Мы видим, что в целом наш прогноз оправдался. Во-первых, оказался близким к реальному порядок расположения партии по убыванию числа поданных в их поддержку голосов. Неожиданностью стало лишь то, что "Блок Жириновского" и движение "Яблоко" наберут почти одинаковое число голосов: по прогнозу разрыв между ними должен был составлять примерно 2% в пользу последнего.

Во-вторых, было правильно предсказано, что объединение "Единство" ("Медведь") вплотную приблизится к лидеру - КПРФ. Правда, по нашим оценкам разрыв между ними должен был составлять чуть более 2%, в действительности же он со-ставил лишь 1%.


В-третьих, оказался близким к реальному прогноз результатов голосования по блоку "Отечество - Вся Россия" и, особенно, - по "Союзу правых сил". Важным показателем качества прогноза может служить средняя (среднеквадратическая) погрешность оценок долей голосов, поданных за основные (преодолевшие 5%-ный барьер) партии. Чем точнее прогноз, тем меньше среднеквадратическая погрешность. Среднеквадратическая погрешность нашего прогноза равна 1,85%. Приведем данные по другим известным нам прогнозам, опубликованным перед выборами.

Среднеквадратическая погрешность прогноза А.В. Чурикова (см.: Сообщения Фонда «Общественное мнение». Выпуск №78 (533). 1999, 15 дек. С. 49-52) равна 1,95%, Г.Л. Кертмана (см.: Там же. С. 56 61) - 4,73%, официального прогноза ФОМ (см.: Известия. № 235 (25580). 1999, 15 дек. С. 1) 2,72%, официального прогноза ВЦИОМ (см.: Там же) 2,95%, официального прогноза ЦПК (Центра политической конъюнктуры) (см.: Там же) 4,09%.

Итак, в целом наш подход себя оправдал. А поскольку он не требует привлечения каких бы то ни было содержательных соображений о поведении сторонников той или иной партии, то есть надежда, что усовершенствовав его, можно получить достаточно универсальный инструмент прогнозирования результатов выборов.

Повышение точности прогнозирования

Напомним, что в ходе прогнозирования считалось, что каждый респондент проголосует на выборах за ту партию, к которой он лучше относится. В качестве меры отношения респондентов к каждой партии, использовались 26 девятибалльных индикаторов, которые строились по ответам респондентов на следующие пять вопросов:

1. Из перечисленных партий назовите, пожалуйста, все те, чье представительство в Государственной Думе у вас лично не вызвало бы серьезных возражений. ("Без возражений")

2. Если бы выборы в Государственную Думу состоялись в ближайшее воскресенье, за какую партию (политический блок, движение) Вы бы проголосовали скорее всего? ("Голосование")

3. Как Вы думаете, Ваше решение голосовать за эту партию окончательное или еще может измениться? ("Окончательность решения")

4. Если бы в списке не было партии (движения, блока), за которую Вы решили голосовать, то за какую из перечисленных партий Вы бы тогда проголосовали? ("Вторая партия")

5. Представителей каких из перечисленных партий (политических блоков, движений) Вы бы не хотели видеть в Государственной Думе? ("Против")

Способ построения 9-балльных индикаторов подробно изложен в статье "Прогноз на основе индикаторов, построенных путем статистического анализа данных опроса" "Сообщений Фонда "Общественное мнение" (Выпуск №78 (533). 1999, 15 дек.).

Анализ показал, что основным источником ошибок прогноза служит "грубость" применявшихся индикаторов. Дело в том, что ответы на четыре вопроса ("Без возражений", "Голосование", "Вторая партия", "Против") не дают детальной информации об отношении респондента к конкретным партиям: партия может быть либо названа, либо не названа. Лишь пятый вопрос ("Окончательность решения") отражает некоторые нюансы мнения респондента, но лишь в отношении одной партии - той, за которую опрошенный выразил намерение проголосовать.


