王立

[提要] 在宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)預(yù)測中，統(tǒng)計預(yù)測方法是在大量歷史資料的基礎(chǔ)上，建立預(yù)測模型，并分析預(yù)測誤差，從而有效地研究事物發(fā)展變化趨勢的科學預(yù)測方法。本文利用幾種常用的統(tǒng)計預(yù)測方法，通過分析，比較其預(yù)測失業(yè)率的準確度，為經(jīng)濟生活中數(shù)據(jù)的合理預(yù)測提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計預(yù)測；移動平均；指數(shù)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(yù)測屬于預(yù)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(shù)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(yù)測法、一次移動平均法、一次指數(shù)平滑法和溫特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法。本文在分析1990～2009年美國加利福尼亞失業(yè)率基礎(chǔ)上，根據(jù)其數(shù)據(jù)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(yù)測中的應(yīng)用

美國作為一個資本主義國家，市場經(jīng)濟占主導(dǎo)地位，不可避免地會經(jīng)歷經(jīng)濟的復(fù)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(yù)，使其失業(yè)率也呈現(xiàn)出與經(jīng)濟增長相適應(yīng)的周期性波動。

本人收集的數(shù)據(jù)為1990年1月到2009年9月數(shù)據(jù)。為了便于用時間序列分解法進行分析，將每一年的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，所以分析數(shù)據(jù)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(yù)測，如表1所示。（表1）

以失業(yè)率為y，以預(yù)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(shù)分別為0.766217和0.640850，同時根據(jù)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(shù)較大，且標準誤差較小，因此選擇3季度移動平均值作為預(yù)測值。由表中數(shù)值可以看出，2009年第四季度失業(yè)率的預(yù)測值為11.5%。

二、一次指數(shù)平滑法

如表2所示，表中數(shù)據(jù)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(yù)測結(jié)果。（表2）由表2和公式R■=1-■所求得的可決系數(shù)可以得出，應(yīng)該選擇α=0.9時的預(yù)測值0.120086，即12.01%作為2009年第四季度的預(yù)測失業(yè)率。

三、溫特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法

1、指數(shù)平滑數(shù)初始值的計算：S■=X■=0.079。

2、季節(jié)指數(shù)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(shù)。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(shù)。

3、根據(jù)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(shù)平滑法的預(yù)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(shù)為0.951258。

四、總結(jié)

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(shù)平滑法和溫特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法進行預(yù)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(shù)平滑法得出的標準誤差最小，為0.000015，且可決系數(shù)最小，為0.9512577。

由此可以得出結(jié)論：使用溫特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法進行失業(yè)率的預(yù)測較為準確，預(yù)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(shù)據(jù)12.7%較為接近，故在預(yù)測失業(yè)率時，可選擇一次移動平均法、一次指數(shù)平滑法、溫特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法，比較其標準誤差和可決系數(shù)，為我們科學準確地預(yù)測宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)提供依據(jù)。

主要參考文獻：

[1]徐國祥.統(tǒng)計預(yù)測與決策（第二版）.上海：上海財經(jīng)大學出版社，2005.

[2]王維鴻，張國平.EXCEL在統(tǒng)計中的應(yīng)用.北京：機械工業(yè)出版社，2004.

[3]秦德智，劉新衛(wèi).管理預(yù)測定量方法與模型.武漢：武漢大學出版社，2007.