Модель практического занятия «Краткосрочный прогноз

Преступности в регионе»

Методическая характеристика занятия

Практическое занятие — 2 часа.

Цели занятия:

ознакомление слушателей с компьютерным прогнозированием социальных криминологических процессов;

приобретение умений и навыков использования табличного проце^с' сора MS Excel для криминологического прогноза уровня преступности в регионе.

Учебные вопросы:

введение исходных эмпирических данных в MS Excel; прогноз криминогенных факторов преступности методом экстраполяции в MS Excel;

прогноз уровня преступности в регионе методом множественной регрессии в MS Excel; оценка ошибки прогноза.

Исходные материалы: инструкции и задания, изложенные ниже.

Форма обучения: индивидуальная работа студентов.

Место проведения: класс персональных компьютеров.

Материальное обеспечение: IBM-совместимые компьютеры с MS Office 97 или MS Office 2000.

Информационная база: статистические данные о преступности в Пермской области за 1982-1991 гг.

Итоговый документ: аналитическая справка «О прогнозируемом состоянии преступности в Пермской области».

План проведения практического занятия

Вступительная часть (постановка цели занятия перед студентами, объяснение порядка проведения занятия, чтение учебно-методических материалов (УММ)) — 10 мин.

Ввод исходных данных (выполнение задания 1) — 10 мин.

Прогноз криминогенных факторов (выполнение заданий 2, 3) — 35 мин.

Прогноз уровня преступности (выполнение задания 4) — 10 мин.

Оценка ошибки прогноза преступности (выполнение задания 5) — 5 мин.

Составление аналитической справки (выполнение задания 6) — 15 мин.

Подведение итогов занятия — 5 мин.

Теоретическая часть занятия

Криминологический прогноз — это вероятностное суждение о будущем состоянии (уровне, структуре) преступности, ее детерминантах (внешних факторах) и о возможности профилактики через определенный промежуток времени, включающее качественные и количественные оценки предполагаемых изменений и указание их примерных сроков.

В настоящее время используются три вида криминологического прогнозирования:

прогнозирование преступности;

прогнозирование индивидуального преступного (негативного) поведения;

прогнозирование возможного развития некоторых видов, человеческого поведения в новые общественно опасные формы.

Криминологические прогнозы преступности применяются для определения стратегии и тактики борьбы с преступностью. На основе долгосрочных прогнозов формируется уголовная политика, вырабатываются основные направления борьбы с преступностью.

Среднесрочные прогнозы являются основой для разработки программ борьбы с преступностью, а также профилактических разделов планов работы правоохранительных органов.

Краткосрочные прогнозы помогают в организации повседневной профилактической деятельности в рамках административных участков, районов и городов.

В 1967 г. О. А. Гаврилов и Г. М. Собко на базе статистических данных о кражах за 1956- 1965 гг. составили прогноз на 2 года вперед с применением метода экстраполяции трендов. Погрешность прогноза составила 5%.

С начала 90-х годов силами сотрудников штабных подразделений и вычислительных центров МВД, УВД ведется разработка криминологических прогнозов в Москве, Краснодарском крае, Воронежской и Тульской областях.

Методика краткосрочного прогнозирования разработана в ВНИИ МВД РФ для выполнения постановления Правительства РФ. Эта методика применяется в МВД РФ для выполнения ежеквартальных краткосрочных прогнозов преступности с 1994 г.

Для выполнения краткосрочного прогноза чаще всего применяется метод экстраполяции.

Метод экстраполяции заключается в нахождении значений, лежащих за пределами данного статистического ряда: по известным значениям статистического ряда находятся другие значения, лежащие за пределами этого ряда.

При экстраполяции исследователь переносит выводы, которые он сделал при изучении тенденций развития явления в прошлом и настоящем, на будущее, т. е. в основе здесь лежит предположение об определенной стабильности факторных признаков, влияющих на развитие данного явления.

t₁t₂ t₃Время

Рис. 1. Основные обозначения метода экстраполяции

При экстраполяции (см. рис. 1) используется следующая терминология:

t₁ — глубина ретроспекции;

t₂ — момент прогнозирования;

t₃ — прогнозный горизонт;

t₂ – t₁ — интервал наблюдения (промежуток времени, на базе которого исследуется история развития объекта прогнозирования);

t₃ – t₂ — интервал упреждения (промежуток времени, на который разрабатывается прогноз).

