183297 (743394), страница 2
Текст из файла (страница 2)
2. Для определения величины тренда воспользуемся методом Фостера-Стьюдента:
1 этап:
Формирование двух числовых последовательностей
1, если
больше всех предыдущих значений
0, если нет
1, если
меньше всех предыдущих значений
0, если нет
2 этап:
Рассчитываются две величины:
3 этап:
Затем рассчитываются два значения:
4 этап:
Сравним
и
с табличными значениями критерия Стьюдента
и
.
т.к.
, а
, то гипотеза об отсутствии тренда в среднем принимается, т.е. тренда в среднем нет, а гипотеза об отсутствии тренда в дисперсии отвергается, т.е. тренд есть.
3. Построить линейную модель
, параметры которой оценить МНК.
т.о. линейная модель имеет вид:
Последовательно подставляя в линейную модель вместо
его значения от 1 до 9 получим расчетные значения уровня
:
Вычислим отклонения расчетных значений от фактических:
затем результаты запишем таблицу.
5. Оценить адекватность модели на основе исследования:
a) случайности остаточной компоненты по критерию пиков
Общее число пиков p=2
Критерием случайности с 5%-ным уровнем значимости, т.е. с доверительной вероятностью 95%, является выполнение неравенства
, т.о. имеем:
следовательно, свойство случайности не выполняется, трендовая модель является неадекватной.
б) независимости уровней ряда остатков по
- критерию (в качестве критических используйте уровни
и
) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого
.
Проверка независимости уровней остаточной последовательности осуществляется по формуле Дарбина-Уотсона:
т.к.
, то имеет место отрицательная связь, преобразуем значения
:
Сравним
с
и
, Т.к.
, то нет достаточных оснований сделать вывод об адекватности модели.
в) нормальности закона распределения остаточной последовательности по RS-критерию с критическими уровнями 2,7-3,7.
Расчетное значение RS-критерия равное 2,9 попадает внутрь [2,7-3,7], т.о. гипотеза о соответствии распределения остаточной компоненты нормальному закону распределения принимается.
г) Для оценки точности модели используйте среднее квадратическое отклонение и среднюю ошибку по модулю.
Т.к. модель неадекватна, то нет смысла говорить о ее точности.
6. Постройте точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед.
Точечный прогноз на K шагов вперед получается путем подстановки в модель
. При прогнозировании на два шага имеем:
Доверительный интервал прогноза будет иметь следующие границы:
Величина
для линейной модели имеет вид:
Тема 9.
Даны коэффициенты прямых поставок
и конечный продукт
. Требуется:
-
Определить межотраслевые поставки продукции
-
Проверить продуктивность матрицы A
Найдем
, где
- матрица коэффициентов полных материальных затрат.
Диагональные элементы матрицы строго больше нуля.
Определим межотраслевые поставки:
Находим матрицу межотраслевых поставок продукции:
-
Матрица продуктивна, если норма матрицы (наибольшая сумма по столбцам)
Норма матрицы
, т.о. матрица
продуктивна.
15














