《表3 2021—2025年我国高等教育在校生规模的预测结果》

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《我国“十四五”期间高等教育在校生规模和财政投资规模预测》

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根据第一阶段回归的结果，对2021—2025年我国高等教育在校生规模进行预测，结果见表3。此外，表3中还呈现了第一阶段回归中两个关键变量毛入学率和学杂费占比的预测值。考虑到这两个变量本身具有一定的内在趋势，因此采用时间序列递归平滑（recursive smoothing）方法进行估计。递归平滑算子方法是基于历史变量自身随时间的变化规律来预测未来发展趋势的一种方法，在单变量时间序列数据的预测中占据重要地位，它能够根据数据的历史趋势进行动态的样本外预测（out-of-sample forecast）。本文中主要采用hwinters方法，该方法的优点在于能够通过双参数的调整来优化预测精度。