Краткосрочный прогноз охвата: например, на государственном уровне

В информации, полученной из отзывов прошлых тенденций охвата, то вполне естественным и логичным, что исследователь делает оценки будущих учащихся. Зачисление прогнозы необходимо, если мы хотим выделить ресурсы рационально. Неопределенности, которая сопровождает нашу перейти к следующему тысячелетию дальнейшего увеличивает потребность в точных прогнозов. Для того чтобы эти прогнозы, чтобы быть тщательным, необходимо внимательно изучить не только социальные и политические факторы, которые влияют исследований в целом, но и особенностями динамики в рамках различных типов охвата исследования.

Факторы, которые оказывают существенное влияние охвата весьма многочисленны и разнообразны. Главными среди этих факторов является повсеместная неопределенность с перспективой учащихся колледжей, представленную как на национальном и местном фотографии экономики. Обратно пропорциональная зависимость между скоростью работы и охват получила широкое признание, несмотря на неуловимый характер точную длину цикла деловой активности в том, что приводит к неопределенности прогнозов будущего охвата колледжа. Налоговая политика и другой аспект как местных, так и национальных экономик, а также играет важную роль в оказании влияния на доступ к высшему образованию, и, следовательно, регистрации. Например, принятие закона, который позволяет на налоговые льготы в этих семьях поддержки студент, скорее всего, приведет к значительному увеличению числа учащихся. В самом деле, наличие помощи студентам была определена как соотносятся зачисления изменений.

В сфере высшего образования, финансовой помощи является незаменимым инструментом набора студентов. Этот конкретный источник финансирования той причине, что на агрегированном уровне, охват имеет тенденцию к увеличению в то время как на определенной территории кампуса, регистрация может быть меньше. Дополнительной финансовой помощи по адресу: частные учреждения помогает компенсировать край политика низких учебе, которыми пользуются государственные учреждения ..

Другие основные факторы, непосредственно не связаны с экономикой включать рождаемости и межгосударственной миграции. Увеличение возрастной группе от 18-24 увеличения охвата первого класса первокурсников время, увеличение в возрастной группе от 25-30 стремится увеличить охват группы учащихся для взрослых. Изменения в структуре промышленности также является основным фактором, что влияет на численность населения. Чистое изменение в плане государственной миграционной определяет, будет ли или нет, является увеличение численности учащихся колледжей. Другие менее заметным, но не менее влиятельные факторы включают социально-экономический статус семьи будущего студента, влияние сверстников и качества среднего образования будущих студентов. Это широко распространенное мнение, что выпускники школ из семей среднего класса больше шансов поступить в колледж, чем их коллеги из семей трудящихся.

Есть два основных типа проблем, которые необходимо решать при зачислении анализ - межгосударственных и внутригосударственных миграции. Однако влияние этих двух вопросов на любом охвата анализа зависит от направленности анализа. Если предметом анализа является совокупный уровень, значение миграции уменьшается, в то время как охват анализа на институциональном уровне усиливает воздействие миграции. Выбор студентов для участия в конкретное учреждение при тесном заменители имеются является одной из основных задач отдельного учреждения, но не влияет на зачисление на государственном уровне. Параллельно с первой проблемой является в состоянии миграции перевода студентов. Вопрос о том, как определить образец потенциальных студентов передачи является основной задачей, стоящей перед исследователями в отдельных учреждений. Эта категория определяется тех студентов, которые могут передавать и обратно четыре года учреждения или между колледжами и институтами четыре года.

Тем не менее, для каждого типа различных потенциальных клиентов имеет специфические потребности и особенности. Эта трудность в значительной степени снижается, когда зачисление оценка производится на государственном уровне, и студенты могут передать только между государственными учреждениями. Даже модель оценки состояния уровня охвата малых, полагаясь только на прошлых данных регистрации и игнорируя некоторые потенциально влиятельных зачисления ..

