сглаженной динамике после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Линейный детерминированный матричный предиктор, построенный по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Нелинейный детерминированный матричный предиктор, построенный по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста, построенная по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год до настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с регулируемым темпом роста после настройки параметра ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора, построенная по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год ()

Год	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Нелинейная модель с настраиваемым параметром матричного предиктора ()

Год	Предиктор	Прогноз	Потенцированный прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год до настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год с настроенными параметрами ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Адаптивная модель, построенная по динамике, не учитывающей 2009 и 2010 год после настройки параметров ()

Год	Корректирующий мультипликатор	Предиктор	Прогноз	Ошибка
2007
2008
2011
2012
2013

Размещено на Allbest.ru