Методика прогнозирования результатов выборов с использованием комбинирования методов аналитического и трендового моделирования
DOI:
https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.2.1921Ключевые слова:
опросы общественного мнения, короткий временной ряд, интерполяция, трендовое моделирование, аппроксимация, иерархический кластерный анализАннотация
Работа посвящена исследованию возможностей прогнозирования рейтинга политических партий на коротких временных рядах с помощью данных социологических опросов ВЦИОМ по выборной тематике. Рассмотрены три основные группы методов: трендовое моделирование, экспертные оценки, аналитическое моделирование.
В результате теоретического анализа и проведенных экспериментов выявлена низкая точность прогнозов, полученных только с помощью методов, относящихся к группе трендового моделирования. Поэтому предложена методика, позволяющая повысить точность прогнозирования за счет корректировки полученных в результате логарифмической аппроксимации прогнозов. С помощью иерархической кластеризации находится вектор значений, состоящий из коэффициентов уравнений аппроксимации и описывающий наиболее «похожую» электоральную ситуацию в прошлом. Затем «остаток», вычисленный как разница суммы прогнозных значений и 100%, пропорционально перераспределяется в соответствии с участниками избирательной кампании. Для прогнозирования рейтинга партий, где значения временного ряда не превышают 5%, предпочтительнее применять метод среднего темпа роста.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.