Читайте также:
|
Для демонстрации методов оценки связи между временными рядами создадим новый рабочий лист, на котором будут расположены данные по двум динамическим рядам с 2001 по 2007 год и сделаем его активным.
Рис.91. Динамические ряды экспорт/импорт 2001-2007
Рис.92. Таблица коэффициентов кросс-корреляции
Рис.93. Графическое изображение коэффициентов кросс-корреляции
На основании рассчитанных коэффициентов кросс-корреляции определяется лаг наиболее существенной взаимосвязи между динамическими рядами, то есть тот лаг, которому соответствует максимальный значимый коэффициент кросс-корреляции. В нашем случае максимально значение достигается при 
и составляет r = 0,99571. Однако построение факторно-временных функций на нулевым лаге не имеет практического смысла, поэтому стоит рассмотреть значимую зависимость при 
, r = 0,658712.
При этом минусовой лаг говорит о том, что переменная «импорт» отстает от переменной «экспорт» на один период, а, значит, является признаком-фактором в возможном уравнении.
где, y – экспорт, z – импорт.
Коэффициент детерминации: 
Рис. 94. Расчет параметров модели
При условии статистической значимости уравнения и параметров, модель может быть использована для прогнозирования. В моем случае этого не наблюдается. Три параметра уравнения – незначимы.
Дата добавления: 2015-10-24; просмотров: 91 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Автокорреляция в динамических рядах. Авторегрессионные модели. | | | Экстраполяция трендовой модели |