В то же время, анкета содержала и специальные вопросы, детально раскрывающие отношение респондента к каждой из шести партий лидеров:

Скажите, пожалуйста, Вы в принципе допускаете или исключаете для себя возможность проголосовать на выборах в Госдуму за:

- блок "Медведь" ("Единство") во главе с С.Шойгу, А.Карелиным и Е.Гуровым?

- блок "Отечество - Вся Россия" во главе с Е.Примаковым, Ю.Лужковым, В.Яковлевым?

- объединение "Яблоко" во главе с Г.Явлинским, С.Степашиным, В.Лукиным?

- коммунистическую партию РФ во главе с Г.Зюгановым, Г.Селезневым, В.Стародубцевым?

- "Блок Жириновского" во главе с В.Жириновским, О.Финько, Е.Соломатиным?

- "Союз правых сил" во главе с С.Кириенко, И.Хакамадой, Б.Немцовым?

(краткое название для всех этих вопросов - "Допускают")

Это позволило построить шесть "тонких" 15-балльных индикаторов отношения к партиям лидерам. При этом учитывались ответы респондентов на следующие вопросы: "Без возражений", "Голосование", "Окончательность решения", "Допускают" и "Против".

Принцип поиска логической формулы для расчета этих индикаторов был тем же, что и при построении "грубых" индикаторов: близкие ранги приписывались тем ответам, которые относительно часто встречаются совместно. С помощью процедуры Homals из программного пакета SPSS каждому набору высказываний всех респондентов обо всех партиях было поставлено в соответствие значение универсального количественного индикатора. С помощью процедуры AnswerTree из того же программного пакета была подобрана логическая формула построения индикаторов.

Напомним, что на шкале "грубых" индикаторов 1 балл отрицательная оценка, 2 балла нейтральная, 3 и более баллов положительная. Как видно из приведенной таблицы, на шкале "тонких" индикаторов 1, 2, 3 и 4 балла в той или иной мере отрицательная оценка, 5 баллов нейтральная, 6 и более баллов в той или иной мере положительная оценка.


"Тонкие" индикаторы были построены одновременно с "грубыми" то есть еще до выборов. Но из-за различий в диапазонах изменения тех и других было неясно, как соотнести "тонкие" (15-балльные) индикаторы отношения к лидирующим партиям с "грубыми" (9-балльными) индикаторами отношения к остальным партиям. Нами был опробован следующий способ соотнесения: сначала респонденты распределялись между 26 партиями по "грубым" индикаторам, а затем те, кто отнесен к шести лидирующим партиям, перераспределялись между ними исходя из значений "тонких" индикаторов.

Как показали результаты выборов, этот способ был ошибочным. Дело в том, что 9-балльные индикаторы оказались столь "грубыми", что 11% респондентов оказались охарактеризованы нейтральными значениями (2 балла) одновременно по всем индикаторам.

Случайное (равновероятное) распределение голосов этих респондентов между всеми 26 партиями привело к существенному (на 9,3%) завышению суммарной доли голосов, поданных за партии, не преодолевшие 5%-ный барьер.


Теперь был применен иной принцип использования "тонких" индикаторов: "грубые" индикаторы шести основных партий были с самого начала заменены на предварительно масштабированные "тонкие" индикаторы.

Масштабирование проводилось так, чтобы минимальные, нейтральные и максимальные значения "тонких" и "грубых" индикаторов совпали, то есть по следующему правилу:

В результате одноэтапного распределения голосов респондентов между партиями, исходя из значений шести масштабированных "тонких" и двадцати "грубых" индикаторов, были получены существенно более близкие к действительности результаты.

Приведем их для случая 65%-ой явки избирателей (для которого был выполнен наш прежний прогноз) и для случая фактически наблюдавшейся явки 61,5%.

По оценкам числа голосов, поданных за шесть основных партий, расчеты, выполненные исходя из явки 65%, обеспечивают среднеквадратическую погрешность 1,1%, а исходя из явки 61,5% - 1,0%.

Таким образом, применение масштабированных "тонких" индикаторов существенно улучшило качество прогноза. Аналогичную методику целесообразно применять и для прогнозирования исхода президентских выборов.