Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Корреляция рядов динамики

Исходные данные. | Средние показатели динамики | Механическое выравнивание временного ряда. Скользящие средние. | Периодизация рядов динамики | Для переменной Экспорт | Выбор трендовой модели для переменной ИМПОРТ | Графическое представление результатов прогнозирования |


Читайте также:
  1. II. нарушение динамики м-я.
  2. III. Определите принцип построения рядов
  3. Автокорреляция в динамических рядах. Авторегрессионные модели.
  4. Анализ временных рядов.
  5. Анализ динамики приведенных показателей свидетельствует об устойчивости финансового состояния Общества, его платежеспособности и низком уровне кредитного риска.
  6. Анализ динамики уровня сформированности нравственных качеств у детей старшего дошкольного возраста
  7. Анализ структуры и динамики внеоборотных активов.

 

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

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.007 сек.)