Модели и методы социально-экономического прогнозирования. Давнис В.В - 73 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

7.1.3. Формирование вектора
31
ˆ
− t
b и построение авторегрессии
третьего порядка
31221211101 −−−
+
+
+
=
tttt
bababaab (см .
Вывод итогов 9.2.3).
ВЫВОД ИТОГОВ 9.2.3
Регрессионная статистика
Множественный
R 0,859604
R-квадрат 0,738918
Нормированный
R-квадрат 0,667714
Стандартная
ошибка
0,028207
Наблюдения 15
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость
F
Регрессия 3 0,02477 0,008257 10,37747 0,001544
Остаток 11 0,008752 0,000796
Итого 14 0,033523
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-
статистика
P-
Значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 0,217593 0,172833 1,258976 0,2341 -0,16281 0,597997
Переменная X 1 1,314098 0,318038 4,131886 0,001667 0,6141 2,014097
Переменная X 2 -0,47874 0,459048 -1,04289 0,319375 -1,4891 0,53162
Переменная X 3 -0,02409 0,276824 -0,08703 0,932215 -0,63338 0,585195
Сравнение расчетных значений
t
- статистик с табличными позволяет
сделать вывод о значимости коэффициента
1
а
и незначимости остальных
коэффициентов регрессии. Следовательно, прогнозные расчеты необходи-
мо осуществлять с использованием авторегрессионной модели второго по-
рядка .
7.2. Прогноз коэффициента стабильности на три периода с помо-
щью авторегрессионной модели второго порядка .
98,097,050,094,025,129,0
ˆ
19
=⋅−⋅+= b ;
05,194,050,098,025,129,0
ˆ
20
=⋅−⋅+= b ;
11,198,050,005,125,129,0
ˆ
21
=⋅−⋅+= b .
Прогнозные расчеты свидетельствуют о том, что стабильность в ди-
намике цен на мясо была кратковременным явлением , и с (
2
+
t
) периода
снова начинается неограниченный рост . 
                    7.1.3. Ф орм ирова н ие вектора bˆ1t −3 и построен ие а вторегрессии
                              т рет ь его поряд ка         b1t = a0 + a1b1t −1 + a 2b1t − 2 + a 2b1t −3 (см .
                              Вывод ит огов 9.2.3).

 В Ы В О Д И Т О ГО В 9.2.3

       Р егр ес с ионная с т ат ис т ик а
 М н ож ест вен н ый
 R                                 0,859604
 R-ква д ра т                      0,738918
 Н орм ирова н н ый
 R-ква д ра т                      0,667714
 С т а н д а рт н а я
 ош иб ка                          0,028207
 Н а б л юд ен ия                         15

 Дисперсион н ый а н а л из
                                                                                              З начимос т ь
                                 df                SS               MS                F             F
 Регрессия                                3         0,02477        0,008257       10,37747        0,001544
 О ст а т ок                             11        0,008752        0,000796
 И т ого                                 14        0,033523

                                               Ст андарт ная          t-              P-       Ниж ние        В ерхние
                        К оэф ф иц иент ы         ош иб к а    с т ат ис т ик а   З начение     95%             95%
 Y-пересечен ие                 0,217593            0,172833        1,258976         0,2341     -0,16281      0,597997
 Перем ен н а я X 1             1,314098            0,318038        4,131886      0,001667        0,6141      2,014097
 Перем ен н а я X 2             -0,47874            0,459048        -1,04289      0,319375       -1,4891       0,53162
 Перем ен н а я X 3             -0,02409            0,276824        -0,08703      0,932215      -0,63338      0,585195


       С ра вн ен ие ра счет н ых зн а чен ий t -ст а т ист ик с т а б л ичн ым и позвол яет
сд ел а т ь вывод о зн а чим ост и коэф ф ициен т а а1 и н езн а чим ост и ост а л ь н ых
коэф ф ициен т ов регрессии. С л ед ова т ел ь н о, прогн озн ые ра счет ы н еоб ход и-
м о осу щ ест вл ят ь с испол ь зова н ием а вт орегрессион н ой м од ел и вт орого по-
ряд ка .
          7.2. Прогн озкоэф ф ициен т а ста б ил ь н ост и н а т ри период а с пом о-
                щ ь ю а вт орегрессион н ой м од ел и второго поряд ка .
                      bˆ = 0,29 + 1,25 ⋅ 0,94 − 0,50 ⋅ 0,97 = 0,98 ;
                                19

                              bˆ20 = 0,29 + 1,25 ⋅ 0,98 − 0,50 ⋅ 0,94 = 1,05 ;
                              bˆ21 = 0,29 + 1,25 ⋅ 1,05 − 0,50 ⋅ 0,98 = 1,11 .
       Прогн озн ые ра счет ы свид ет ел ь ст ву ют о том , чт о ст а б ил ь н ост ь в д и-
н а м ике цен н а м ясо б ыл а кра тковрем ен н ым явл ен ием , и с ( t + 2 ) период а
сн ова н а чин а ет ся н еогра н ичен н ый рост .

Страницы