Одним из основных критерием разработки автоматизированной системы является максимальное соответствие реализуемым моделям. В тоже время, система прогнозирования должна обеспечивать возможность тестирования корректности моделей на всех стадиях разработки. Такая возможность предполагает гибкую модификацию приложения для удовлетворения программных, системных и прикладных требований. Таким образом, разработанная система является платформой интеграции алгоритмических модулей, модулей обработки данных и пользовательского интерфейса.
Решение любой задачи по анализу и прогнозированию временных рядов начинается с построения графиков исследуемых показателей и выявления факторов, которые на них влияют. Наиболее часто на практике используются упрощенные методы выявления тенденции ряда. Поскольку графики изменения численности населения имеют плавный рост, распространенным приемом является сглаживание временного ряда с помощью скользящих средних [1]. В задачах прогнозирования демографических показателей на региональном уровне количество включаемых в модель факторов существенно ограничено объемом выборки. Одним из возможных вариантов построения модели в данном случае является интегрированная модель авторегрессии-скользящего среднего.
В качестве примера в данной работе рассматривается инерционный [2] сценарий развития региональной экономики (сценария, в котором развитие экономического объекта происходит без кардинальных изменений в системе целевых установок и механизмах управления). Для построения прогнозной модели использовались данные о численности населения, сведения о рождаемости, смертности по Самарской области за 2001-2011 гг. [3]. Результаты моделирования представлены в таблице.
В основе используемой в работе методологии расчета демографических показателей лежит принцип разбиения показателей на 2 группы: расчетные и сценарные. В качестве сценарных выступают следующие показатели: коэффициенты рождаемости, смертности и миграционного прироста населения в городской и сельской местности. Расчетные показатели за текущий год вычисляются на основе сценарных:
Н – численность постоянного населения (среднегодовая) – всего, тыс. чел.;
кН – численность постоянного населения (среднегодовая) – всего, в % к предыдущему году;
Нг, Нс – численность постоянного населения (среднегодовая) в городской (Нг) и сельской (Нс) местности, тыс. чел.;
ОПЖ – ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет;
кРожд – общий коэффициент рождаемости, человек на 1000 населения;
кСмерт – общий коэффициент смертности, человек на 1000 населения;
кЕст – коэффициент естественного прироста, человек на 1000 населения;
кМП – коэффициент миграционного прироста, человек на 10000 населения.
Прогнозный расчет демографических показателей Самарской области 2011-2014 гг.
|
Год |
Н |
кН |
Нг |
кНг |
Нс |
кНс |
ОПЖ |
кРожд |
кСмерт |
кЕст |
кМП |
|
2010 |
3128,61 |
99,66 |
2520,43 |
99,66 |
608,18 |
99,64 |
68,30 |
11,56 |
15,19 |
-3,63 |
2,05 |
|
2011 |
3117,22 |
99,64 |
2511,36 |
99,64 |
605,86 |
99,62 |
69,00 |
11,17 |
15,00 |
-3,83 |
1,94 |
|
2012 |
3105,86 |
99,64 |
2502,32 |
99,64 |
603,55 |
99,62 |
69,29 |
11,17 |
15,00 |
-3,83 |
1,90 |
|
2013 |
3094,55 |
99,64 |
2493,31 |
99,64 |
601,24 |
99,62 |
69,57 |
11,17 |
15,00 |
-3,83 |
1,92 |
|
2014 |
3083,28 |
99,64 |
2484,33 |
99,64 |
598,95 |
99,62 |
69,86 |
11,17 |
15,00 |
-3,83 |
1,91 |
Для определения точности прогноза были в разработанной системе проведены ретроспективные расчеты по базе 2009 года, средний процент ошибки показателей не превысил 5 %. Проведенные исследования подтверждают оценку [4]: на территории Самарской области наблюдается естественная убыль как устойчивый и долговременный фактор сокращения населения. Положительный миграционный прирост остается единственным элементом, частично замещающим естественную убыль населения. Он формируется за счет миграции со странами СНГ и другими зарубежными странами.