Методы зачисления прогнозирования, которые были также обсуждены Ван (Wang, 1974), отражают сложности зачисления тенденции. Методы простых средних, скользящих средних, экспоненциального сглаживания экспоненциальной модели, системы уравнений, переходная модель Маркова, пути анализа и соотношение методы были использованы для определения студентов высших учебных заведений. В результате сложности зачисления проекции, то очень маловероятно, что какой-либо одной технике полностью соответствующие всем охвата анализа. Кривой установки техники, таких как регрессионного анализа, который широко используется на протяжении всего периода повышения завышает охвата обучающихся в настоящее время. Средний метод может обеспечить быструю оценку при зачислении тенденция стала стабильной. Экспоненциального сглаживания является слишком субъективным, так как большие значения альфа слишком уязвимыми к последним изменениям (Gardner, 1981).

Анализа временных рядов разработан Box и Дженкинс, привлекло широкий прием в зачислении прогнозирования. Этот метод превосходит простые регрессионного анализа в том, что проблема авторегрессии исключается в анализ временных рядов. Как программного обеспечения, такие как SAS и SPSS включили анализа временных рядов в пакете, сложные вычисления становятся менее грозным. Несколько элементов данных, требуемых в использовании этого метода также сделать этот метод прогнозирования более привлекательными.

Бокса-Дженкинса модель включает в себя несколько основных этапов. Исторические данные используются, чтобы определить модель и ее параметры. Различные диагностика используется для проверки точности модели и предложить новые усовершенствованные модели. И, наконец, выбрали модель используется для прогнозирования значений временных рядов. Выбрали модель модель ARIMA (1,2,2), в котором поведение функции автокорреляции образца (SAC) и образец частичной автокорреляционной функции (УПП), был рассмотрен. Принимая вторую различия в оригинальной серии времени и используя преобразование журнала, модель ARIMA (р, г, д) был отождествлен с параметрами р равна 1, а д равна 2. С учетом всех этих параметров, значения временных рядов сделаны прогнозы, представленные в таблице 2.

Таблица 2 Бокса-Дженкинса Var = Enrl / участок = Ser / Журнал / Разница = 2 / P = 2 / Q = 2 / Определить / 9/Forecast происхождения =-

Как указывается в литературе, высшего образования, точность модели заключается в основных допущений модели. Если предположения неверны, сложные математические вычисления, не подходит для данного исследования.

Заключение: Разумеется, охват прогноз очень трудно выполнить. Любые факторы, находящиеся вне модели, которые могут быть изменены, скорее всего, оказывают большое влияние на учащихся. Усилия по учреждениям за пределами государства могли бы существенно повлиять на уровень зрелости входящих первокурсников. Это является причиной, почему постоянное обновление охвата модели становится необходимым ежегодное планирование и составления бюджета в год. Обзор основных допущений модель прогнозирования, а также внешних факторов, является наиболее эффективной стратегией в борьбе с флуктуациями учащихся.

[1 ТАБЛИЧНЫЙ DATA просто непередаваемы В ASCII]

Ссылки

Box, G.E.P. и генеральный директор Дженкинс, анализ временных рядов: прогнозирование и контроль. Сан - Франциско: Золотые-Day, 1976.

Гарднер, ED, "Весовой коэффициент Выбор в двойном Экспоненциальное сглаживание Прогнозы регистрации." Исследования в области высшего образования, 14 (1981), 49-56.

Миссури высшего образования, 1995-1996 статистика резюме. Миссури Координационного совета по высшему образованию, июль 1996

Крыло, П. высшего образования прогнозирования регистрации: Руководство для агентств на уровне государства. Боулдер, штат Колорадо: Национальный центр по высшему образованию системы управления, 1974.

"Прогнозирование регистрации и студентов демографическая ситуация". в Tedamus П., Питерсон МВт и доц., ред. "Повышение академического Management-справочник по вопросам планирования и институциональных исследований. Сан - Франциско: Jossey-Bass, 1980.