|
|
ОЦЕНКА ТОЧНО ИДЕНТИФИЦИРОВАННОГО УРАВНЕНИЯ. КОСВЕННЫЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ (КМНК – ILS) ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4 Имеются данные за 6 периодов времени по переменным (табл.11). Таблица 11
модели можно применить косвенный МНК: 1 шаг. Составим приведенную форму:
2 шаг. С помощью обычного МНК найдем оценки приведенных коэффициентов. В соответствии с методикой МНК, система нормальных уравнений для расчета параметров 1-го приведенного уравнения (А1, А2, А3) примет вид:
По данным табл. 11 имеем:
Решив систему находим, что A1 = 1,55; А2 = 1,15;
3 шаг. По оцененной приведенной форме получим 1-е уравнение структурной формы модели – зависимость Qt от Рt и Рt-1. Для этого выразим из 2-го уравнения приведенной формы It: It Затем подставим полученное выражение в 1-е уравнение приведенной формы:
=–38,54+2,07 Рt +9,21 Рt-1. Следовательно, а0 = 38,54; а1 = –2,07; а2 =–9,21. Лекция №31 ОЦЕНКА СВЕРХИДЕНТИФИЦИРОВАННОГО УРАВМВШЯ. ДВУХШАГОВЫЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ (ДМНК – 2 SLS) Исходные данные приведены в табл. 12. Таблица 12
Лекция №32 АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ УРОВНЕЙ ВРЕМЕННОГО РЯДА И ВЫЯВЛЕНИЕ ЕГО СТРУКТУРЫ
где
Рассмотрим пример: Пусть имеются данные предприятия об объемах выпуска некоторого товара по кварталам за 3 года в тыс. шт. (табл. 13) Таблица 13
Коэффициент корреляции 2-го порядка между рядами:
будет равен Таблица 14
Вывод: в данном ряду динамики имеется тенденция и периодические колебания с периодом, равным 4. Лекция №33 МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕНДЕНЦИИ ВРЕМЕННОГО РЯДА (ПОСТРОЕНИЕ ТРЕНДА)
Тогда параметры линейного уравнения тренда рассчитываются по формулам:
Рассмотрим пример. Пусть имеются поквартальные данные за 3 года об объемах выпуска продукции некоторым предприятием в тыс. шт. Данные приведены в табл. 15 (строки 1,2,4). Таблица 15
Рассчитаем параметры линейного уравнения тренда приведенным выше формулам:
Лекция №34 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЗОННЫХ И ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ Таблица 16
Таблица 17
Результаты моделирования представлены на рис. 12.
Рис. 12. Исходный ряд динамики и ряд, построенный по аддитивной модели
Лекция №35 СПЕЦИФИКА ИЗУЧЕНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ. ИСКЛЮЧЕНИЕ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ.
Лекция №36 ДИНАМИЧЕСКИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ (ДЭМ). ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА. МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ.
Лекция №37 МОДЕЛИ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМ ЛАГОМ. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ.
Рис. 13. Основные формы структуры лага: а – линейная; б – геометрическая; в — полиномиальная
Лекция №38 ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ   Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...  ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...  Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...  ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
;
.
;
.
= –19,34/0,55+(0,99/0,55) Рt-1+(1/0,55)Рt = 
,
;
– средний уровень ряда 
– средний уровень ряда 
– средние квадратические отклонения, для рядов (Х1+L, Х2+L,.... Хn) и 
= 0,286 (расчет в данном случае производится не по 12, а по 10 парам наблюдений).
методом наименьших квадратов система нормальных уравнений преобразуется к виду:
, 
.
;
.
– 
= 
.
; 
.
.