Чем более устойчивый характер носят прогнозируемые процессы и тенденции, тем дальше может быть отодвинут горизонт прогнозирования. Как показывает практика, интервал наблюдения должен быть в три и более раза длиннее интервала упреждения. Как правило, этот период — довольно короткий: до 1 года. Метод экстраполяции не работает при скачкообразных социальных процессах.

Метод экстраполяции легко реализуется на персональных компьютерах, но особенно оперативен в реализации при использовании табличного процессора MS Excel, который есть на всех современных компьютерах.

Однако следует заметить, что при этом необходимо быть внимательным при выборе вида нелинейной функции линии тренда. Чем больше значение коэффициента достоверности R ² , тем точнее сглаживающая кривая описывает эмпирические данные, но в меньшей степени тогда отражается долгосрочная тенденция. Поэтому надо также учитывать физический смысл при интерпретации полученной линии тренда, когда она неограниченно растет или резко уменьшается.

Для повышения точности криминологического прогноза учитывают тот факт, что уровень преступности Y зависит от ряда внешних социальных факторов X .

После определения наиболее существенных факторных признаков, влияющих на результативный показатель преступности, не менее важно установить их математическое описание (уравнение), дающее возможность численно оценивать результативный показатель через факторные признаки.

Уравнение, выражающее изменение средней величины результативного показателя в зависимости от значений факторных признаков, называется уравнением регрессии.

Регрессионный анализ — комплексное использование в определенной последовательности различных статистических методов обработки информации, позволяющее при некоторых условиях найти вид уравнения регрессии и вычислить значения результативного признака 7 по значениям факторных признаков X .

Обычно уравнение регрессии представляется в виде следующей зависимости:

Y=a + b ´ X₁ + c ´ X₂+ d´X₃+ e´X₄+ f´X₅.

Здесь а, b , с, d , e , f — неизвестные коэффициенты, которые определяются методами регрессионного анализа. Уравнение же называется уравнением множественной линейной регрессии.

Качество построения уравнения регрессии характеризует средняя ошибка аппроксимации или относительная ошибка прогноза:

где Y_э — эмпирическое значение прогнозируемого показателя; Y— расчетное значение прогнозируемого показателя.

Итак, проведение регрессионного анализа можно разделить на три этапа: выбор формы зависимости (вида уравнения) на основе статистических данных, вычисление коэффициентов выбранного уравнения оценка достоверности выбранного уравнения.

Использование табличного процессора позволяет легко выполнить все этапы регрессионного анализа.

В таблице представлены статистические данные о состоянии преступности в Пермской области, включая данные о факторных признаках (доли ранее судимых лиц, безработных, лиц, недовольных условиями жизни, наркоманов и иммигрантов).

Показатели	1983 г.	1984 г.	1985 г.	1986 г.	1987 г.	1988 г.	1989 г.	1990 г.	1991 г.
Кол-во преступлений (на 10 тыс. чел.)	156	150	145	125	92	102	121	204	237
Доля судимых (на 10 тыс. чел.)	154	151	149	145	138	132	146	164	171
Доля безработных (на 10 тыс. чел.)	НО	101	103	95	77	96	82	117	126
Доля недовольных, %	6	6	5,9	5,2	4,3	4,7	5,1	6,2	7,6
Доля наркоманов (на 100 тыс. чел.)	2	2,3	4,3	6	6,9	7,9	11,7	16,2	16,9
Доля иммигрантов (на 1 тыс. чел.)	16,2	16,4	15,1	16,6	19,1	21,1	22,3	33,3	37,4

Используя эти данные, необходимо провести расчет значения У количества преступлений в 1992 году и найти значение ошибки прогноза, поскольку эмпирическое значение У_э уже известно и равно 293.

Для решения этой учебной задачи необходимо сначала выполнить прогноз значений факторных признаков на 1992 год методом экстраполяции тренда, затем методом множественной регрессии произвести расчет значения искомого показателя преступности в 1992 году и оценить ошибку выполненного прогноза.

Практическая часть занятия

Задание 1. Ввести исходные статистические данные о состоянии преступности в Пермской области.

