Эконометрика сложных экономических процессов. Давнис В.В - 62 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Задание 7.2.1. По данным табл. 7.2.1 необходимо построить адап-
тивную регрессионную модель для прогнозирования цены говядины
t
y на следующий период в зависимости от уровня средней заработной
платы
t
x и цены говядины в предшествующий момент времени
1−t
y .
Результаты прогнозирования по адаптивной модели следует сравнить
с результатами прогнозирования по статической модели.
Решение с помощью табличного процессора Excel
1. Ввод исходных данных табл . 7.2.1.
2. Выбор начальных значений для построения адаптивной регресси-
онной модели
1
0
−
C и
0
B по первым восьми наблюдениям с помо-
щью матричных функций ТРАНСП, МУМНОЖ, МОБР
2.1. Вычисление
0
C
=
′
=
74,6238,35280,19
38,35245,200450,115
80,1950,11500,8
0
XXC
,
и
1
0
−
C
−
−−
−
=
−
6597,13277,06230,0
3277,00677,01658,0
6230,01658,09775,0
1
0
C
.
2.2. Нахождение вектора
=
′
71,76
48,433
50,24
yX .
2.3. Расчет начальных значений вектора оценок коэффициентов
−
=
′
=
−
5399,0
1301,0
1527,0
1
00
YXCB
.
Таким образом, для начальных значений регрессионная модель
записывается в следующем виде:
1
5399,01301,01527,0
−
+
+
−
=
ttt
yxy . 
    За д а н ие 7.2.1. П о данны м таб л. 7.2.1 необ ходимо пос троить адап-
тивну ю регрес с ионную модель для прогнозирования ц ены говядины
yt на с ледую щ ий период в завис имос тиотуровня с редней зараб отной
платы xt и ц ены говядины в предш ес тву ю щ ий моментвремени yt −1 .
Р езуль таты прогнозирования по адаптивной моделис ледуетс равнить
с резуль татамипрогнозирования пос татичес кой модели.
     Реш ен ие с пом ощ ь ют а бл ичн ого процессора Excel
    1. Ввод исход н ых д а н н ыхт а бл . 7.2.1.
    2. Выбор н а ча л ь н ых зн а чен ий д л я пост роен ия а д а пт ивн ой регресси-
       он н ой м од ел и C −0 1 и B 0 по первым вось м и н а бл юд ен иям с пом о-
       щ ь ю м а т ричн ыхф у н кций Т Р А Н С П , М У М Н О Ж , М О БР
       2.1. Вычисл ен ие C0
                               8,00 115,50    19,80 
                  C0 = X′X = 115,50 2004,45 352,38 ,
                               19,80 352,38 62,74


            и C−0 1
                               0,9775 − 0,1658 0,6230 
                      C−01 = − 0,1658 0,0677 − 0,3277 .
                               0,6230 − 0,3277 1,6597 
       2.2. Н а хож д ен ие вект ора
                                         24,50 
                                  X′y = 433,48 .
                                                 
                                         76,71 
       2.3. Ра счет н а ча л ь н ыхзн а чен ий вект ора оцен ок коэф ф ициен т ов
                                          − 0,1527
                           B 0 = C X′Y =  0,1301  .
                                    −1
                                    0

                                           0,5399
          Та ким обра зом , д л я н а ча л ь н ых зн а чен ий регрессион н а я м од ел ь
          за писыва ет ся в сл ед у ющ ем вид е:
                      y t = −0,1527 + 0,1301 x t + 0,5399 y t −1 .

Страницы