Решение. Включить компьютер, запустить прикладную программу MS Excel, открыть лист 1 и ввести вручную исходные данные в таблицу в порядке, указанном на рис. 2, сохранить файл под именем «Прогнозпрест».

Задание 2. Выполнить прогноз значения факторного признака «Доля судимых» на 1992 год и занести полученное значение в основную таблицу.

Решение. Действия выполнять в следующей последовательности: построение графика зависимости от времени доли судимых; построение линии тренда на этом графике.

Для построения графика сначала надо выделить 1 и 3 строки в таблице, как это показано на рис. 3.

Рис. 3. Выделение строк в таблице

На панели инструментов включить мышью пиктокнопку «Мастер диаграмм», в результате откроется меню, в котором необходимо выбрать диаграмму «Точечная», как показано на рис. 4.

Рис. 4. Выбор типа диаграммы

Щелкнуть мышью по кнопке «Далее» и в открывшемся меню на закладке «Линии сетки» включить основные и промежуточные линии на оси X, как показано на рис. 5.

Рис. 5. Установление линий сетки на графике

Щелкнуть по кнопкам «Далее» и «Готово», в результате получим график зависимости от времени доли судимых.

Для построения линии тренда на полученном графике необходимо мышью щелкнуть по одной из экспериментальных точек — все точки должны окраситься в желтый цвет. Затем в главном меню «Диаграмма» вызвать команду «Добавить линию тренда» и в закладке «Тип» выбрать полиномиальную линию тренда со степенью 2, как показано на рис. 6.

Рис 6 Выбор типа линии тренда

Рис. 7. Выбор параметров прогноза

В закладке «Параметры» этого же меню установить прогноз на 1 единицу вперед и включить позиции «Показать уравнение на диаграмме», «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации», как показано на рис. 7.

Рис. 8. Определение значения прогнозируемого признака

Щелкнув по кнопке ОК, получим график, представленный на рис. 8. На этом графике легко определить значение 188 прогнозируемого признака в 1992 году и вручную внести его в основную таблицу, как это показано на рис. 8.

Задание 3. Выполнить прогноз значений других факторных признаков на 1992 год и занести полученные значения в основную таблицу.

Решение. Это задание выполняется так же, как для первого факторного признака, однако для некоторых признаков желательно использовать другую степень полиномиальной функции тренда — не равную 2, с целью недопущения чрезмерного роста линии тренда, который в дальнейшем может привести к завышению значения прогнозируемого уровня преступности.

Задание 4. Выполнить прогноз значения показателя уровня преступности на 1992 год.

Решение. Задание выполняется в следующей последовательности.

Выделить мышью ячейку К2 в основной таблице, на панели инструментов включить пиктокнопку «Вставка функции» и в открывшемся меню выбрать категорию «Статистические» и функцию «ТЕНДЕНЦИЯ», как показано на рис. 9.

В открывшемся меню установить курсор мышью в позиции «Известные значения у», затем выделить вторую строку в основной таблице, ка* это показано на рис. 10.

Установить мышью курсор на позицию «Известные значения д» и выделить эти значения, как показано на рис. 11.

Рис. 11. Ввод известных значений х

Установить мышью курсор на позицию «Новые значения л» и выделить эти значения, как показано на рис. 12.

Щелкнув по кнопке ОК, получим в ячейке К2 искомое значение 307 — количества преступлений в 1992 году, как показано на рис. 13.

Рис. 13. Завершение расчета прогнозного значения преступности в 1992 г.

Задание 5. Сделать оценку ошибки выполненного прогноза преступности.

Решение. Произвести расчет значения 8 относительной ошибки прогноза уровня преступности в процентах. Полученное значение 5 не должно превышать 5 %.

Задание 6. Оформить аналитическую справку «О прогнозируемом состоянии преступности в Пермской области».

Решение. Открыть прикладную программу MS Word и в произвольной форме на одной странице изложить сведения об исходных данных для расчета, о методике расчета, результатах расчета и собственные комментарии достоверности результатов расчета.

При подведении итогов проведенного практического занятия преподаватель особо отмечает тех студентов, которые за счет удачного выбора функции линии тренда произвели прогноз с минимальной ошибкой прогноза, не превышающей 3%.

Приложение 5

Дата добавления: 2021-04-05; просмотров: 81; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 24 25 26 27 28 29 303132 33 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!